Python讀取多列數(shù)據(jù)以及用matplotlib制作圖表方法實例
多列數(shù)據(jù)的讀入以及處理
這次我們用到的數(shù)據(jù)是煤炭5500周價格的最高價和最低價。左側(cè)為價格的數(shù)據(jù)表格，右側(cè)為日期。
一、導入數(shù)據(jù)
這里我們就直接跳過講解，如有不懂的，詳見上一篇博客。見代碼。
import matplotlib.pyplot as plt
import re
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 設置字體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 設置正負號
# 導入數(shù)據(jù)，日期
with open('日期.csv', encoding='gbk') as oo:
day = oo.read()
day_str = day.replace('\n', ',') # 換行替換成逗號
day_list = re.split('[,]', day_str)
list_days = []
for s in range(len(day_list)-1): # 獲得時間
list_days.append(day_list[s])
# 將x轉(zhuǎn)換成時間類型
# 導入數(shù)據(jù)，金額
with open('煤炭5500周價格波動數(shù)據(jù).csv', encoding='gbk') as pp:
sk = pp.read()
ll = sk.replace('\n', ',') # 換行替換成逗號
list_1 = re.split('[,]', ll) # 分割數(shù)據(jù)
list_2 = []
for s in range(len(list_1)-1):
list_2.append(int(float(list_1[s])))
現(xiàn)在我們已經(jīng)講數(shù)據(jù)讀取到相關(guān)的列表里，輸出一下。
輸出結(jié)果：
['2019/12/27', '2019/12/20', '2019/12/13', '2019/12/6', '2019/11/29', '2019/11/22', '2019/11/15', '2019/11/8', '2019/11/1', '2019/10/25', '2019/10/18', '2019/10/11', '2019/9/27', '2019/9/20', '2019/9/12', '2019/9/12', '2019/9/6', '2019/8/30', '2019/8/23', '2019/8/16', '2019/8/9', '2019/8/2', '2019/7/26', '2019/7/19', '2019/7/12', '2019/7/5', '2019/6/28', '2019/6/21', '2019/6/14', '2019/6/7', '2019/5/31', '2019/5/24', '2019/5/17', '2019/5/10', '2019/4/26', '2019/4/19', '2019/4/12', '2019/4/5', '2019/3/29', '2019/3/22', '2019/3/15', '2019/3/8', '2019/3/1', '2019/2/22', '2019/2/15', '2019/2/1', '2019/1/25', '2019/1/18', '2019/1/18', '2019/1/11', '2019/1/4', '2018/12/28']
[550, 555, 550, 555, 550, 555, 550, 555, 550, 555, 550, 555, 550, 555, 550, 555, 560, 565, 570, 575, 575, 580, 580, 585, 585, 590, 585, 590, 585, 590, 585, 590, 580, 585, 580, 585, 580, 590, 575, 585, 580, 590, 595, 600, 590, 600, 590, 595, 600, 605, 605, 615, 600, 610, 590, 600, 590, 600, 590, 600, 595, 600, 610, 620, 615, 620, 615, 620, 615, 625, 620, 625, 630, 640, 620, 630, 620, 625, 620, 630, 625, 630, 635, 645, 615, 625, 600, 605, 600, 605, 585, 590, 590, 595, 590, 595, 590, 595, 580, 590, 585, 595, 575, 580]
二、處理價格數(shù)據(jù)
我們可以看到0，2，4，6，8.......等偶數(shù)位的數(shù)值是周最低價，而單數(shù)位的數(shù)值是周最高價。我們可以用循環(huán)的方式讀取到相關(guān)的數(shù)據(jù)。
代碼如下。
這樣就可以把數(shù)據(jù)進行分組了。以此類推，可以導入多列數(shù)據(jù)。
根據(jù)觀察可以看到，時間列表是以降序的方式排列的，我們需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置過來，讓列表數(shù)據(jù)改為升序。方法一、調(diào)整導入的CSV文件的數(shù)據(jù)順序。方法二、我們引入reversed()函數(shù)。該函數(shù)有兩種寫法，作用主要是將列表，range()，字典里的數(shù)據(jù)進行逆向排列。
逆轉(zhuǎn)對象：list_x 寫法一、 xxx = reversed(list_x) 寫法二、 直接使用 list(reversed(list_x))
aaa = reversed(list_average) 轉(zhuǎn)置一個作為樣例
# 以上分割取得list_high,low,average
# 設置x軸,y軸標簽,設置表格標題
plt.xlabel('時間')
plt.ylabel('價格')
plt.title('最高價/最低價/均價周期波動圖')
plt.legend(loc='upper right')
plt.figure(figsize=(9, 8))輸出圖片大小900px*800px
圖表制作
需要的數(shù)據(jù)我們已經(jīng)處理好了，接著就是生成圖表。
import matplotlib.pyplot as plt
import re
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 設置字體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 設置正負號
# 導入數(shù)據(jù)，日期
with open('日期.csv', encoding='gbk') as oo:
day = oo.read()
day_str = day.replace('\n', ',') # 換行替換成逗號
day_list = re.split('[,]', day_str)
list_days = []
for s in range(len(day_list)-1): # 獲得時間
list_days.append(day_list[s])
print(list_days)
# 將x轉(zhuǎn)換成時間類型
# 導入數(shù)據(jù)，金額
with open('煤炭5500周價格波動數(shù)據(jù).csv', encoding='gbk') as pp:
sk = pp.read()
ll = sk.replace('\n', ',') # 換行替換成逗號
list_1 = re.split('[,]', ll) # 分割數(shù)據(jù)
list_2 = []
for s in range(len(list_1)-1):
list_2.append(int(float(list_1[s])))
print(list_2)
list_high = [] # 最高
list_low = [] # 最低
list_average = [] # 均值
for k in range(len(list_2)):
if k % 2 == 0:
list_low.append(list_2[k])
list_average.append((list_2[k]+list_2[k+1])/2)
else:
list_high.append(list_2[k])
aaa = reversed(list_average)
# 以上分割取得list_high,low,average
# 設置x軸,y軸標簽,設置表格標題
plt.xlabel('時間')
plt.ylabel('價格')
plt.title('最高價/最低價/均價周期波動圖')
# 設置標注
plt.figure(figsize=(9, 8))
# 制作折現(xiàn)圖
plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_high)), label='最高價', color='brown',marker='o',markerfacecolor='c',markersize='5')
plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_low)), label='最低價', color='skyblue',marker='s',markerfacecolor='r',markersize='5')
plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_average)), label='均價', color='lawngreen',marker='h',markerfacecolor='coral',markersize='5')
# 設置標注
plt.legend(loc='upper right') # 右上upper right 右下lower right
plt.show()
這是到目前我們制作出來的折線圖
替換x軸坐標點更改成日期
這里我們使用到plt.xticks()
書寫格式： plt.xticks(被替換的數(shù)值（數(shù)據(jù)長的的列表），替換的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)方向（默認橫向）) plt.xticks(range(len(list_low)), list(reversed(list_days)), rotation='vertical') vertical：數(shù)值方向，也可以寫角度。
到這了我們就完成了全部的代碼。
結(jié)束：最終代碼
import matplotlib.pyplot as plt
import re
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 設置字體
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 設置正負號
# 導入數(shù)據(jù)，日期
with open('日期.csv', encoding='gbk') as oo:
day = oo.read()
day_str = day.replace('\n', ',') # 換行替換成逗號
day_list = re.split('[,]', day_str)
list_days = []
for s in range(len(day_list)-1): # 獲得時間
list_days.append(day_list[s])
print(list_days)
# 將x轉(zhuǎn)換成時間類型
# 導入數(shù)據(jù)，金額
with open('煤炭5500周價格波動數(shù)據(jù).csv', encoding='gbk') as pp:
sk = pp.read()
ll = sk.replace('\n', ',') # 換行替換成逗號
list_1 = re.split('[,]', ll) # 分割數(shù)據(jù)
list_2 = []
for s in range(len(list_1)-1):
list_2.append(int(float(list_1[s])))
print(list_2)
list_high = [] # 最高
list_low = [] # 最低
list_average = [] # 均值
for k in range(len(list_2)):
if k % 2 == 0:
list_low.append(list_2[k])
list_average.append((list_2[k]+list_2[k+1])/2)
else:
list_high.append(list_2[k])
aaa = reversed(list_average)
# 以上分割取得list_high,low,average
# 設置x軸,y軸標簽,設置表格標題
plt.xlabel('時間')
plt.ylabel('價格')
plt.title('最高價/最低價/均價周期波動圖')
# 設置標注
plt.figure(figsize=(9, 8))
plt.xticks(range(len(list_low)), list(reversed(list_days)), rotation='vertical')
# 設置折現(xiàn)圖
plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_high)), label='最高價', color='brown',marker='o',markerfacecolor='c',markersize='5')
plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_low)), label='最低價', color='skyblue',marker='s',markerfacecolor='r',markersize='5')
plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_average)), label='均價', color='lawngreen',marker='h',markerfacecolor='coral',markersize='5')
# 設置標注
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
結(jié)果示意圖：
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Python讀取多列數(shù)據(jù)以及用matplotlib制作圖片的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python讀取多列數(shù)據(jù)用matplotlib制作圖片內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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