背景介绍

在数据处理场景中，用户常需对一组数值进行特征提取并可视化处理。本项目要求输入一组数字，计算其平方根，并以可视化方式呈现结果，满足数据处理与可视化需求。通过实现平方根计算与图表展示功能，可帮助用户快速完成数值分析任务。

思路分析

1. 平方根计算
   使用Python的math.sqrt()函数实现平方根计算，兼顾精度与效率。注意浮点数运算中的四舍五入问题，可通过设置decimal模块进行精确计算。

2. 数据可视化
   采用Matplotlib库绘制散点图或折线图，可直观展示数值变化趋势。需处理图例、标签及图表标题，确保可视化效果清晰。

代码实现

import math
import matplotlib.pyplot as plt

def compute_and_plot(numbers):
    # 计算平方根
    sqrt_values = [math.sqrt(num) for num in numbers]

    # 生成图表
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.scatter(numbers, sqrt_values, color='blue', label='Square Root')
    plt.title('Square Root of Input Numbers')
    plt.xlabel('Input Numbers')
    plt.ylabel('Square Root')
    plt.grid(True)
    plt.legend()
    plt.show()

# 示例输入
if __name__ == '__main__':
    numbers = [5, 12, 9]
    compute_and_plot(numbers)

总结

本项目实现了数字平方根的计算与可视化功能，代码简洁易读，支持本地运行。通过Matplotlib的散点图展示，用户可直观观察数据变化趋势。该功能在数据科学和数据可视化领域具有广泛应用价值，能够帮助用户快速完成数值分析任务，提升数据处理效率。