背景介绍

在数据处理项目中，用户需要读取本地文件、进行数据排序并生成可视化图表。本项目通过Python实现了这一功能，利用NumPy进行数据处理，使用Matplotlib绘制散点图，确保代码可运行且功能完整。

思路分析

1. 数据读取
   用户输入一组数字，需读取本地文件或标准输入。由于项目要求独立运行，直接使用input()函数读取输入并转换为整数列表是可行的。

   import sys
   numbers = list(map(int, sys.stdin.read().split()))
   

2. 数据排序
   利用Python内置排序算法sort()对列表进行升序排列。

   numbers.sort()
   

3. 可视化展示
   使用Matplotlib生成散点图，展示数据分布。散点图的坐标轴需根据数据范围调整，确保图表清晰易懂。

代码实现

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取本地文件并处理数据
def process_data():
    try:
        with open('input.txt', 'r') as file:
            numbers = list(map(int, file.read().split()))
        numbers.sort()
        print("排序后的列表：", numbers)
        plt.figure(figsize=(10, 6))
        plt.scatter(numbers, [i for i in range(len(numbers))])
        plt.title("散点图展示数据分布")
        plt.xlabel("数值")
        plt.ylabel("索引")
        plt.show()

    except FileNotFoundError:
        print("文件未找到，请检查路径是否正确！")
        exit()

# 调用处理函数
if __name__ == "__main__":
    process_data()

总结

本项目通过Python实现数据读取、排序和散点图可视化功能，利用NumPy进行数据处理，确保代码可运行且功能完整。代码展示了从文件读取到可视化展示的完整流程，解决了数据处理与可视化的需求。

实现难点：
– 如何处理文件路径问题，确保代码独立运行。
– 如何合理调整散点图的坐标范围，确保图表清晰。

此项目可作为小型项目的基础，帮助开发者理解数据处理与可视化的核心概念。