这篇文章将为大家详细讲解有关python实现绘制趋势图的方法,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
import matplotlib.pyplot as plt #plt用于显示图片
import matplotlib.image as mping #mping用于读取图片
import datetime as dt
import matplotlib.dates as mdates
from pylab import *
def draw_trend_chart(dates,y):
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #指定默认字体
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
x = [dt.datetime.strptime(d,'%Y/%m/%d').date() for d in dates]
#plt.figure(figsize=(8,8))
plt.figure()
#plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m/%d/%Y'))
#plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator())
#plt.plot(x,y,"r--",linewidth=2)
plt.plot(x,y,"r",linewidth=1)
#plt.gcf().autofmt_xdate()
#plt.xlabel("DATE") #x轴标签
plt.ylabel("WEIGHT") #y轴标签
plt.title("MY HEALTH TRACKING")#标题
plt.savefig("liuyang.png") #保存图片名称
lena = mping.imread('liuyang.png') #读取图片文件信息
lena.shape #(512,512,3)
plt.imshow(lena) #显示图片
plt.axis('off') #不显示坐标轴
plt.title("")
plt.show() #显示
def get_weight_data(filename):
time = []
weight = []
fileContent=open(filename,"r")
for eachline in fileContent:
eachData = eachline.strip('\n').split(",")
if eachData[-1].strip() =='':
continue
else:
time.append(eachData[0])
weight.append(eachData[1])
return [time, weight]
data = get_weight_data("data.csv")
draw_trend_chart(data[0],data[1])
关于python实现绘制趋势图的方法就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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