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# 数据可视化项目：散点图生成与HTML文件输出

背景介绍

数据可视化是提升数据理解能力的关键环节，散点图作为一种基础的可视化工具，能直观展示数据分布、趋势和异常值。本项目围绕CSV数据集，通过读取两列数据（如用户年龄和购买次数）并生成散点图，帮助用户学习数据处理和图形界面元素的实现，最终输出为本地HTML文件。

思路分析

  1. 数据预处理：通过pandas读取CSV文件，确保数据结构稳定，避免因缺失值或格式问题导致的错误。
  2. 图形绘制：使用matplotlib生成散点图，通过plt.scatter()函数展示数据分布。
  3. 文件输出：编写HTML代码，使用html库生成页面，将图像保存到本地，并通过print()输出数据描述信息。

代码实现

Python 实现（使用pandas和matplotlib）

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件并存储数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 生成散点图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(data['age'], data['purchase_count'], alpha=0.7, label='Data Points')

# 添加数据描述信息
plt.title('Data Distribution Scatter Plot')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Purchase Frequency')
plt.legend()
plt.show()

# 保存图像并生成HTML文件
plt.savefig('scatter_plot.html')
plt.close()

HTML 文件内容（简要说明）

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Data Visualization</title>
    <style>
        body { font-family: Arial, sans-serif; }
        h2 { color: #333; }
        .description { color: #777; }
    </style>
</head>
<body>
    <h2>Scatter Plot of User Age and Purchase Frequency</h2>

    <p>Plot shows the distribution of user ages and purchase frequencies.</p>

    <div class="description">
        <p>
            The scatter plot displays the relationship between user age and purchase frequency.
            The x-axis represents user age, and the y-axis represents purchase frequency.
        </p>
    </div>
</body>
</html>

总结

通过本项目，学习了数据可视化的基础知识，包括数据读取、图形绘制及文件输出。使用Python处理数据并生成HTML页面，不仅加深了对基础编程的理解，也提升了实际应用能力。项目要求在1~3天内完成，适合初学者掌握数据可视化的核心技能。

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