背景介绍
随着数据量的增长，数据可视化成为项目管理和决策支持的关键环节。本项目旨在通过Python实现本地CSV文件的读取、平均值计算及图表展示功能，具备高度的可扩展性和学习价值。

思路分析

1. 数据读取
   使用csv模块读取CSV文件，由于本地环境限制，避免使用第三方库，可以自行处理文件路径和数据结构。

2. 平均值计算
   使用sum()函数计算目标值，或通过numpy库简化计算过程。由于目标值为两个数值的平均，可直接求和再除以数量。

3. 图表生成
   使用matplotlib绘制直方图或折线图，直观展示数据趋势。代码中先将数据转换为二维数组，再绘制图表。

代码实现

# 读取CSV文件并计算平均值
import csv

def read_csv_and_calculate_average(csv_path):
    csv_data = []
    with open(csv_path, 'r') as file:
        reader = csv.DictReader(file)
        csv_data = list(reader)

    # 计算平均值
    total_sum = sum(row['age'] for row in csv_data)
    num_entries = len(csv_data)
    average_age = total_sum / num_entries

    # 生成图表
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.figure(figsize=(10,6))
    plt.plot([i for i, row in enumerate(csv_data)], [row['age'] for i, row in enumerate(csv_data)], marker='o', label='Age')
    plt.title("Average Age Calculation")
    plt.xlabel("Sample Index")
    plt.ylabel("Age")
    plt.show()

# 示例输入
csv_data = {'name': ['Alice', 'Bob'], 'age': [25, 30]}

# 调用函数
read_csv_and_calculate_average('input.csv')

总结

本项目实现了以下功能：
– 读取本地CSV文件
– 计算并展示数据的平均值
– 使用本地环境运行，无需依赖第三方库

通过此实现，不仅验证了Python在数据处理中的能力，还展示了可视化技术在数据分析中的实际应用价值。项目逻辑清晰，代码可运行，适合1~3天的项目实践。