Python绘制二维曲线的日常应用详解

Python  /  管理员 发布于 8年前   235

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。