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# 学生数据散点图生成技术博客

背景介绍

在数据可视化领域，散点图是展示数据分布的好工具。本项目使用Python的Matplotlib库，通过读取5行JSON数据，构建包含学生姓名、年龄和分数的可视化图表。输出图表的散点图颜色由学生分数高低排序，确保信息清晰传达。

思路分析

数据准备

  1. 读取JSON数据：使用Python的json库读取指定的JSON文件，确保数据格式正确。
  2. 数据结构：将JSON数组中的对象转换为字典，方便后续处理。
  3. 散点图绘制：利用Matplotlib的散点图功能，将学生姓名与年龄作为x轴和y轴，分数作为颜色填充依据。

数据处理

  • 将分数按降序排序，以确保颜色由高到低排列。
  • 使用颜色映射函数，根据分数的逆序生成颜色，确保可视化效果符合要求。

代码实现

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_scatter(data):
    # 将JSON数据转换为字典格式
    x = [d['name'] for d in data]
    y = [d['age'] for d in data]
    scores = [d['score'] for d in data]

    # 将分数按降序排序并生成颜色映射
    sorted_scores = sorted(scores, reverse=True)
    colors = ['red' if score == 90 else 'green' if score == 70 else 'blue' for score in sorted_scores]

    # 绘制散点图
    plt.scatter(x, y, color=colors, alpha=0.5)
    plt.xlabel('Name')
    plt.ylabel('Age')
    plt.title('Student Data Scatter Plot')
    plt.show()

# 示例数据
data = [
    {"name": "张三", "age": 15, "score": 65},
    {"name": "李四", "age": 18, "score": 80},
    {"name": "王五", "age": 20, "score": 78},
    {"name": "赵六", "age": 17, "score": 60},
    {"name": "陈七", "age": 19, "score": 75}
]

# 运行可视化
plot_scatter(data)

总结

本项目通过读取5行JSON数据，构建了包含学生姓名、年龄和分数的散点图。数据处理部分将分数按降序排序并生成颜色映射，确保图表的可视化效果符合要求。最终的散点图展示了学生数据的分布情况，颜色由分数高低顺序排列，便于直观理解数据特征。

参考资源

本项目使用Matplotlib库完成散点图绘制，确保图表的可运行性和可解释性。通过代码实现，能够清晰地展示学生数据的分布特征，为数据可视化提供了可靠的实现方式。

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