CSV dosyaları, basitlikleri ve taşınabilirlikleri nedeniyle kullanışlıdır, büyük miktarda veriyi görüntülemek veya analiz etmek için etkisizdirler; ancak, verileri görsel olarak göstermezler.
Resim Kredisi: SARINYAPINNGAM/iStock/GettyImages
Çoğu veritabanı ve elektronik tablo uygulaması, tablo verilerini CSV (virgülle ayrılmış değerler) dosyaları biçiminde kolaylıkla çıkarabilir. CSV dosyaları basitlikleri ve taşınabilirlikleri nedeniyle kullanışlı olsalar da, büyük miktarda veriyi görüntülemek veya analiz etmek için etkisizdirler. Bu sınırlamanın üstesinden gelmek için, bir programcı Python programlama dilini ve matplotlib'i çizim yapmak için kullanabilir. CSV dosyasından veri ve web veya baskı için uygun, okunabilir, görsel olarak çekici bir grafik oluşturun yayın.
CSV Verilerini Çizmeye Hazırlık
CSV dosyasını Python'da gerçekten çizmeden önce, gerekli tüm araçlara sahip olduğunuzdan emin olmak ve bir test dosyası oluşturmak isteyeceksiniz. Bu, Python ve gerekli kitaplıkların kurulu olmasını ve ayrıca iki sütun sayısal veri içeren bir CSV dosyasına sahip olmayı içerir.
Günün Videosu
1. Adım: Test Dosyası Oluşturun
İlk olarak, metin düzenleyicinizi açın ve test için basit bir CSV dosyası oluşturun. Bir örnek şöyle görünebilir:
1,2 2,3 3,8 4,13 5,18 6,21 7,13 7.5,4 2.5,4.3
Adım 2: Gerekli Kitaplıkları İçe Aktarın
Artık bu kod satırıyla gerekli python kitaplıklarını kod dosyanıza aktarmaya hazırsınız:
matplotlib.pyplot'u plt olarak içe aktar csv içe aktar sys
CSV'den Python'da Plot Grafiği
Hazırlığınızın dışında, artık bir CSV dosyasından bir grafik çizmek için Python'u kullanmaya başlayabilirsiniz.
1. Adım: Reader Nesnesi Oluşturun
CSV dosyasını açın ve ondan bir okuyucu nesnesi oluşturun. Grafiğin x ve y ekseni değerleri için üst ve alt sınırları tanımlamak için değişkenleri bildirin:
csv_reader = csv.reader (open('test.csv')) bigx = kayan nokta(-sys.maxint -1) bigy = kayan nokta(-sys.maxint -1) smallx = kayan nokta (sys.maxint) smally = kayan nokta (sys .maxint)
Adım 2: Satırları Yineleyin
Her satırı bir köşe dizisinde bir köşe olarak saklayan okuyucu nesnesinde bulunan her satırı yineleyin. Aynı döngüde, üst ve alt sınırlarını saklamak için x ve y değerlerini karşılaştırın. Köşe dizisini sıralayın ve ardından tekrar döngüye alın. Bu sefer sıralanmış x ve y değerlerini ayrı dizilerde saklayın:
csv_reader'daki satır için verts = []: verts.append (satır) ise float (satır[0]) > bigx: bigx = float (satır[0]) ise float (satır[1]) > bigy: bigy = kayan ( satır[1]) ise kayan nokta (satır[0]) < smallx: smallx = float (satır[0]) if float (satır[1]) < smally: smally = kayan nokta (satır[1]) verts.sort() x_arr = [] y_arr = [] verts için: x_arr .append (vert[0]) y_arr.append (döngü[1])
Adım 3: Bir FigureCanvas Nesnesi Yapın
İçe aktarılan matplotlib pyplot nesnesini kullanarak bir FigureCanvas nesnesi oluşturun. Add_axes işlevini çağırarak ve ona sol, alt, genişlik, yükseklik biçiminde bir dizi değer ileterek grafiğin eksenlerini FigureCanvas'a ekleyin. Bu değerler, grafiğin tuval üzerinde nereye yerleştirileceğini tanımlar; 0.0 ile 1.0 arasında değişebilirler:
fig = plt.figure() balta = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
Adım 4: Grafiği Biçimlendirin
Etiketleri ekleyerek ve her eksen için minimum ve maksimum değerleri tanımlayarak grafiği biçimlendirin:
ax.set_xlabel('x data') ax.set_ylabel('y data') ax.set_xlim (smallx, bigx) ax.set_ylim (küçük, büyük)
Adım 5: Grafiği Çizin
CSV dosyasından alınan x ve y değerlerini içeren iki diziyi geçerek grafiği çizin. Çizgi rengi (renk) veya çizgi genişliği (lw) gibi isteğe bağlı değerleri ileterek çizgi grafiğini özelleştirin. Bir pencere açmak için show yöntemini çağırarak bitmiş grafiği görüntüleyin ve diskte bir bitmap dosyası oluşturmak için savefig'i çağırarak görüntüyü saklayın:
ax.plot (x_arr, y_arr, color='blue', lw=2) plt.show() fig.savefig('test.png')
Dosyalar İçin Önemli Hususlar
Python yorumlayıcısının okuyabileceği dosyalar oluşturmak için, yalnızca metin dosyaları oluşturan bir ascii metin veya kod düzenleyicisi kullanmanız gerekir. Grafik görüntülerini png, pdf, ps ve svg dahil olmak üzere birçok farklı görüntü formatında saklayabilirsiniz.
Matplotlib Belgelerine başvurun
matplotlib kitaplığı kurulumunun ve işlevselliğinin bazı yönleri farklı bilgisayar platformlarında değişiklik gösterir. Belgeleri dikkatlice okuyun. Kütüphane, sayısal bilgileri çok çeşitli şekillerde görüntüleyebilir ve hassas bir şekilde özelleştirilebilir. Yetkin olmak için belgelerin kapsamlı bir şekilde okunması gerekecektir.
