Python如何绘制二维曲线的日常应用-创新互联
这篇文章给大家分享的是有关Python如何绘制二维曲线的日常应用的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
使用Python绘制出类似Excel或者MATLAB的曲线还是比较容易就能够实现的，需要用到的额外库有两个，numpy和matplotlib。使用这两个模块实现的曲线绘制其实在一定程度上更像是MATLAB的plot功能，不过今天看了一下matplotlib网站上的信息，现在的功能更为强劲了，而且已经支持三维图像的绘制。
模块库的安装非常简单，我使用的Mac，在Mac上用pip进行了两个模块库的安装都十分顺畅。相信其他平台基本上也都这样，如果能够联网，这种安装方式是十分推荐的，确实是简单。
我用Python读取我自己日常运动的数据，数据以Numbers的方式进行统计，导出成Excel文件。为了能够读取Excel文件，我又安装了xlrd模块库。
从matplotlib的网站上抄了一小段代码简单做了一下修改，加入了数据读取以及简单的计算，代码如下：
#!/usr/bin/python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from xlrd import open_workbook
def SportLine(excel_file):
days_year = []
target_km = []
records = []
sum_records = []
pct_records = []
target_pct = []
fig,axs = plt.subplots(3)
for i in range(365):
days_year.append(i)
for day in days_year:
target_km.append(float(day)/365.0 * 1000.0)
# read record data
book = open_workbook(excel_file)
sheet = book.sheet_by_name('record')
rows_num = sheet.nrows
cols_num = sheet.ncols
for row_num in range(3,368):
try:
records.append(float(sheet.cell(row_num,1).value))
except:
records.append(0.0)
# calculate sum of records
sum_record = 0.0
for each_record in records:
sum_record += each_record
sum_records.append(sum_record)
# calculate pct of all
for each_sum in sum_records:
pct_records.append(each_sum / 1000.0)
# calculate target pct
for day in range(1,366):
target_pct.append(float(day)/365.0)
# plot target and sum trend
ax = axs[0]
ax.plot(days_year,sum_records)
ax.plot(days_year,target_km)
ax.set_title('distance-year-km')
ax.grid(True)
# plot record
ax = axs[1]
ax.plot(days_year,records)
ax.set_title('distance-day-km')
ax.grid(True)
# plot percentage
ax = axs[2]
ax.plot(days_year,pct_records)
ax.plot(days_year,target_pct)
ax.set_title('pct-100%')
ax.grid(True)
plt.show()
SportLine('records.xlsx')我的运动数据记录电子表格格式如下：
程序运行，画出的曲线如下：
python有哪些常用库
python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。
感谢各位的阅读！关于“Python如何绘制二维曲线的日常应用”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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