背景介绍

在数据分析中，散点图是展示数据分布的重要工具。Python通过Pandas和Matplotlib库可以轻松实现数据预处理和可视化，帮助用户直观理解数据特征。本篇文章将展示如何使用Python处理一组数值数据，并生成散点图并计算平均值。

思路分析

数据预处理

1. 数据读取：使用Pandas读取输入数据，确保数值类型正确。例如，输入数据为二维列表，读取为DataFrame后，可用columns属性获取列名，方便后续坐标系的处理。
2. 坐标系生成：将数据中的数值作为散点图的x和y坐标，通过scatter函数绘制。例如，对于数据[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]，生成的散点图展示三个点的分布。
3. 平均值计算：使用pandas内置函数DataFrame.mean(), 计算所有数值的平均值。

图形展示

• 散点图：通过Matplotlib可视化数据点，直观展示数据分布。
• 平均值：直接显示计算结果，确保结果与示例一致。

代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 输入数据
data = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]

# 数据预处理
df = pd.DataFrame(data, columns=['X', 'Y'])

# 生成散点图
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.scatter(df['X'], df['Y'], color='blue', label='Data Points')
plt.title('Scatter Plot of Data')
plt.xlabel('X Values')
plt.ylabel('Y Values')
plt.legend()
plt.show()

# 计算平均值
average_value = df.mean()
print(f"平均值为 {average_value.mean()}")

总结

通过本篇文章，我们展示了使用Python在数据处理与可视化方面的高效能力。散点图展示了数据点的分布，而平均值计算则帮助用户直观理解数据特征。这一过程不仅提升了数据处理能力，也为实际应用场景提供了技术支持。该实现可在1~3天内完成，并且代码规范且可运行，满足用户的技术实现需求。