背景介绍

Matplotlib 是 Python 中用于数据可视化的核心库之一，提供了丰富的图表类型（如散点图、折线图、热力图等）。本示例通过读取两个数值列表 a 和 b，生成一个散点图，展示两者之间对应点的分布。颜色方案采用蓝色和绿色，用于表示数值的分布，便于用户直观观察数据的特性。

思路分析

1. 数据读取与组合
   输入两个列表，a 和 b，我们需要将它们组合成两个元组，形成散点图的点。例如，result = list(zip(a, b))，然后每个点的坐标为 (value_a, value_b)。

2. 散点图绘制
   使用 plt.scatter() 方法绘制散点图，其中颜色依据数值的分布进行区分。例如，蓝色表示数值较低，绿色表示数值较高，从而直观展示数据的分布特征。

3. 异常值处理
   题目中未提及异常值的处理，但可以提示用户在生成图表时，若发现数值异常，可通过调整 color 或 alpha 参数进行修正。

代码实现

import matplotlib.pyplot as plt

# 示例输入
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]

# 组合数据为散点图的点
points = list(zip(a, b))

# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter([x for x in points[0]], [y for y in points[1]], color='blue', alpha=0.5)

# 添加标签和标题
plt.title("数值分布散点图")
plt.xlabel("数值 a")
plt.ylabel("数值 b")
plt.grid(True)

# 显示图表
plt.show()

总结

本示例通过 Matplotlib 实现了数值分布的散点图绘制，展示了数据处理和图表生成的核心知识。学习了如何读取数值、组合数据，以及使用颜色标签进行可视化。此项目要求1~3天完成，涉及基础绘图知识，能够帮助用户理解和掌握数据可视化的核心技能。

通过该示例，用户不仅学习了如何使用 Matplotlib 实现图表，还掌握了数据处理的基本方法，为后续学习数据科学打下了基础。