背景介绍

本项目旨在实现从CSV文件中读取文本数据并生成交互式图表的功能。通过使用Python的pandas读取CSV文件，以及matplotlib进行图形界面可视化，能够直观地展示数据的分布情况。本实现代码压缩至100行左右，可在本地运行环境中直接测试。

思路分析

1. 数据处理
   • 使用pandas读取CSV文件，确保数据格式正确。
   • 筛选需要展示的列name和age，避免不必要的数据处理。
2. 图形界面
   • 利用matplotlib绘制散点图，直观展示name和age的分布。
3. 代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件并存储到二维数组中
df = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选需要展示的列
df_selected = df[['name', 'age']]

# 绘制散点图显示数据分布
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(df_selected['name'], df_selected['age'], alpha=0.5)
plt.xlabel('Name')
plt.ylabel('Age')
plt.title('Data Distribution')
plt.grid(True)

# 显示图表
plt.show()

代码总结

1. 核心功能

   • 读取CSV文件并筛选数据，输出包含name和age的二维数组。
2. 实现细节
   • 使用pandas处理数据，确保数据格式正确。
   • 使用matplotlib绘制图表，实现交互式可视化。
3. 测试可行性
   • 本代码可在本地运行环境中直接测试，无需依赖远程服务。
   • 代码压缩至100行，1~3天内可实现。

结语

本实现通过将CSV文件数据转换为二维数组，并利用Python的图形库进行交互式可视化，展示了数据处理和可视化功能的核心能力。代码简洁明了，可直接运行测试，满足用户的需求。