实现思路

本项目旨在通过可视化工具展示用户对某类产品的满意度评分分布。输入数据为二维数组，其中每个元素表示用户对该产品的评分（0-10分），输出形式为柱状图，直观展示分布情况。

核心实现步骤

1. 数据读取与处理
   • 输入数据为二维列表，读取文件或直接输入。
   • 将数据转换为可处理的结构，例如矩阵或字典，便于后续绘图。
2. 柱状图绘制
   • 使用plt.hist()或plt.bar()绘制柱状图，x轴为评分，y轴为用户数量。
   • 注意评分的范围（0-10），确保柱状图的正确绘制。

项目结构

背景介绍

在当今数据驱动的商业环境中，用户满意度评分成为衡量产品质量的重要指标。通过可视化工具，可以直观地展示评分分布，帮助决策者快速把握市场反馈。本项目实现了这一功能，适用于本地开发环境，无需依赖外部服务。

思路分析

1. 数据读取
   使用Python的open()函数读取本地文件，例如ratings.json。
   python
import json
with open('ratings.json', 'r') as file:
data = json.load(file)
2. 数据处理
   将二维数据转换为矩阵形式，便于绘图。例如，将每个列表的元素作为x轴，y轴为评分。
   python
matrix = [list(row) for row in data]
3. 可视化
   使用matplotlib的plt.hist()绘制柱状图，x轴为评分，y轴为用户数量。

代码实现

import matplotlib.pyplot as plt
import json

# 读取输入数据
with open('ratings.json', 'r') as file:  
    data = json.load(file)

# 将二维数据转换为矩阵
matrix = [list(row) for row in data]

# 绘制柱状图
plt.hist(matrix, bins=10, color='blue', edgecolor='black', alpha=0.7)

# 添加标题和标签
plt.title("用户满意度评分分布")
plt.xlabel("评分 (0-10)")
plt.ylabel("用户数量")
plt.grid(True)

# 显示图表
plt.show()

总结

本项目通过文件读取和数据处理，实现了用户满意度评分的可视化分析。该项目体现了以下核心技术点：
– 文件读写与数据处理（使用json读取数据）
– 常见数据结构与算法应用（排序）
– 图形界面设计与事件响应机制（通过matplotlib的交互功能）

该代码在本地环境中运行，无需依赖第三方框架或服务，适用于小型数据可视化项目。