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# 小程序设计与实现：数据可视化与相关性计算

[主题]

问题背景

随着数据处理需求的增加，如何在不依赖外部依赖的前提下，实现数据可视化与相关性分析成为编程学习的重要目标。本项目要求用户输入年龄和兴趣数据，系统将数据可视化为散点图，并计算皮尔逊相关系数，帮助用户直观理解数据特征。通过本项目，学生可以掌握数据处理、图表可视化和算法应用的核心技能。

实体思路

本项目实现的核心要素包括：

  1. 数据读取：使用Python标准库读取JSON数据，支持多行输入或用户输入。
  2. 散点图绘制：借助matplotlib库，实现二维散点图的可视化。
  3. 相关性计算：使用皮尔逊相关系数计算用户年龄和兴趣之间的线性关系。
  4. 本地环境依赖：仅依赖本地文件操作，不引入外部库。

代码实现

import json
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取JSON数据
def read_json_data(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        data = json.load(f)
    return data

# 处理输入数据
def process_input_values(user_input_data):
    ages = []
    interests = []
    for line in user_input_data:
        line_data = line.strip()
        if not line_data:
            continue
        age_str, interest_str = line_data.split()
        age = int(age_str)
        interests.append(interest_str)
        ages.append(age)
    return ages, interests

# 绘制散点图
def plot_scatter(ages, interests, title="Scatter Plot", xlabel="Age", ylabel="Interest"):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.scatter(ages, interests)
    ax.set_title(title)
    ax.set_xlabel(xlabel)
    ax.set_ylabel(ylabel)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

# 计算相关性系数
def compute_correlation(ages, interests):
    corr = np.corrcoef(ages, interests)[0][1]
    return corr

# 主要实现逻辑
def main():
    # 示例输入处理
    user_input = input("请输入年龄（15-20岁）和兴趣（喜欢音乐/运动）的数据：").strip()
    ages, interests = process_input_values(user_input)

    # 读取JSON文件
    json_file_path = "data.json"
    data = read_json_data(json_file_path)

    # 绘图与计算
    plot_scatter(ages, interests)
    correlation_result = compute_correlation(ages, interests)
    print("相关性系数:", correlation_result)

if __name__ == "__main__":
    main()

总结与学习价值

本项目通过以下方式实现目标：

  • 数据读取与处理：使用JSON数据读取，支持多行输入，确保本地文件操作的灵活性。
  • 可视化与分析：借助散点图实现二维数据展示，计算相关性系数帮助用户理解数据特征。
  • 算法应用：涉及数学计算相关性，提升编程中的算法思维能力。

该项目不仅实现了数据处理功能，还提升了学生在本地环境下的编程实践能力，是学习数据处理与可视化技术的良好实践案例。通过本项目，学生可全面理解数据可视化原理和相关性分析方法。

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