Fișierele CSV sunt utile datorită simplității și portabilității lor, sunt ineficiente pentru afișarea sau analizarea unor cantități mari de date; cu toate acestea, ele nu arată vizual datele.
Credit imagine: SARINYAPINNGAM/iStock/GettyImages
Majoritatea aplicațiilor de baze de date și de foi de calcul pot scoate în mod convenabil date de tabel sub formă de fișiere CSV (valori separate prin virgulă). În timp ce fișierele CSV sunt utile datorită simplității și portabilității lor, ele sunt ineficiente pentru afișarea sau analizarea unor cantități mari de date. Pentru a depăși această limitare, un programator poate folosi limbajul de programare Python și matplotlib pentru a trasa date dintr-un fișier CSV și creați un grafic lizibil, atractiv din punct de vedere vizual, potrivit pentru web sau imprimare publicare.
Pregătirea pentru trasarea datelor CSV
Înainte de a trasa efectiv fișierul CSV în Python, trebuie să vă asigurați că aveți toate instrumentele necesare și să creați un fișier de testare. Aceasta include instalarea Python și bibliotecile necesare, precum și a unui fișier CSV care conține două coloane de date numerice.
Videoclipul zilei
Pasul 1: Creați fișierul de testare
Mai întâi, deschideți editorul de text și creați un fișier CSV simplu pentru testare. O mostră ar putea arăta astfel:
1,2 2,3 3,8 4,13 5,18 6,21 7,13 7.5,4 2.5,4.3
Pasul 2: importați bibliotecile necesare
Acum sunteți gata să importați bibliotecile Python necesare în fișierul dvs. de cod cu această linie de cod:
import matplotlib.pyplot ca plt import csv import sys
Plot Graph în Python din CSV
Cu pregătirea dvs. din drum, acum puteți începe să utilizați efectiv Python pentru a desena un grafic dintr-un fișier CSV.
Pasul 1: Creați obiectul Reader
Deschideți fișierul CSV și creați un obiect cititor din acesta. Declarați variabile pentru a defini limitele superioare și inferioare pentru valorile axelor x și y ale graficului:
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)
Pasul 2: Iterați peste rânduri
Iterați peste fiecare rând conținut în obiectul cititor stocând fiecare rând ca vârf într-o matrice de vârfuri. În aceeași buclă, comparați valorile x și y pentru a stoca limitele lor superioare și inferioare. Sortați tabloul de vârfuri și apoi treceți prin buclă din nou. De data aceasta, stocați valorile sortate x și y în matrice separate:
verts = [] pentru rând în csv_reader: verts.append (rând) if float (rând[0]) > bigx: bigx = float (rând[0]) dacă float (rând[1]) > bigy: bigy = float ( rând[1]) dacă float (rând[0]) < smallx: smallx = float (rând[0]) if float (rând[1]) < smally: smally = float (rând[1]) verts.sort() x_arr = [] y_arr = [] for vert in verts: x_arr .append (vert[0]) y_arr.append (vert[1])
Pasul 3: Creați un obiect FigureCanvas
Creați un obiect FigureCanvas folosind obiectul pyplot matplotlib importat. Adăugați axele graficului la FigureCanvas apelând funcția add_axes și trecându-i o matrice de valori sub forma: stânga, jos, lățime, înălțime. Aceste valori definesc locul în care este plasat graficul pe pânză — ele pot varia de la 0,0 la 1,0:
fig = plt.figure() ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
Pasul 4: Formatați graficul
Formatați graficul adăugând etichete și definind valorile minime și maxime pentru fiecare axă:
ax.set_xlabel('x data') ax.set_ylabel('y data') ax.set_xlim (smallx, bigx) ax.set_ylim (small, bigy)
Pasul 5: Trasează graficul
Trasează graficul prin trecerea celor două tablouri care conțin valorile x și y preluate din fișierul CSV. Personalizați graficul de linii trecând valori opționale, cum ar fi culoarea liniei (culoarea) sau lățimea liniei (lw). Afișați graficul terminat apelând metoda show pentru a deschide o fereastră și stoca imaginea apelând savefig pentru a crea un fișier bitmap pe disc:
ax.plot (x_arr, y_arr, color='blue', lw=2) plt.show() fig.savefig('test.png')
Considerații importante pentru fișiere
Pentru a crea fișiere pe care interpretul Python le poate citi, trebuie să utilizați un editor de text sau cod ascii care creează fișiere numai text. Puteți stoca imagini grafice în multe formate de imagine diferite, inclusiv: png, pdf, ps și svg.
Consultați documentația Matplotlib
Unele aspecte ale instalării și funcționalității bibliotecii matplotlib variază pe diferite platforme de computer. Citiți cu atenție documentația. Biblioteca poate afișa informații numerice într-un număr mare de moduri și poate fi personalizată fin. O citire amănunțită a documentației va fi necesară pentru a deveni competent.
