背景介绍

在数据处理场景中，散点图是可视化数据分布的重要手段。本项目通过Python的Matplotlib库，实现了对数字列表的散点图可视化，展示了数据点的分布趋势。程序可独立运行在本地环境中，无需依赖任何外部框架或服务。

思路分析

1. 数据准备
   • 输入数字列表，确保数据类型为整数
   • 生成横纵坐标轴（1到5）以模拟数据点分布
   • 使用plt.scatter()绘制散点图
2. 图表配置
   • 设置图表标题和图例
   • 设置坐标轴标签
   • 调整颜色系，增强可视化效果
3. 实现细节
   • 使用plt.show()启动可视化界面
   • 添加注释说明各步骤的作用
   • 保持代码简洁易读

代码实现

import matplotlib.pyplot as plt

# 输入数字列表
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 生成散点图
plt.figure(figsize=(9, 6))
plt.scatter(data, data, color='blue', label='Data Points')

# 添加图表标题和图例
plt.title('Data Distribution Trend')
plt.xlabel('X Axis - Numeric Values')
plt.ylabel('Y Axis - Numeric Values')
plt.legend()

# 显示图表
plt.show()

# 说明
# 使用Python的Matplotlib库进行散点图可视化
# 数据点分布趋势分析显示从1到5的数值分布

总结

本项目通过Python实现散点图可视化，展示了数字列表在不同数值范围中的分布趋势。代码可独立运行在本地环境中，无需依赖外部服务。该实现技术栈采用Python语言的Matplotlib库，展示了数据处理与可视化技术的应用价值。学习该项目可帮助开发者掌握数据可视化的基本技巧，提升数据分析能力。