南强小屋 Design By 杰米
import matplotlib.pyplot as plt #plt用于显示图片
import matplotlib.image as mping #mping用于读取图片
import datetime as dt
import matplotlib.dates as mdates
from pylab import *
def draw_trend_chart(dates,y):
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #指定默认字体
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
x = [dt.datetime.strptime(d,'%Y/%m/%d').date() for d in dates]
#plt.figure(figsize=(8,8))
plt.figure()
#plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m/%d/%Y'))
#plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator())
#plt.plot(x,y,"r--",linewidth=2)
plt.plot(x,y,"r",linewidth=1)
#plt.gcf().autofmt_xdate()
#plt.xlabel("DATE") #x轴标签
plt.ylabel("WEIGHT") #y轴标签
plt.title("MY HEALTH TRACKING")#标题
plt.savefig("liuyang.png") #保存图片名称
lena = mping.imread('liuyang.png') #读取图片文件信息
lena.shape #（512,512,3）
plt.imshow(lena) #显示图片
plt.axis('off') #不显示坐标轴
plt.title("")
plt.show() #显示
def get_weight_data(filename):
time = []
weight = []
fileContent=open(filename,"r")
for eachline in fileContent:
eachData = eachline.strip('\n').split(",")
if eachData[-1].strip() =='':
continue
else:
time.append(eachData[0])
weight.append(eachData[1])
return [time, weight]
data = get_weight_data("data.csv")
draw_trend_chart(data[0],data[1])
以上就是python绘制趋势图的示例的详细内容，更多关于python绘制趋势图的资料请关注其它相关文章！
南强小屋 Design By 杰米
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
南强小屋 Design By 杰米
暂无python绘制趋势图的示例的评论...
P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。