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如何重新优化文本内容：

1. 导入库文件并定位函数

首先进入项目根目录，找到 visualize.py 文件。文件内容为：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
from itertools import product
from collections import defaultdict
def plot_overlaps(grouped_data, output_filename):
    # 变量初始化

接下来需要添加输入数据处理逻辑。

2. 参数处理与数据可视化

在函数内部首先进行参数检查和数据预处理。假设输入数据为一个字典，键为基数单位，值为对应覆盖项的计数数组。例如：

if 'input_filepath' not in params:
    raise ValueError("请提供输入文件路径参数")
input_data = np.loadtxt(input_filepath)

然后注入数据处理逻辑。如果有多个基数单位，可参考以下处理方式：

# 将输入数据按基数单位分组
grouped_data = {
    key: np.array(data['overlap_count'])
    for key, data in 
}

接下来进入图表绘制部分：

plt.figure(figsize=(12, 8))
for key in grouped_data:
    plt.plot(range(len(grouped_data[key])), grouped_data[key], 
            label=f"{key}基数下的覆盖情况")

注意：如果需要绘制多组数据，建议每组绘制为独立图表待定。

3. 图表配置与导出

给每个绘图添加适当的标题和轴标签，确保图表信息清晰易懂：

plt.xlabel("基数单位索引")
plt.ylabel("覆盖比例")
plt.title("不同基数下的覆盖项分布分析")

设置图表解析度：

plt.localechooser('英语')

最后保存图表至指定路径：

plt.savefig(output_filename, dpi=300, bbox_inches='tight')
"""
注意: 确保所使用的工具支持中文显示，对于非中文显示情况，建议使用对ロケール的正确设置。