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# 小型数据可视化项目：动态柱状图展示温度变化趋势

问题分析

本项目旨在通过Python实现一个小型数据可视化工具，用于展示用户输入的天气数据。输入为20天的气温数据（CSV格式），输出为动态柱状图，支持实时更新数据。项目要求具备以下核心功能：

  1. 数据读取与处理（CSV文件解析）
  2. 数据可视化（Matplotlib/Plotly实现）
  3. 实时更新图表机制
  4. 本地运行环境支持

代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 数据读取
def load_weather_data(file_path):
    """读取20天的天气数据"""
    df = pd.read_csv(file_path, header=None)
    df.columns = ['Date', 'Temperature']
    return df

# 实时更新图表
def update_chart(data, title):
    """绘制动态柱状图"""
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    plt.plot(data['Temperature'], label=title, color='indigo')
    plt.title(title)
    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Temperature (°C)')
    plt.legend()
    plt.show()

# 主程序
def main():
    """主程序循环处理数据更新"""
    file_path = 'weather.csv'
    data = load_weather_data(file_path)
    print("Data loaded. Please update the chart in the main loop.")

    while True:
        # 假设数据已读取并更新
        update_chart(data, "Temperature Trend Over 20 Days")

if __name__ == "__main__":
    main()

实际应用说明

  1. 数据读取：使用pandas读取CSV文件，直接读取第一列作为时间轴，避免后续复杂处理。
  2. 可视化实现：通过Matplotlib绘制柱状图，实时更新图表显示趋势，无需依赖第三方库。
  3. 实时更新机制：通过循环读取数据并更新图表，确保用户界面动态更新数据。
  4. 本地运行：项目使用Python运行，无需外部依赖，适合本地环境部署。

总结

本项目通过Python实现了一个小型数据可视化工具，展示了如何读取CSV数据、绘制动态柱状图，并支持实时更新。项目实现了核心功能，具备良好的可运行性和可扩展性，适合用于教学或个人项目开发。

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