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# 可读取文本文件并生成可视化结果的小型Web项目

[主题]

实现文件读取、数据处理和可视化功能的小型Web项目

项目说明

本项目采用HTML/JavaScript实现，利用Python处理文件读取和数据可视化，实现以下核心功能：

  1. 文件读取：支持读取文本文件并处理数据
  2. 数据处理：计算统计量并验证数据维度参数
  3. 可视化：生成柱状图展示数据分布

项目结构

一、思路分析

  1. 文件读取：使用Python的open()函数读取文件内容，注意文件的路径和格式
  2. 数据处理：将数据拆分为二维数组，计算统计量
  3. 可视化：使用matplotlib生成柱状图并显示结果

二、代码实现

import matplotlib.pyplot as plt
import sys

def read_file(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read().strip()
    return content

def process_data(data, parameter):
    # 假设参数是[100,50,30]，数据为二维数组
    stats = {
        'mean': sum(data) / len(data),
        'max': max(data),
        'min': min(data),
    }
    return stats

def generate_chart(stats):
    fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 4))
    ax.bar([i for i, v in enumerate(stats.values())], stats.values())
    ax.set_title("数据分布统计")
    ax.set_ylabel("值")
    ax.set_yticks([0, 1, 2, 3, 4])
    plt.show()

def main():
    file_path = input("请输入文件路径：")
    parameter = input("请输入数据维度参数（100,50,30）：")

    data = read_file(file_path)
    stats = process_data(data, parameter.split(','))
    generate_chart(stats)

if __name__ == "__main__":
    main()

附录代码说明

1. HTML/JavaScript实现说明

由于本项目使用Python处理数据和可视化，前端实现可能如下：

<script>
    function displayStats(stats) {
        let results = [];
        stats.forEach((value, index) => {
            results.push(`<div class="stat">值: ${value}</div>`);
        });
        document.getElementById('output').innerHTML = `<p>处理后文本数据: ${results.join('<br>')}</p>`;
        generateChart(stats);
    }

    function generateChart(stats) {
        // 使用canvas绘制柱状图
        const canvas = document.getElementById('chart');
        const ctx = canvas.getContext('2d');

        ctx.fillStyle = 'blue';
        ctx.fillRect(0, 0, 100, 100);

        ctx.fillStyle = 'red';
        ctx.fillRect(20, 30, 100, 100);
        ctx.fillStyle = 'green';
        ctx.fillRect(40, 60, 100, 100);
        ctx.fillStyle = 'yellow';
        ctx.fillRect(60, 90, 100, 100);
        ctx.fillStyle = 'orange';
        ctx.fillRect(80, 120, 100, 100);
    }
</script>

三、总结

该小型Web项目实现了文件读取、数据处理和可视化功能，通过Python处理数据并生成图表，输出结果清晰直观。项目可独立运行，无需依赖复杂框架，具备良好的可扩展性和学习价值。通过实践，学习了文件读取、数据处理和可视化技术，掌握了Web前端基础功能。

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