सीएसवी फाइलें उनकी सादगी और सुवाह्यता के कारण आसान हैं, वे बड़ी मात्रा में डेटा प्रदर्शित या विश्लेषण करने के लिए अप्रभावी हैं; हालांकि, वे नेत्रहीन रूप से डेटा नहीं दिखाते हैं।
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अधिकांश डेटाबेस और स्प्रैडशीट एप्लिकेशन CSV (अल्पविराम-सेपरेटेड-वैल्यू) फ़ाइलों के रूप में तालिका डेटा को आसानी से आउटपुट कर सकते हैं। जबकि सीएसवी फाइलें उनकी सादगी और सुवाह्यता के कारण आसान हैं, वे बड़ी मात्रा में डेटा प्रदर्शित करने या उनका विश्लेषण करने के लिए अप्रभावी हैं। इस सीमा को पार करने के लिए, एक प्रोग्रामर पायथन प्रोग्रामिंग भाषा और matplotlib का उपयोग प्लॉट करने के लिए कर सकता है एक सीएसवी फ़ाइल से डेटा और वेब या प्रिंट के लिए उपयुक्त एक पठनीय, नेत्रहीन आकर्षक ग्राफ बनाएं प्रकाशन।
सीएसवी डेटा प्लॉट करने की तैयारी
इससे पहले कि आप वास्तव में सीएसवी फ़ाइल को पायथन में प्लॉट करें, आप यह सुनिश्चित करना चाहेंगे कि आपके पास सभी आवश्यक उपकरण हैं और एक परीक्षण फ़ाइल बनाएं। इसमें पायथन और आवश्यक पुस्तकालय स्थापित करने के साथ-साथ एक सीएसवी फ़ाइल भी शामिल है जिसमें संख्यात्मक डेटा के दो कॉलम होते हैं।
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चरण 1: परीक्षण फ़ाइल बनाएँ
सबसे पहले, अपना टेक्स्ट एडिटर खोलें और परीक्षण के लिए एक साधारण सीएसवी फ़ाइल बनाएं। एक नमूना इस तरह दिख सकता है:
1,2 2,3 3,8 4,13 5,18 6,21 7,13 7.5,4 2.5,4.3
चरण 2: आवश्यक पुस्तकालय आयात करें
अब आप कोड की इस पंक्ति के साथ अपनी कोड फ़ाइल में आवश्यक अजगर पुस्तकालयों को आयात करने के लिए तैयार हैं:
आयात matplotlib.pyplot plt के रूप में आयात csv आयात sys
सीएसवी से पायथन में प्लॉट ग्राफ
आपकी तैयारी पूरी होने के साथ, अब आप CSV फ़ाइल से ग्राफ़ बनाने के लिए वास्तव में पायथन का उपयोग करना शुरू कर सकते हैं।
चरण 1: रीडर ऑब्जेक्ट बनाएं
CSV फ़ाइल खोलें और उसमें से एक रीडर ऑब्जेक्ट बनाएँ। ग्राफ़ के x और y अक्ष मानों के लिए ऊपरी और निचली सीमाओं को परिभाषित करने के लिए चर घोषित करें:
csv_reader = csv.reader (खुला ('test.csv')) bigx = फ्लोट (-sys.maxint -1) bigy = float(-sys.maxint -1) smallx = फ्लोट (sys.maxint) smally = फ्लोट (sys.maxint) मैक्सिंट)
चरण 2: पंक्तियों पर पुनरावृति
पाठक वस्तु में निहित प्रत्येक पंक्ति पर पुनरावृति करें, प्रत्येक पंक्ति को एक शीर्ष सरणी में एक शीर्ष के रूप में संग्रहीत करें। उसी लूप में x और y मानों की तुलना उनकी ऊपरी और निचली सीमाओं को संग्रहीत करने के लिए करें। शीर्ष सरणी को क्रमबद्ध करें और फिर इसके माध्यम से फिर से लूप करें। इस बार सॉर्ट किए गए x और y मानों को अलग-अलग सरणियों में संग्रहीत करें:
csv_reader में पंक्ति के लिए verts = []: verts.append (पंक्ति) अगर फ्लोट (पंक्ति [0])> बिगएक्स: बिगएक्स = फ्लोट (पंक्ति [0]) अगर फ्लोट (पंक्ति [1])> बिगी: बिगी = फ्लोट ( पंक्ति [1]) अगर फ्लोट (पंक्ति [0]) < स्मॉलएक्स: स्मॉलएक्स = फ्लोट (पंक्ति [0]) अगर फ्लोट (पंक्ति [1]) < छोटा: छोटा = फ्लोट (पंक्ति [1]) वर्ट्स। सॉर्ट () x_arr = [] y_arr = [] वर्टिकल इन वर्ट्स के लिए: x_arr .append (लंबवत[0]) y_arr.append (ऊर्ध्वाधर[1])
चरण 3: एक चित्र कैनवास वस्तु बनाएं
आयातित matplotlib pyplot ऑब्जेक्ट का उपयोग करके एक फिगरकैनवास ऑब्जेक्ट बनाएं। फ़ंक्शन add_axes को कॉल करके ग्राफ़ की कुल्हाड़ियों को चित्रकैनवास में जोड़ें और इसे मानों की एक सरणी के रूप में पास करें: बाएँ, नीचे, चौड़ाई, ऊँचाई। ये मान परिभाषित करते हैं कि ग्राफ़ कैनवास पर कहाँ रखा गया है—वे 0.0 से 1.0 तक हो सकते हैं:
अंजीर = plt.figure () कुल्हाड़ी = fig.add_axes ([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
चरण 4: ग्राफ़ को प्रारूपित करें
लेबल जोड़ने और प्रत्येक अक्ष के लिए न्यूनतम और अधिकतम मानों को परिभाषित करने वाले ग्राफ़ को प्रारूपित करें:
ax.set_xlabel('x data') ax.set_ylabel('y data') ax.set_xlim (smallx, bigx) ax.set_ylim (छोटा, बड़ा)
चरण 5: ग्राफ को प्लॉट करें
CSV फ़ाइल से प्राप्त x और y मानों वाले दो सरणियों में पास करके ग्राफ़ को प्लॉट करें। लाइन रंग (रंग) या लाइन चौड़ाई (एलडब्ल्यू) जैसे वैकल्पिक मानों में पास करके लाइन प्लॉट को अनुकूलित करें। विंडो खोलने के लिए शो मेथड को कॉल करके तैयार ग्राफ को प्रदर्शित करें और डिस्क पर बिटमैप फाइल बनाने के लिए सेवफिग को कॉल करके इमेज को स्टोर करें:
ax.plot (x_arr, y_arr, color='blue', lw=2) plt.show() fig.savefig('test.png')
फाइलों के लिए महत्वपूर्ण विचार
ऐसी फ़ाइलें बनाने के लिए जिन्हें पायथन दुभाषिया पढ़ सकता है, आपको एक ascii पाठ या कोड संपादक का उपयोग करना चाहिए जो केवल पाठ फ़ाइलें बनाता है। आप ग्राफ़ छवियों को कई अलग-अलग छवि प्रारूपों में संग्रहीत कर सकते हैं जिनमें शामिल हैं: पीएनजी, पीडीएफ, पीएस, और एसवीजी।
Matplotlib दस्तावेज़ीकरण से परामर्श लें
Matplotlib पुस्तकालय की स्थापना और कार्यक्षमता के कुछ पहलू विभिन्न कंप्यूटर प्लेटफॉर्म पर भिन्न होते हैं। दस्तावेज़ीकरण को ध्यान से पढ़ें। पुस्तकालय संख्यात्मक जानकारी को बड़ी संख्या में प्रदर्शित कर सकता है और इसे बारीक रूप से अनुकूलित किया जा सकता है। कुशल बनने के लिए दस्तावेज़ीकरण का गहन अध्ययन आवश्यक होगा।
