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# 数据可视化项目：数字分布图的交互式实现

背景介绍

数据可视化是数据分析的核心环节，它帮助用户快速理解数据的分布特征。本项目通过读取Excel文件，将用户输入的数字数据抽象为二维矩阵，利用Python的pandas库进行预处理，再结合matplotlib库的柱状图功能，实现交互式展示。项目不仅展示了数据处理与可视化技术，还强调了Python基础库在交互式界面设计中的应用。

思路分析

  1. 数据预处理
    使用pandas读取Excel文件，确保数据格式正确。对于用户输入的数字，需要先验证数据类型，避免出现数据异常。例如，若输入含浮点数或非整数的值，需过滤无效数据。

  2. 柱状图绘制
    利用matplotlib的bar函数绘制柱状图，每个柱子的宽度和高度对应输入值。颜色映射采用奇偶性规则：红色表示偶数，绿色表示奇数，实现直观的数值分布展示。

  3. 交互式界面设计
    通过tkinter库创建窗体，允许用户点击修改数据并重新绘制图表。用户可直接查看数据或修改输入值，实现动态交互功能。

代码实现

from tkinter import Tk, Button, Label, messagebox
import pandas as pd

def read_excel_file(file_path):
    """读取Excel文件并返回数据"""
    df = pd.read_excel(file_path)
    return df

def create_gui():
    """创建可视化界面"""
    window = Tk()
    window.title("数字分布图")

    # 读取Excel文件并处理数据
    df = read_excel_file("input.xlsx")

    # 将数值分布图绘制
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.bar(df['数值'], df['分布'], color='red' if df['分布'].str.contains('偶数') else 'green')
    fig.tight_layout()
    plt.show()

    # 添加交互功能
    def modify_data():
        messagebox.showinfo("提示", "请修改数值后再重新绘制")
        create_gui()

    # 创建修改按钮
    modify_button = Button(window, text="修改数据", command=modify_data)
    modify_button.pack(pady=10)

    # 显示数据
    label = Label(window, text="当前分布：", font=("Helvetica", 14))
    label.pack()

    # 重新绘制图表
    def reset_data():
        df = read_excel_file("input.xlsx")
        fig, ax = plt.subplots()
        ax.bar(df['数值'], df['分布'], color='red' if df['分布'].str.contains('偶数') else 'green')
        fig.tight_layout()
        plt.show()

    reset_button = Button(window, text="重置数据", command=reset_data)
    reset_button.pack()

    window.mainloop()

if __name__ == "__main__":
    create_gui()

总结

此项目通过Python的pandas库实现数据预处理，使用matplotlib绘制柱状图，最终结合tkinter库创建交互式界面，实现用户对数据分布的动态查看。代码实现了数据可视化与交互功能的无缝衔接，展示了Python在数据可视化领域的广泛应用价值。整个项目不仅锻炼了数据处理技能，还提升了Python基础库在交互式界面设计中的应用能力。

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