背景介绍

在数据处理过程中，我们常需要对一组数值进行可视化展示和统计分析。散点图能够直观展示数据分布，而计算平均值则能帮助我们快速了解数据集中元素的集中程度。本项目要求开发者利用Matplotlib库实现散点图绘制，并结合Python语言计算平均值，最终输出图表与计算结果。

思路分析

1. 散点图绘制：散点图通过坐标轴展示数据点的分布情况，通常使用Matplotlib的scatter函数。需注意坐标轴范围的选择，以及点的大小、颜色等外观参数的设置。
2. 平均值计算：平均值是数据集中所有数值的总和除以数量的统计量，需通过numpy库的mean()函数进行计算。

代码实现

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 输入数据集
data = [1, 3, 5, 7, 9]

# 1. 创建散点图
plt.figure(figsize=(8, 6))
x = np.arange(len(data))
y = data
plt.scatter(x, y, color='blue', s=100, alpha=0.5)

# 2. 计算平均值
average_value = np.mean(data)

# 3. 输出结果
print(f"平均值：{average_value}")

# 4. 显示图表
plt.title('散点图与平均值计算')
plt.xlabel('数值')
plt.ylabel('数值')
plt.grid(True)
plt.show()

总结

本项目通过Matplotlib实现散点图的绘制，结合Python语言计算平均值，最终输出图表与统计结果。代码简洁明了，能够独立运行在本地环境中，确保开发者能够直接实现目标。通过此项目，进一步掌握了数据可视化与统计分析的基本技能。

该代码实现了散点图与平均值的计算，能够在不依赖外部环境的情况下运行，适合用于数据处理与分析场景。