背景介绍

随着数据可视化需求的增加，开发一个小型数据展示项目成为现代开发者的重要能力。本项目旨在通过Python实现数据处理与可视化功能，帮助用户输入20天的天气数据并实时查看风速和降水量的折线图与柱状图。该项目涉及数据处理、可视化及交互式界面设计，核心知识点包括数据处理与可视化技术，难度适中，适合1~3天实现。

思路分析

1. 数据处理
   • 使用Python的pandas库读取输入JSON数据，确保数据结构正确。
   • 将风速和降水量数据按天数分组处理，避免数据重复。
   • 将数据存储为CSV文件，便于后续处理和可视化。
2. 可视化实现
   • 使用matplotlib绘制折线图，展示风速随时间的变化趋势。
   • 使用bar函数绘制柱状图，展示降水量随时间的变化。
3. 交互式界面
   • 通过命令行输入数据，实时展示图表结果。
   • 使用input()函数获取输入数据，并在控制台中显示结果。

代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 输入数据读取
weather_data = input("请输入20天的天气数据（JSON格式）：\n").strip()

# 处理数据
df = pd.read_json(weather_data, index_col='day')

# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['wind_speed'], label='Wind Speed')
plt.title('20-Day Wind Speed Trend')
plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Wind Speed (m/s)')
plt.legend()
plt.show()

# 绘制柱状图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.bar(df['rainfall'], label='Rainfall')
plt.title('20-Day Rainfall')
plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Rainfall (mm)')
plt.legend()
plt.show()

总结

本项目通过Python实现了数据处理与可视化功能，包括风速和降水量的数据处理、折线图与柱状图的绘制，以及交互式界面的实现。核心知识点涵盖数据处理库（pandas）、可视化库（matplotlib）以及交互式界面设计。项目通过命令行输入数据，实现了实时展示，为用户提供了一个完整的天气数据可视化解决方案。该实现符合1~3天实现难度要求，适用于初学者和有一定Python经验的开发者。