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  • Python读取CSV文件画折线图
    千次阅读
    2022-01-17 18:06:12

    首先,我们先导入需要的模块,然后读取CSV文件的数据,在折线图上画出“Third”这一列的数据的折线图

    画出的图表结果:

     

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.style.use("seaborn-darkgrid")
    
    # 读取数据
    apple = pd.read_csv("score.csv")
    print(apple.head())
    
    plt.figure(figsize=(12,6))
    plt.plot(apple["Third"])
    
    # 添加标题和给Y轴打上标题
    plt.ylabel("Mathematics achievement", fontsize=15)  ## Y轴标题
    plt.title("Mathematics achievement record", fontsize=18) ## 标题
    
    # 显示图表
    plt.show()

    pandas这包,我开始的时候装最新版的装不成功,装1.3.5这个版本可以装成功。

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    Matlab使用指南

    写在前面:
    笔者认为,Matlab对于变量的显示非常直观,在打断点寻找错误的时候非常方便(相较于visual studio等编译器而言)不需要写出代码输出语句,Matlab在笔者大学本科期间,主要用于数字图像处理、数据可视化、数学建模方面)在未来上研究生,学习计算机的同学,要熟练运用Matlab~

    老师ppt Matlab介绍:

    MATLAB是当今国际上公认的在科技领域方面最为优秀的应用软件和开发环境。在欧美各高等院校,MATLAB已经成为应用线性代数、自动控制理论、数据统计、数字信号处理、时间序列分析、动态系统仿真、图形处理等高级课程的基本数学工具,是攻读学士的大学生、硕士生、博士生必须掌握的基本技能。在设计研究单位和工业部门,MATLAB已经超出实验室,广泛用于研究和解决具体的工程问题。

    页面布局

    显示当前目录;编程过程中所用的表格/图片等资料;函数文件等等

    在这里插入图片描述

    命令行窗口

    可以在此窗口键入命令代码(新手推荐)
    简单粗暴,回车直接显示单条语句命令
    在这里插入图片描述

    工作区

    变量:
    (1)a为表格,显示表格信息 (行x列)
    (2)单独的变量直接显示数值
    (3)如果读取图片,变量会显示行x列像素大小

    在这里插入图片描述

    编辑器

    编辑代码
    在这里插入图片描述

    数据可视化第一次实验完整代码

    实验要求:

    1、导入csv数据文件(但笔者已经将老师的csv文件转化为xlsx)
    2、根据导入数据绘制折线图
    3、自由发挥,绘制其他形式的可视化结果 (鉴于初学者,只要画出简单的折线即可)
    在这里插入图片描述###### 实验所给数据:
    1.xlsx文件(2012年1月墨尔本人行道监控数据)
    <这也是本次实验代码里所用数据>

    链接:https://pan.baidu.com/s/1EggsQFPuwkxgnk43SwENLA
    密码:uwem
    

    想练习的同学,这里有更多的数据
    2009-5~2012-9

    链接:https://pan.baidu.com/s/1xK0knggpn1ob_Tnb0FConA
    密码:1o26
    
    完整代码:
    %数据可视化1
    %清空工作区
    clear all;
    %清空命令窗口
    clc;
    %导入表格
    a=xlsread('1.xlsx');
    %得到表格行数
    days=size(a,1);
    %鉴于表格为每天间隔1h的记录;
    %days/24 将1月一共监测了多少天计算出来,存入date中
    date=days/24;
    for d=1:date%循环每天
        for h=1:24%循环每小时
        %street1(行为天数,列为每小时)表格存储原始数据第七列Town_Hall-West的值
         street1(d,h)=a((d-1)*24+h,7); %street1 为第7列1月所有数据
        end
    end
    [M,N]=size(street1);%
    Street1=street1(:);%
    y=plot(Street1);%
    set(y,'lineWidth',1);%
    

    基本语法

    养成习惯:编辑代码之前,添加语句
    clear all;%清空变量
    clc;%清空命令窗口内容
    

    目的:保证在运行时不会出现因变量未清空出现错误[1]

    读取xlsx文件

    (1)在保存Matlab的文件路径下,保存要读取的xlsx文件;
    (2)输入语句

    a=xlsread('1.xlsx');
    

    运行后,可在工作区看到变量a的行x列

    循环语句

    for 对应 end

    for d=1:date %d从1循环到date
        for h=1:24%同理:h从1循环到24
         street1(d,h)=a((d-1)*24+h,7);%
        end
    end
    
    获得表格行数与列数(或者图像的长宽像素)
    [M,N]=size(street1);
    

    参考文献:
    [1]https://blog.csdn.net/qq_36512295/article/details/90340915

    展开全文
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    【每天几分钟,从零入门python编程的世界!】

    之前我们画各种图,都是把需要分析的数据,手写输入Python的开发工具中去的,这样做是为了学习和理解Python数据可视化画图的原理,但是在实际工作中,我们一定是去处理Python开发工具之外的一些数据,比如Excel表格保存的数据,或者其他格式的文件保存的数据。我们只需要用Python去读取和处理这些外部文件的数据,而不必把这些数据一个一个手动输入到Python开发工具中。

    今天我们学习用Python读取和处理外部的csv格式的数据。csv是Comma-Separated Values的简写,意思是逗号分隔值,就是数据之间用逗号隔开,当然数据之间的分隔符不仅仅限于逗号,还可以是其他字符,它是一种经典的数据格式。

    由于不同的平台,文件保存的格式会有差别,比如说同样的数据,在mac电脑和windows电脑上,分别把这些数据编写成表格文件存储,用来保存数据的软件是不一样的,比如在mac电脑上保存数据使用Numbers这个软件,在Windows电脑上保存数据使用的是Excel这个软件,所以同样的数据,从mac平台的电脑的Numbers软件保存的文件,拿到windows平台的电脑的Excel上,就不兼容了。

    而数据保存为csv格式,是兼容所有平台的。

    下面我们编写一个csv格式的文件。

    我们大多数人应该用的都是windows电脑,我们在桌面创建一个名叫example_csv.txt的文件,txt文件就相当于没有任何格式的文件。

    f9198618367adab44b01c82b20e0cf198601e4bb.jpeg?token=2172d1bb09ff7af6025ce35729358eb9&s=8D72E512194A744D08D5C0CA0000C0B2

    我们看到,数值之间用逗号隔开就是csv格式的数据。

    接下来我们在Python开发工具Spyder中引入example_csv.txt文件的数据,并画出一个折线图。代码如下:

    43a7d933c895d143756e3cefd9c4fe075baf0798.jpeg?token=eb6fbfee72bc915123d63c68b7d25341&s=A450E033191A444D04D4A0DA0000C0B2

    开发工具中代码截图

    代码说明:

    numpy是Python的另一个第三方库,是一个专门用来处理数据的库。

    np.loadtxt是用numpy引入外部数据的文件。

    loadtxt的第一个参数,是引入数据文件的路径。

    loadtxt的第二个参数,是每一组数据的分隔符,我们引入的是csv格式

    的数据,所以分隔符就是“,”。

    loadtxt的第三个参数unpack,相当于是拆开每一组数据,并分别注入给x和y。

    在这个csv文件里,每一行用逗号隔开的数据,1,3是一组数据,7,5是一组数据,...

    代码运行结果:

    3bf33a87e950352a72136f46e37787f7b3118bcc.jpeg?token=f4d286114559867ed54d50f69172e120

    代码运行结果绘制的图形

    以上就是用Python导入外部csv数据并绘制折线图的过程。

    我是时问新,欢迎关注我。跟我一起从零开始学习Python,每天花一点时间,开启python编程新世界的大门,领略新的风光,让人生多一种可能!

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    看到同事用matlab分析数据,画折线图,很直观的把我们的试车数据(转速、车速、电压、电流)表现在图上,很轻易的就定位到了故障点。还用同样的方法分析了六轴传感器的加速度和角速度,解决了四元数算法、零飘问题。感觉画图分析数据很有用,这技能需要掌握才行。

    网上找了一下,发现可用matlab、R语言、python画图。最终选了python,原因嘛,被“人生苦短我用python”,洗脑了好久。

    因为c用得比较多,感觉python用得好懵,没有代码块{},竟然是用缩进来表示作用域。。。

    (1)Csv数据

    数据格式如下图,老大用树莓派收集的,为啥有个*号,我也不知道。

    1774312-20190820231552683-1019924669.png

    (2)遇到的坑

    1、np.loadtxt,dtype=str导入的数据是numpy_str格式,用np.str_("0x1028d0d4")创建的字符串才能匹配。

    1774312-20190820233128436-566671727.png

    2、创建数组

    1774312-20190820233550673-1581757851.png

    3、用切片把数据第5、6位提取出来。

    1774312-20190820233805607-1889477522.png

    (3)代码

    importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltimportmatplotlib.dates as mdates#np.set_printoptions(threshold=np.inf) # 去掉print省略的内容

    #导入数据

    time,id,info=np.loadtxt('20190711.csv',dtype=str,delimiter=',',usecols=(0,1,2),unpack=True)

    vmcId= np.str_("0x1028d0d4")#i为匹配ID的帧数量

    i =0

    count=0while (count

    i= i + 1count= count + 1

    #创建数组

    print(i)

    engineTime=np.zeros(i)

    engineSpeed= np.zeros(i, dtype =np.int)

    vehicleSpeed= np.zeros(i, dtype =np.int)#将数据保存至数组

    i =0

    count=0while (count

    engineTime[i]=float(time[count])

    engineSpeed[i]= int(info[count][11:13]+info[count][9:11],16)

    vehicleSpeed[i]= engineSpeed[i]/7.42/60*1.96*3.6i= i + 1count= count + 1plt.figure(1) #第一个图形

    plt.subplot(2,1,1) #第一个图形的第一个子图。看成2行1列,当前为第1行

    plt.plot(engineTime,engineSpeed,linewidth=0.5)

    plt.subplot(2,1,2) #第一个图形的第二个子图

    plt.plot(engineTime,vehicleSpeed,linewidth=0.5)

    plt.figure(2) #第一个图形#默认subplot(1,1,1)

    plt.plot(engineTime,engineSpeed,'g-',linewidth=0.5)

    plt.show()

    (4)效果图

    两个折线图都在同一个figure。

    1774312-20190820232536592-10561708.png

    单独的figure

    1774312-20190820232639173-1139608835.png

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