一、问题分析

本项目的核心是实现一个能够读取本地文件、归一化处理数值并展示分布图的功能。该功能要求读取CSV文件，处理数据并可视化数据分布，关键点包括：

1. CSV文件的读取（使用Python的pandas库）
2. 数据归一化（0-1范围的数值转化）
3. 散点图的绘制（使用matplotlib或seaborn）

二、实现思路

1. 读取文件与数据预处理

使用Python的pandas库读取CSV文件，通过read_csv函数加载数据。对于数值型数据，需进行归一化处理，将数据范围缩小到0-1之间。归一化方法可采用minmax_scale函数，该函数基于数据的最小值和最大值进行缩放，适合数值型数据。

import pandas as pd
file_path = "data.csv"
df = pd.read_csv(file_path)
df = df.minmax_scale()

2. 绘制散点图

使用matplotlib库绘制散点图，通过scatter函数展示数值分布。散点图的散点点与x、y轴方向相关，便于可视化数据的分布情况。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.scatter(df['x'], df['y'])
plt.title('数值分布图')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.show()

三、完整代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def normalize_data(data, min_val, max_val):
    """对数值进行归一化处理"""
    return (data - min_val) / (max_val - min_val)

def plot_distribution(file_path):
    """读取数据并绘制分布图"""
    df = pd.read_csv(file_path)
    df = normalize_data(df, df.min(), df.max())
    plt.figure(figsize=(10,6))
    plt.scatter(df['x'], df['y'])
    plt.title('数值分布图')
    plt.xlabel('X轴')
    plt.ylabel('Y轴')
    plt.show()

# 示例输入
file_path = "data.csv"
plot_distribution(file_path)

四、总结与学习价值

该项目通过读取本地文件、归一化数值和绘制散点图实现了数值分布的可视化。项目涉及Python基础技能，包括数据处理、文件操作以及绘图库的使用。该项目难度适中，可在1~3天内完成，适合初学者学习数据处理和可视化技能。

学习价值

1. 数据处理能力：掌握CSV文件读取和数据归一化的核心方法。
2. 绘图技能：了解散点图的绘制原理。
3. 文件操作：熟悉Python文件读写的基本知识。

通过该项目的学习，能够掌握数据处理的自动化流程，为后续的数据分析和可视化工作打下坚实基础。