使用Python绘制出类似Excel或者MATLAB的曲线还是比较容易就能够实现的，需要用到的额外库有两个，numpy和matplotlib。使用这两个模块实现的曲线绘制其实在一定程度上更像是MATLAB的plot功能，不过今天看了一下matplotlib网站上的信息，现在的功能更为强劲了，而且已经支持三维图像的绘制。

模块库的安装非常简单，我使用的Mac，在Mac上用pip进行了两个模块库的安装都十分顺畅。相信其他平台基本上也都这样，如果能够联网，这种安装方式是十分推荐的，确实是简单。

我用Python读取我自己日常运动的数据，数据以Numbers的方式进行统计，导出成Excel文件。为了能够读取Excel文件，我又安装了xlrd模块库。

从matplotlib的网站上抄了一小段代码简单做了一下修改，加入了数据读取以及简单的计算，代码如下：

#!/usr/bin/python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from xlrd import open_workbook def SportLine(excel_file): days_year = [] target_km = [] records = [] sum_records = [] pct_records = [] target_pct = [] fig,axs = plt.subplots(3) for i in range(365): days_year.append(i) for day in days_year: target_km.append(float(day)/365.0 * 1000.0) # read record data book = open_workbook(excel_file) sheet = book.sheet_by_name('record') rows_num = sheet.nrows cols_num = sheet.ncols for row_num in range(3,368): try: records.append(float(sheet.cell(row_num,1).value)) except: records.append(0.0) # calculate sum of records sum_record = 0.0 for each_record in records: sum_record += each_record sum_records.append(sum_record) # calculate pct of all for each_sum in sum_records: pct_records.append(each_sum / 1000.0) # calculate target pct for day in range(1,366): target_pct.append(float(day)/365.0) # plot target and sum trend ax = axs[0] ax.plot(days_year,sum_records) ax.plot(days_year,target_km) ax.set_title('distance-year-km') ax.grid(True) # plot record ax = axs[1] ax.plot(days_year,records) ax.set_title('distance-day-km') ax.grid(True) # plot percentage ax = axs[2] ax.plot(days_year,pct_records) ax.plot(days_year,target_pct) ax.set_title('pct-100%') ax.grid(True) plt.show() SportLine('records.xlsx')

我的运动数据记录电子表格格式如下：

程序运行，画出的曲线如下：

基本差不多了，后面需要做的只有细节上的修正了。

以上这篇Python绘制二维曲线的日常应用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。