背景介绍

数据排序是处理数据集的核心步骤，而可视化则能直观展示排序结果。通过Matplotlib，我们能够将排序后的数据以散点图形式呈现，帮助用户直观了解数据分布情况。本文将介绍如何实现这一功能，并展示相关代码与实现逻辑。

思路分析

1. 数据处理逻辑：
   输入数据需通过Python的sorted()函数完成排序，该函数内置处理，无需额外依赖第三方库。
2. 图表绘制方式：
   使用Matplotlib中的散点图（plt.scatter()）展示数据分布，通过不同颜色或大小区分不同数据点，便于直观观察数据趋势。
3. 实现细节：
   • 输入数据需读取为列表，示例中使用data = [12, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]。
   • 排序后提取数据点，通过plt.plot()展示分布情况，确保图表清晰。

代码实现

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取输入数据
data = [12, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

# 数据排序
sorted_data = sorted(data)

# 绘制散点图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(sorted_data, sorted_data, color='blue', alpha=0.6)

# 显示图表
plt.title("数据排序后的分布图")
plt.xlabel("数值排序值")
plt.ylabel("数据点数量")
plt.grid(True)
plt.show()

总结

通过本项目，我们成功实现了数据排序与分布图可视化功能。使用Python的内置排序算法（sorted()）和Matplotlib的散点图绘制方式，实现了高效且简洁的数据处理逻辑。该实现能够在1~3天内完成，且无需额外依赖第三方库，满足用户对本地环境的要求。