在科研实验、课程设计、毕业论文和数据分析报告中，常常需要对Excel、CSV、TXT等格式的数据进行整理、清洗、统计分析和图表展示。很多实验结果如果仅以原始数据或简单截图呈现，难以直观体现数据规律和模型效果。
本项目面向科研数据处理与实验结果可视化场景，使用Python对实验数据进行读取、预处理、指标计算和图表绘制，帮助用户将原始数据转化为清晰、规范、适合汇报和论文展示的结果图表。该类项目适用于研究生组会汇报、论文实验结果整理、机器学习实验分析、课程项目报告和工程数据分析等场景。
本项目主要实现科研实验数据的读取、清洗、分析和可视化展示。支持对Excel、CSV、TXT等格式数据进行导入与整理，可完成缺失值处理、异常值检查、重复值删除、数据归一化、标准化处理和指标计算。
在图表绘制方面，可根据实验需求生成折线图、柱状图、散点图、预测值与真实值对比图、loss 曲线、RMSE/MAE 指标对比图、模型性能对比图等。项目可用于展示模型训练过程、预测结果、不同算法对比、不同数据预处理方法对比以及实验结果分析。
本人主要负责项目的数据处理、代码编写、指标计算和图表可视化部分。项目使用Python作为主要开发语言，结合pandas、numpy完成数据读取、清洗、统计分析和格式整理，使用sklearn进行部分数据预处理和评价指标计算，使用matplotlib绘制科研风格实验图表。
实现过程中，首先根据用户提供的数据格式读取原始数据，并检查数据中是否存在缺失值、异常值、重复值或字段不一致等问题；随后根据实验需求进行数据清洗、归一化处理和指标计算；最后根据论文或组会汇报需求绘制对应图表，并对坐标轴、图例、字体、线条、标题和图片分辨率进行优化，使结果更加清晰、规范。项目难点主要在于不同数据格式的适配、实验指标的准确计算以及图表展示效果的优化。
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