Python读取txt某几列绘图的方法

下面是Python读取txt某几列绘图的方法的攻略。

1. 读取txt文件

使用Python自带的open函数打开txt文件，读取并存储相应数据。

with open("data.txt", "r") as f:
    data = f.readlines()

以上代码将打开名为data.txt的文件，以只读模式（"r"）进行操作，使用with语句自动关闭文件。readlines()方法将文本文件中的每一行读取为字符串，存储在名为data的数组中。

2. 选择所需列

将data中的数据按照你想要的列数进行切分，可以使用Python内置的split()方法，将每一行的数据转化为以空格或其他分隔符为间隔的数组。

col1 = []
col2 = []
for row in data:
    row_data = row.strip().split(" ")
    col1.append(row_data[0])
    col2.append(row_data[1])

以上代码将数据中的第一列和第二列分别存储在名为col1和col2的数组中。

3. 绘制图形

使用Matplotlib等数据可视化工具，将所选的列绘制成图表，可以使用Python内置的matplotlib库，代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(col1, col2)
plt.xlabel("x轴数据")
plt.ylabel("y轴数据")
plt.show()

以上代码将绘制以col1作为x轴数据，以col2作为y轴数据的折线图，并设置x轴和y轴标签，并调用show()方法展示图形。

示例1

下面是根据上述攻略读取data.txt文件中的第一列和第三列，绘制散点图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

with open("data.txt", "r") as f:
    data = f.readlines()

col1 = []
col3 = []
for row in data:
    row_data = row.strip().split("\t")
    col1.append(float(row_data[0]))
    col3.append(float(row_data[2]))

plt.scatter(col1, col3, c = 'g', alpha = 0.5)
plt.xlabel("x轴数据")
plt.ylabel("y轴数据")
plt.show()

以上代码会读取data.txt文件中的第一列数据和第三列数据，以第一列数据为x轴，第三列数据为y轴，绘制出一个散点图。散点图上的颜色为绿色，alpha参数为0.5，表示散点的透明度为50%。

示例2

下面是根据上述攻略读取data.txt文件中的第二列和第四列，绘制折线图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

with open("data.txt", "r") as f:
    data = f.readlines()

col2 = []
col4 = []
for row in data:
    row_data = row.strip().split("\t")
    col2.append(float(row_data[1]))
    col4.append(float(row_data[3]))

plt.plot(col2, col4, color='r', linestyle='--')
plt.xlabel("x轴数据")
plt.ylabel("y轴数据")
plt.show()

以上代码会读取data.txt文件中的第二列数据和第四列数据，以第二列数据为x轴，第四列数据为y轴，绘制出一个折线图。折线图上的颜色为红色，linestyle参数为"--"，表示折线线型为虚线。