时间:2021-05-22
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 dtimport matplotlib.dates as mdatesfrom 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])
以上就是python绘制趋势图的示例的详细内容,更多关于python绘制趋势图的资料请关注其它相关文章!
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
本文实例为大家分享了python读取mysql数据绘制条形图的具体代码,供大家参考,具体内容如下Mysql脚本示例:createtabledemo(idint,
本文实例为大家分享了python使用matplotlib绘制雷达图的具体代码,供大家参考,具体内容如下示例代码:#encoding:utf-8importpan
本文实例为大家分享了python绘制温度变化雷达图的具体代码,供大家参考,具体内容如下假设某天某地每三个小时取样的气温为针对温度变化趋势绘制雷达图:代码如下:i
这篇文章主要介绍了PYTHON绘制雷达图代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下1、雷达图im
python是解释型语言,本文介绍了Python下利用turtle实现绘图功能的示例,本例所示为Python绘制一个树枝,具体实现代码如下:python是解释型