Python 实操显示数据图表并固定时间长度

下面是关于“Python 实操显示数据图表并固定时间长度”的完整攻略。

1. 确定所需工具与环境

• Python编程语言：需要先安装Python编程语言
• 数据可视化工具：常用的数据可视化工具有Matplotlib、Seaborn等，我们在本文中将使用Matplotlib
• 数据集：选定需要绘制图表的数据集，可以使用自己收集的数据或者从网上获取

安装Matplotlib：

// Windows 环境下
pip install matplotlib

// Mac/Linux 环境下
pip3 install matplotlib

2. 准备数据

在这个阶段，我们需要借助Python代码读取所需的数据，并将其转换为可用于Matplotlib绘图的格式。常见的数据格式有CSV、JSON、Excel等，下面以CSV格式为例。

import csv

# 读取CSV文件
with open('data.csv', 'r') as csvfile:
    # 将文件内容转换为字典格式
    reader = csv.DictReader(csvfile)

    # 遍历字典并转换数据类型
    dates = []
    values = []
    for row in reader:
        dates.append(row['date'])
        values.append(float(row['value']))

该代码会读取位于当前目录下名为data.csv文件，将其转换为Python中的字典格式，再将字典中的日期和数值添加到列表中。

3. 绘制图表

在这个阶段，我们需要根据数据集的特点，使用Matplotlib中特定的绘图函数绘制图表。

下面是两个示例代码：

示例1：绘制柱状图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 准备数据
x = np.array(dates)
y = np.array(values)

# 设置图表大小与分辨率
fig = plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=72)

# 绘制柱状图
plt.bar(x, y, width=0.5, color=(0.2, 0.4, 0.6, 0.6))

# 定义横坐标、纵坐标、标题等标签
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Value change in a month') 

# 显示图表
plt.show()

该代码会绘制一个柱状图，横坐标为日期，纵坐标为数据集中的数值，图表标题为“Value change in a month”。

示例2：绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 准备数据
x = np.array(dates)
y = np.array(values)

# 设置图表大小与分辨率
fig = plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=72)

# 绘制折线图
plt.plot(x, y, color='blue')

# 定义横坐标、纵坐标、标题等标签
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Value change in a month')

# 显示图表
plt.show()

该代码会绘制一个折线图，横坐标为日期，纵坐标为数据集中的数值，图表标题为“Value change in a month”。

4. 设定时间长度

在这一阶段中，我们需要对绘制的图表设定好时间长度，保证图表的时间范围固定。

fig = plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=72)
plt.plot(x, y, color='blue')

# 定义横坐标、纵坐标、标题等标签
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Value change in a month')

# 设定横坐标显示的时间范围为10天
plt.xlim(x[0], x[9])

plt.show()

该代码会绘制一个时间范围为10天的折线图，保证了图表的时间长度固定。

以上就是“Python 实操显示数据图表并固定时间长度”的完整攻略，希望可以对你有所帮助。