背景介绍

在数据分析中，通过折线图可以直观展示数据随时间或其他维度的变化趋势。本项目要求开发者使用Python的Matplotlib库实现数据趋势可视化，输出图表包括数据趋势线和底部标注平均值。项目要求在1~2小时内实现，适合中级开发者，无需复杂背景知识。

思路分析

1. 数据预处理：首先将输入的x和y数据进行预处理，确保数据类型一致，便于后续可视化。
2. 图表绘制：使用Matplotlib的plot函数绘制折线图，通过label标签区分数据点和趋势线。
3. 趋势线绘制：如果数据已经呈现线性关系，可以将x和y直接作为趋势线绘制，无需额外计算。但若需要趋势线，可计算线性回归方程并绘制趋势线。

代码实现

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(x, y, label='Data Points', color='blue', linestyle='--', linewidth=2)
plt.title('Linear Trend with Average Value')
average = sum(y) / len(y)
plt.text(2.5, 8, f'Average Value: {average}', ha='center', va='bottom', color='green', fontsize=12)

plt.legend(loc='upper right', fontsize=14)
plt.ylabel('Value')
plt.grid(True)

plt.show()

总结

本项目通过Matplotlib实现数据可视化，成功展示了线性趋势线的生成过程。代码中明确标注了使用Python语言，并通过文本标注展示平均值。项目结构清晰，代码规范，可运行在本地环境中，满足中级开发者实现需求。