背景介绍

随着数据量的增长，可视化功能成为提升数据处理效率的关键。本项目采用Python实现数值排序与折线图展示功能，结合Matplotlib库，支持数据本地存储与可视化操作。通过该功能，用户可直观地观察数据随时间的变化趋势，从而更好地理解数据规律。

问题分析

用户需要完成两个核心任务：
1. 数据排序与处理：将输入数值进行升序排序
2. 数据可视化：生成折线图展示变化趋势

项目实现思路基于Python的内置排序算法（默认升序排序）和Matplotlib库，确保代码简洁易用。数据集本地存储于文件中，无需依赖外部服务，实现独立运行。

代码实现

import matplotlib.pyplot as plt

# 输入数据
num_values = [3, 5, 7, 2]

# 排序处理
num_values_sorted = sorted(num_values)

# 本地存储数据
import pickle
with open("data.txt", "rb") as f:
    data = pickle.load(f)

# 生成折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(num_values_sorted, label="数值变化趋势")
plt.title("数值随时间变化趋势")
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("数值")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

总结与学习价值

该项目实现了以下核心内容：
1. 数据处理与排序算法：利用Python的内置排序算法，确保排序效率与准确性
2. 图形界面与事件响应：通过Matplotlib实现折线图可视化，支持用户交互
3. 数据可视化功能：生成直观的折线图展示数据趋势

该项目难度适中，可在1~3天内完成实现，涉及基础算法与图形库使用。通过该项目，学习了数据处理、可视化和图形界面开发的核心技能。

import matplotlib.pyplot as plt

# 输入数据
num_values = [3, 5, 7, 2]

# 本地存储数据
with open("data.txt", "rb") as f:
    data = pickle.load(f)

# 生成折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(num_values_sorted, label="数值变化趋势")
plt.title("数值随时间变化趋势")
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("数值")
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

参考资源

1. Matplotlib官方文档：https://matplotlib.org
2. 数据处理库：https://pypi.org/project/pickle/

通过本项目，掌握数据排序、图形界面开发和可视化功能的综合应用，为后续数据分析提供基础实践。