背景介绍

随着城市化进程的推进，城市气温数据成为数据分析的重要数据源。通过读取本地CSV文件中的城市气温数据，计算其平均值，并利用Matplotlib生成可视化图表，可以直观地呈现气温分布情况，为城市规划、气象预测等场景提供数据支持。该项目实现了数据处理、可视化及图表保存的功能，具备良好的可扩展性与本地运行能力。

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思路分析

1. 数据输入与处理
   • 输入数据为CSV文件，使用pandas读取并提取所需的列（如’avg_temp’，用于计算平均值）。
   • 数据结构清晰，便于直接操作和计算。
2. 平均值计算
   • 使用pandas的.values属性获取数据，通过sum()或mean()计算平均值。
3. 可视化图表设计
   • 使用Matplotlib的hist函数绘制气温分布图，设置颜色、标签和标题，确保图表直观易懂。
4. 图表保存与保存路径
   • 通过fig.savefig保存图形文件，确保输出路径可被本地访问。

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代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 示例输入数据
data = pd.read_csv('temperatures.csv')

# 计算平均气温
avg_temp = data['avg_temp'].mean()

# 生成气温分布图
fig, ax = plt.subplots()
values = data['avg_temp'].values
ax.hist(values, bins=20, color='blue')
ax.set_title('City Average Temperatures')
ax.set_ylabel('Temperature (°C)')
fig.tight_layout()
fig.savefig('avg_temperature_plot.png')

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总结

本项目实现了以下功能：
1. 从本地CSV文件读取城市气温数据，并计算平均值。
2. 使用Matplotlib绘制气温分布图，直观展示数据分布情况。
3. 保存图表为本地文件，支持快速访问与操作。

该项目在开发过程中注重数据处理的规范性和可运行性，确保用户能够直接复制并运行代码实现目标需求。

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该实现过程符合1~3天完成的技术门槛，且无需引入复杂库或依赖外部服务，完全本地可运行。