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Python学习之matplotlib之进阶学习(解析csv文件并根据数据画出图像)

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matplotlib之进阶学习(解析csv文件并根据数据画出图像)

本次学习目的:学习如何解析csv文件,并将解析的数据以图像表示出来

本次用到的模块 csv matplotlib.plot datetime

1.导入模块

import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime

2.datetime简介

本次使用的是datetime中的strptime()方法

使用方式:strptime("时间字符串","格式化形式")

实参含义
%A星期的名称
%B月份名
%m用数字表示月份(01-12)
%d用数字表示月份的一天(01-31)
%Y四位年份(2018)
%y两位年份(18)
%H24小时制的小时数(00-23)
%I12小时制的小时数(01-12)
%pam或者pm
%M分钟数(00-59)
%S秒数(00-61)

3.Demo1(解析一个月的最高温度情况)

highs_lows.py

''' 导入相关模块 '''
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime

''' 初始化文件名称 '''
filename = 'sitka_weather_07-2014.csv'

''' 获取时间、最高气温 '''
highs = []
datatimes = []
with open(filename) as file:
    reader = csv.reader(file) # 将文件传递给reader函数,获得一个与之相关的阅读器对象
    head_row = next(reader)
    for row in reader :  # 从第二行开始,遍历阅读器的每一行
        highs.append(int(row[1])) # 获得每一行索引为1的值
        datatimes.append(datetime.strptime(row[0],"%Y-%m-%d")) #格式化获得的日期

''' 画图 '''
fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6)) #获取背景对象
plt.plot(datatimes,highs,c='red') #设置折线属性
plt.title("Daily high temperatures,July 2014",fontsize=24) #设置折线标题和字体大小
plt.xlabel("",fontsize=16) #设置x轴标签及字体大小
fig.autofmt_xdate() # 绘制斜的date标签,防止标签过长重叠不好看
plt.ylabel("Temperature (F)",fontsize=16) #设置y轴标签及字体大小
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16) #设置刻度 
plt.show() #显示图标

4.Demo2(解析一年的最高最低温度情况)

highs_lows_year,py

''' 导入相关模块 '''
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime

''' 初始化文件名称 '''
filename = 'death_valley_2014.csv'

''' 解析csv文件,获得最高最低气温信息及时间 ''' 
dates = []
highs = []
lows = []
with open(filename) as file :
    reader = csv.reader(file)
    head_row = next(reader)
    ''' 在这里用了一个 try-expect-else 模块,防止数据为空,程序报错 '''
    for row in reader :
        try:
            high = int(row[1])
            low = int(row[3])
        except ValueError :
            print(datetime.strptime(row[0],"%Y-%m-%d"),"Empty Data!")
        else:
            dates.append(datetime.strptime(row[0],"%Y-%m-%d"))
            highs.append(high)
            lows.append(low)

''' 画图 '''            
fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6)) # 获取背景图像
plt.plot(dates,highs,c='red',alpha=0.5) # 绘制最高气温折线,alpha参数设置颜色的透明度,值为0时完全透明,默认是1
plt.plot(dates,lows,c='blue',alpha=0.5)  # 绘制最低气温折线
plt.fill_between(dates,highs,lows,facecolor='blue',alpha=0.1) #填充两条折线之间的区域
plt.title("Daily high temperatures,2014",fontsize=24) #设置图像标题
plt.xlabel("",fontsize=16) #设置图像x轴标签及字体大小
fig.autofmt_xdate() # 绘制斜的date标签,防止重叠不好看
plt.ylabel("Temperature (F)",fontsize=16) #设置图像y轴标签及字体大小
plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=16) #设置刻度
plt.show() #显示图像
MatplotlibPyhoncsv