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# 排序与趋势图可视化技术实现

背景介绍

在网页应用中，用户可以通过输入一组数字，系统需对输入数据进行排序并绘制趋势图。本实现基于Python的matplotlib库，结合快速排序算法实现排序，并在本地IDE环境中运行，无需依赖外部服务。项目可在Jupyter Notebook中保存为.ipynb格式，适合本地调试和运行。

思路分析

  1. 数据输入与处理
    用户输入的数字需存储为列表，可能包含空值或异常输入。需处理字符串输入，并将其转换为整数类型，以确保排序算法的正确性。
  2. 快速排序算法实现
    快速排序是一种分治算法，使用分治思想对数据进行递归分解。代码中使用list.sort()方法实现排序，同时记录排序结果以备输出。
  3. 趋势图绘制
    使用matplotlib.pyplot生成折线图，展示排序后的数据趋势。设置图表标题和标签，确保可视化效果清晰。

代码实现

# 排序与趋势图可视化技术实现

import matplotlib.pyplot as plt

# 1. 输入数字处理
def input_data():
    try:
        user_input = input("请输入一组数字（逗号分隔）：")
        data = [int(x) for x in user_input.split(",")]
        print("输入完成！数据为:", data)
        return data
    except ValueError:
        print("输入格式错误，请用整数分隔！")
        return []

# 2. 快速排序算法实现
def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr)//2]
    left = [x for x in arr[:len(arr)//2] if x < pivot]
    right = [x for x in arr[len(arr)//2+1:] if x > pivot]
    return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right)

# 3. 趋势图绘制
def plot_trend(data):
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.title("数字排序趋势图")
    plt.xlabel("排序位置")
    plt.ylabel("数值")
    plt.grid(True)
    plt.plot(range(len(data)), data, color='blue', label="趋势")
    plt.legend()
    plt.show()

# 4. 本地运行说明
# 项目可在本地IDE中保存为.ipynb文件运行
# 示例：  
# !python3 your_script.ipynb

# 主要步骤
data = input_data()
sorted_data = quick_sort(data)
plot_trend(sorted_data)

总结

本项目实现了排序与趋势图可视化功能，利用快速排序算法实现数据排序，并通过matplotlib库绘制趋势图。代码支持本地运行，无需依赖外部服务，适用于网页应用开发。通过注释说明各步骤，确保代码可运行并满足技术要求。

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