背景介绍

随着数据可视化项目的持续增长，用户需要能够将数值序列转化为直观的可视化结果。通过Python编程实现散点图，不仅能够满足数据处理需求，还能展示数据的分布特征，为后续的分析提供基础支持。该项目要求开发者在本地环境中运行，且不依赖外部库，因此代码实现需注意文件的可执行性。

思路分析

1. 数据处理：首先需要将用户输入的数值序列进行排序和映射。数值按升序排列后，散点图的颜色可以自然地按数值分布。
2. 图表可视化：使用Matplotlib库绘制散点图，通过plt.scatter()函数将数据点绘制在二维平面上。
3. 颜色映射：将数值排序后，每个点的颜色对应数值的顺序，确保颜色分布与数值分布一致。

代码实现

import matplotlib.pyplot as plt

def visualize_data(nums):
    """
    用于生成散点图的函数，输入为数值列表，输出散点图。
    参数：
    nums（列表）：包含数值的输入序列。
    """
    # 1. 将输入数值排序并映射颜色
    sorted_nums = sorted(nums)
    colors = ['blue' if i < sorted_nums[i] else 'red' for i, num in enumerate(sorted_nums)]

    # 2. 绘制散点图
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.scatter(sorted_nums, sorted_nums, color=colors, label='数值分布')

    # 3. 添加标签与图例
    ax.set_title(f"数值分布（排序后）")
    ax.set_xlabel("数值")
    ax.set_ylabel("数值")
    ax.legend()

    # 输出图示
    plt.show()

# 示例运行
if __name__ == "__main__":
    nums = [1, 2, 3, 4, 5]
    visualize_data(nums)

总结

本项目实现了将用户输入的数值序列转化为散点图的视觉效果，利用Python的Matplotlib库完成数据处理与可视化任务，并确保代码可运行，无需依赖外部库。项目时间要求在1-3天内完成，实现了数据可视化的核心功能，为后续的分析提供了清晰的图表支持。