CSV ფაილები მოსახერხებელია მათი სიმარტივისა და პორტაბელურობის გამო, ისინი არაეფექტურია დიდი რაოდენობით მონაცემების ჩვენების ან ანალიზისთვის; თუმცა, ისინი ვიზუალურად არ აჩვენებენ მონაცემებს.
სურათის კრედიტი: SARINYAPINNGAM/iStock/GettyImages
მონაცემთა ბაზისა და ცხრილების აპლიკაციების უმეტესობას შეუძლია მოხერხებულად გამოიტანოს ცხრილის მონაცემები CSV (მძიმით გამოყოფილი მნიშვნელობები) ფაილების სახით. მიუხედავად იმისა, რომ CSV ფაილები მოსახერხებელია მათი სიმარტივისა და პორტაბელურობის გამო, ისინი არაეფექტურია დიდი რაოდენობით მონაცემების ჩვენების ან ანალიზისთვის. ამ შეზღუდვის დასაძლევად პროგრამისტს შეუძლია გამოიყენოს Python პროგრამირების ენა და matplotlib. მონაცემები CSV ფაილიდან და შექმენით იკითხებადი, ვიზუალურად მიმზიდველი გრაფიკი, რომელიც შესაფერისია ვებსა და ბეჭდვისთვის გამოცემა.
მომზადება CSV მონაცემების შედგენისთვის
სანამ რეალურად შექმნით CSV ფაილს Python-ში, თქვენ უნდა დარწმუნდეთ, რომ გაქვთ ყველა საჭირო ინსტრუმენტი და შექმენით სატესტო ფაილი. ეს მოიცავს პითონის და საჭირო ბიბლიოთეკების დაინსტალირებას, ასევე CSV ფაილის არსებობას, რომელიც შეიცავს ციფრული მონაცემების ორ სვეტს.
დღის ვიდეო
ნაბიჯი 1: შექმენით სატესტო ფაილი
პირველი, გახსენით თქვენი ტექსტური რედაქტორი და შექმენით მარტივი CSV ფაილი ტესტირებისთვის. ნიმუში შეიძლება ასე გამოიყურებოდეს:
1,2 2,3 3,8 4,13 5,18 6,21 7,13 7.5,4 2.5,4.3
ნაბიჯი 2: საჭირო ბიბლიოთეკების იმპორტი
ახლა თქვენ მზად ხართ იმპორტიროთ პითონის საჭირო ბიბლიოთეკები თქვენს კოდის ფაილში კოდის ამ ხაზით:
იმპორტი matplotlib.pyplot როგორც plt import csv import sys
შეადგინეთ გრაფიკი პითონში CSV-დან
როდესაც მზად არ გაქვთ, ახლა შეგიძლიათ დაიწყოთ რეალურად Python-ის გამოყენება CSV ფაილიდან გრაფიკის დასახატავად.
ნაბიჯი 1: შექმენით Reader ობიექტი
გახსენით CSV ფაილი და შექმენით მისგან წამკითხველი ობიექტი. გამოაცხადეთ ცვლადები გრაფიკის x და y ღერძის მნიშვნელობების ზედა და ქვედა საზღვრების დასადგენად:
csv_reader = csv.reader (open('test.csv')) bigx = float(-sys.maxint -1) bigy = float(-sys.maxint -1) smallx = float (sys.maxint) smally = float (sys. .maxint)
ნაბიჯი 2: გამეორება მწკრივებზე
გაიმეორეთ წამკითხველ ობიექტში შემავალი ყოველი სტრიქონი და ინახავს თითოეულ მწკრივს, როგორც წვეროს წვეროების მასივში. იმავე ციკლში შეადარეთ x და y მნიშვნელობები მათი ზედა და ქვედა საზღვრების შესანახად. დაალაგეთ მწვერვალების მასივი და შემდეგ კვლავ გადაატრიალეთ იგი. ამჯერად შეინახეთ დახარისხებული x და y მნიშვნელობები ცალკეულ მასივებში:
verts = [] მწკრივისთვის csv_reader-ში: verts.append (row) if float (row[0]) > bigx: bigx = float (row[0]) if float (row[1]) > bigx: bigy = float ( row[1]) თუ float (row[0]) < smallx: smallx = float (რიგი[0]) თუ float (რიგი[1]) < smally: smally = float (რიგი[1]) verts.sort() x_arr = [] y_arr = [] vert-ისთვის ვერსიებში: x_arr .append (vert[0]) y_arr.append (ვერსია[1])
ნაბიჯი 3: შექმენით FigureCanvas ობიექტი
შექმენით FigureCanvas ობიექტი იმპორტირებული matplotlib pyplot ობიექტის გამოყენებით. დაამატეთ გრაფიკის ცულები FigureCanvas-ში ფუნქციის add_axes-ის გამოძახებით და მნიშვნელობების მასივის გადაცემით: მარცხენა, ქვედა, სიგანე, სიმაღლე. ეს მნიშვნელობები განსაზღვრავს, თუ სად არის გრაფიკი განთავსებული ტილოზე - ისინი შეიძლება იყოს 0.0-დან 1.0-მდე:
fig = plt.figure() ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
ნაბიჯი 4: გრაფიკის ფორმატირება
გრაფიკის ფორმატირება, ეტიკეტების დამატების და თითოეული ღერძისთვის მინიმალური და მაქსიმალური მნიშვნელობების განსაზღვრით:
ax.set_xlabel('x data') ax.set_ylabel('y data') ax.set_xlim (smallx, bigx) ax.set_ylim (მცირე, დიდი)
ნაბიჯი 5: დახაზეთ გრაფიკი
დახაზეთ გრაფიკი CSV ფაილიდან ამოღებული x და y მნიშვნელობების შემცველ ორ მასივში გადასვლით. ხაზის ნაკვეთის მორგება არასავალდებულო მნიშვნელობების გადაცემით, როგორიცაა ხაზის ფერი (ფერი) ან ხაზის სიგანე (lw). აჩვენეთ დასრულებული გრაფიკი შოუს მეთოდის გამოძახებით ფანჯრის გასახსნელად და გამოსახულების შესანახად savefig-ის გამოძახებით, რათა შექმნათ ბიტმაპ ფაილი დისკზე:
ax.plot (x_arr, y_arr, color='ლურჯი', lw=2) plt.show() fig.savefig ('test.png')
მნიშვნელოვანი მოსაზრებები ფაილებისთვის
იმისათვის, რომ შექმნათ ფაილები, რომელთა წაკითხვაც შეუძლია პითონის ინტერპრეტატორს, თქვენ უნდა გამოიყენოთ ascii ტექსტი ან კოდის რედაქტორი, რომელიც ქმნის მხოლოდ ტექსტურ ფაილებს. თქვენ შეგიძლიათ შეინახოთ გრაფიკის სურათები სხვადასხვა გამოსახულების ფორმატში, მათ შორის: png, pdf, ps და svg.
გაეცანით Matplotlib-ის დოკუმენტაციას
matplotlib ბიბლიოთეკის ინსტალაციისა და ფუნქციონირების ზოგიერთი ასპექტი განსხვავდება სხვადასხვა კომპიუტერულ პლატფორმაზე. ყურადღებით წაიკითხეთ დოკუმენტაცია. ბიბლიოთეკას შეუძლია ციფრული ინფორმაციის ჩვენება მრავალი გზით და შეიძლება წვრილად მორგებული იყოს. კომპეტენტურობისთვის საჭირო იქნება დოკუმენტაციის საფუძვლიანი წაკითხვა.
