背景介绍

本项目旨在为用户提供一个简洁的解决方案，实现读取本地CSV文件并生成直方图与统计表格的功能。项目要求开发者使用Python实现，要求具备基础编程知识，预计1-2天即可完成。该项目适用于个人学习或小型项目开发场景，注重代码规范与可运行性。

技术要点

• 使用文件读取与数据处理
• 构建可视化图表的功能
• 显示统计结果（如均值、中位数、最大值等）

代码实现

import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读取CSV文件
def read_csv_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        reader = csv.reader(file)
        data = [row for row in reader]
    return data

# 数据预处理
def preprocess_data(data):
    # 假设数据已包含3列，年龄、成绩、性别
    columns = ['年龄', '成绩', '性别']
    # 假设数据已经按列分组
    return data

# 绘制直方图
def plot_histogram(data, x_label, y_label, title):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.hist(data, bins=10, color='blue')
    ax.set_xlabel(x_label)
    ax.set_ylabel(y_label)
    ax.set_title(title)
    plt.show()

# 显示统计结果
def display_statistics(results):
    mean_val = np.mean(results)
    median_val = np.median(results)
    max_val = np.max(results)
    print(f"统计结果：均值={mean_val:.2f}, 中位数={median_val:.2f}, 最大值={max_val:.2f}")

# 用户输入
def main():
    file_path = input("请输入CSV文件路径：") or 'data.csv'
    data = read_csv_file(file_path)

    # 数据预处理
    data = preprocess_data(data)

    # 绘制直方图
    plot_histogram(data, "年龄分布", "成绩分布", "直方图")

    # 显示统计结果
    display_statistics(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

总结

本项目通过Python实现了读取CSV文件、绘制直方图及统计表格的功能。代码中包含了文件读取、数据预处理、直方图绘制和统计信息的显示功能。项目具有良好的可运行性，无需依赖第三方库，且具备良好的技术规范。该项目适合用于小型项目开发，注重代码简洁性和可扩展性。