项目说明

本项目使用Python基础库实现文件读写与数据可视化功能，无需依赖额外框架。通过读取Excel文件并将其内容转化为CSV格式，并生成热力图，可以直观展示数据结构。该实现兼顾了文件处理与可视化，是处理结构化数据的经典实践。

思路分析

1. 文件读取与处理
   • 使用pandas.read_excel()读取Excel文件，支持读取多格式数据（例如包含列名和数据）
   • 通过to_excel()函数将数据保存为CSV格式，保留原始格式和数据类型
2. 数据可视化
   • 利用matplotlib.pyplot.imshow()生成热力图，展示数据分布
   • 可通过figsize调整图例位置及大小

代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def excel_to_csv_and_heatmap(file_path, output_csv_path):
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(file_path)

    # 输出数据到CSV
    df.to_csv(output_csv_path, index=False)

    # 生成热力图
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    plt.imshow(df.values, cmap='viridis')
    plt.colorbar()
    plt.title('Excel Data Heatmap')
    plt.xlabel('Features')
    plt.ylabel('Values')
    plt.show()

# 示例使用
excel_to_csv_and_heatmap('file.xlsx', 'output.csv')

总结

通过本实现，我们成功完成了文件读取、数据输出和可视化操作。核心技能包括：

• 文件操作：pandas的读写功能
• 数据分析：CSV格式输出
• 可视化：Matplotlib的热力图生成

该实现可独立运行，无需依赖外部环境，通过简单的代码即可完成目标。学习价值在于培养结构化数据处理和可视化分析的基础能力。