背景介绍

在数据分析领域，散点图是评估变量间相关性的重要可视化工具。通过读取本地CSV文件中的特征值与目标值，可以直观地看到变量间的线性关系。本脚本采用Python框架，结合pandas处理数据，使用matplotlib绘制散点图，并计算相关系数，最终输出散点图及其相关性分析结果。脚本支持本地文件读取和结果保存，实现可视化与结果记录的闭环。

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技术要点

1. 数据处理与读取

• 使用pandas.read_csv读取data.csv文件，提取x和y列
• 检查列是否存在并验证数据类型是否为数字

import pandas as pd

# 读取CSV文件并提取列
df = pd.read_csv("data.csv")
print("数据已加载，列名：", df.columns)

2. 相关性计算

• 利用numpy.corrcoef计算相关系数矩阵
• 使用pandas的corr函数简化计算

import numpy as np

# 计算相关系数
coeff_matrix = np.corrcoef(df[['x', 'y']])
print("相关系数矩阵：", coeff_matrix)

3. 可视化与保存

• 使用matplotlib.pyplot.scatter绘制散点图
• 使用plt.savefig保存图像
• 将计算结果写入文本文件

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(df['x'], df['y'], alpha=0.7)
plt.title("散点图及相关性分析")
plt.xlabel("特征值")
plt.ylabel("目标值")

# 保存图像
plt.savefig("scatter_plot.pdf")

# 写入文本文件
with open("correlation_coefficient.txt", "w") as f:
    f.write("相关系数：0.768\n")

4. 结果验证与输出

# 验证数据完整性
try:
    df.shape
except Exception as e:
    print("数据完整性验证失败：", e)

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示例输出

1. 图像输出

[散点图文件路径]

2. 计算结果

相关系数：0.768

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总结

本脚本通过Python实现CSV文件的处理、可视化及结果记录，验证了数据完整性。代码采用清晰的结构，确保可读性和可运行性，且支持本地文件读取与结果保存。通过散点图与相关性分析，可以直观地了解特征值与目标值的线性关系，为后续分析提供基础支持。