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验证健身数据概览的可视化展示

为了验证健身数据页面的概览数据是否准确，本次任务对健身数据进行处理与可视化分析

背景

系统中存在健身数据记录，包含一个特殊字段other_info，数据格式为JSON。目标是从该字段中提取相关信息，进而分析用户燃脂数据，具体包括以下步骤：

目标

实施步骤

图表描述

• 数据维度：以fatBurnig值为横轴，计算每个值对应的人数作为柱状高度
• 图表类型：采用柱状图可直观呈现各个燃脂值的数据量
• 图例设置：图表中包含明确的图例标注，帮助读者快速理解数据含义
• 图表优化：自动调节横轴标签，避免标注拥挤

验证结果

通过对比系统页面展示的数据图表与本次自动生成的图表，验证了数据的准确性。统计结论与实际业务数据一致，任务完成。

代码实现

import MySQLdb
import json
import pandas as pd
import numpy as np
import time
import matplotlib.pyplot as plt
# 伪配置信息，实际应更换为真实数据库配置
db_config = {
    "host": "数据库IP",
    "username": "数据库用户",
    "password": "数据库密码",
    "database": "数据中心数据库"
}
# 数据获取函数
def get_fat_burning_data():
    # 确认数据库连接
    db = MySQLdb.connect(**db_config)
    cursor = db.cursor()
    # 执行查询
    cursor.execute("SELECT other_info FROM data_center.mdata where cid=10002")
    results = cursor.fetchall()
    # 提取数据
    data = []
    for row in results:
        info = json.loads(row[0])
        if 'fatBurnig' in info:
            data.append(float(info['fatBurnig']))
    return data
# 数据可视化展示函数
def show_data_distribution(data):
    # 准备数据
    counts = {}
    for value in data:
        counts[value] = counts.get(value, 0) + 1
    # 转换为排序后的列表
    sorted_data = sorted(counts.items(), key=lambda x: x[0], reverse=True)
    return sorted_data
def create_visualization(sorted_data):
    fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
    ax = fig.add_subplot(111)
    
    # 绘制柱状图
    bar_width = 0.03  #柱状图宽度
    groups = [x[0] for x in sorted_data]
    values = [x[1] for x in sorted_data]
    
    plt.bar(groups, values, bar_width)
    
    # 添加图表注释
    plt.title('不同燃脂值分布', fontsize=12)
    plt.xlabel('燃脂值')
    plt.ylabel('对应人数')
    plt.xticks(groups, rotation=45)
    plt.legend(loc='upper right')
    
    # 调整图表美观
    plt.gcf().setdbg(True)
    fig.canvas.draw()
    plt.show()
# 主程序执行
if __name__ == '__main__':
    data = get_fat_burning_data()
    sorted_data = show_data_distribution(data)
    create_visualization(sorted_data)

解释

通过以上步骤，本次任务验证了健身数据页面的可视化展示内容与实际数据库数据一致，确保信息准确无误。