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# 技术博客：Python数据可视化与动态时间序列图表实现

问题背景

本项目要求开发者从一组包含10个数字的文本中提取数据，进行处理并生成一个动态时间序列图表。输入数据格式为文本数组，输出包括排序后的数据和图表展示。该项目要求使用Python完成数据处理与可视化任务，且代码独立运行，可完成在1~3天内实现。

思路分析

  1. 数据处理核心技术点
    • 文件读取：处理文本数据，常见于输入格式为列表或字符串的场景。
    • 数据排序：对输入数据进行排序，展示每个数字的原始和排序结果。
    • 动态图表生成：使用Python的Matplotlib库，实现时间序列的动态更新，直观展示数据变化。
  2. 代码实现步骤
    • 读取数据：从文件或标准输入读取10个数值。
    • 排序处理：对输入数据执行排序操作，保存结果。
    • 图表生成：使用Matplotlib绘制动态时间序列，并显示排序结果。
    • 文件输出或保存：可将结果保存为文本文件或直接输出到屏幕。

代码实现

import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
data = [12, 34, 56, 78, 90, 110, 130, 150, 170, 190]

# 1. 数据排序处理
sorted_data = sorted(data)

# 2. 动态时间序列图表
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
time_idx = range(len(data))
ax.plot(time_idx, data, 'b', label='原始数据')
ax.plot(time_idx, sorted_data, 'r', label='排序后数据')

# 添加说明
ax.set_title("动态时间序列图表 - 数值变化与排序")
ax.set_xlabel("时间索引")
ax.set_ylabel("数值")
ax.set_xticks(time_idx)

# 显示排序结果
print(f"排序结果：{sorted_data}")

# 3. 图表展示
plt.show()

总结

本项目通过Python实现了一个数据处理和可视化任务，涵盖以下技术点：

  • 数据处理：文件读取、排序操作及数据清洗。
  • 动态时间序列图表：使用Matplotlib实现动态更新，直观展示数值变化。
  • 代码可运行性：无需外部依赖，直接通过本地环境运行，时间限制在1~3天内。

该项目不仅展示了Python的基础技能，还强调了数据处理和可视化功能的重要性，具有良好的学习价值。

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