衡阳网站建设价格,wordpress功能介绍,公司网站建设规划,wordpress不要焦点图简介 本文章介绍了通过读取 csv 或 Excel 文件内容#xff0c;将其转换为折线图或柱状图的方法#xff0c;并写入 html 文件中。 目录
1. 读取CSV文件
1.1. 生成折线图
1.1.1. 简单生成图表
1.1.2. 设置折线图格式
1.2. 生成柱状图
1.2.1. 简单生成图表
1.2.2. 设置柱…简介 本文章介绍了通过读取 csv 或 Excel 文件内容将其转换为折线图或柱状图的方法并写入 html 文件中。 目录
1. 读取CSV文件
1.1. 生成折线图
1.1.1. 简单生成图表
1.1.2. 设置折线图格式
1.2. 生成柱状图
1.2.1. 简单生成图表
1.2.2. 设置柱状图格式
2. 读取Excel文件
2.1. 生成折线图
2.1.1. 简单生成图表
2.1.2. 设置折线图格式
2.2. 生成柱状图
2.2.1. 简单生成图表
2.2.2. 设置柱状图格式
3. 将生成的折线图写入html文件
3.1. 直接写入图片
3.2. 添加文字描述 1. 读取CSV文件
1.1. 生成折线图
1.1.1. 简单生成图表
代码如下
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt# 设置csv文件路径
file rE:\test.csv# 防止中文乱码
plt.rcParams[font.sans-serif] [Microsoft YaHei]# 通过pandas读取文件内容
df pandas.read_csv(file)
# 将文件第一行设置为序列名称
series_names df .columns# 将文件数据绘制为折线图
plt.plot(df)
plt.legend(series_names) #设置序列名称
plt.xlabel(横轴标题) #设置横坐标名称
plt.ylabel(纵轴标题) #设置纵坐标名称
plt.title(图表标题) #设置图表标题# 将绘制的图表显示在屏幕上
plt.show()# 保存图表为png文件
# plt.savefig(filename.png)
绘制结果如下csv文件中含有3列数据 1.1.2. 设置折线图格式
代码如下在1.1.1目录的代码基础上增加了图片长宽、标记样式、网格线、横纵轴参考线
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt# 设置csv文件路径
file rE:\test.csv# 防止中文乱码
plt.rcParams[font.sans-serif] [Microsoft YaHei]# 通过pandas读取文件内容
df pandas.read_csv(file)
# 将文件第一行设置为序列名称
series_names df .columns# 定义图表大小(长15高8)必须放在plt.plot前面
plt.figure(figsize(15,8))# 将文件数据绘制为折线图
plt.plot(df, markero, markersize3) #marker设置标记样式和大小
plt.xlabel(横轴标题) #设置横坐标名称
plt.ylabel(纵轴标题) #设置纵坐标名称
plt.title(图表标题) #设置图表标题
plt.grid() #显示网格线
plt.legend(series_names) #设置序列名称
plt.axhline(y2, colorr, linestyle--) #在y轴上添加横向参考线。
plt.axvline(x1, colorr, linestyle--) #在x轴上添加纵向参考线。# 将绘制的图表显示在屏幕上
plt.show()# 保存图表为png文件
# plt.savefig(filename.png)
绘制结果如下 1.2. 生成柱状图
1.2.1. 简单生成图表
代码如下
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 从CSV文件读取数据并指定第一行为列名
data pd.read_csv(rE:\test.csv, header0)# 防止中文乱码
plt.rcParams[font.sans-serif] [Microsoft YaHei]# 获取列名和对应的值
columns data.columns
values data.iloc[0].values# 绘制柱状图
plt.bar(columns, values)
plt.xlabel(横轴标题)
plt.ylabel(纵轴标题)
plt.title(图表标题)# 将绘制的图表显示在屏幕上
plt.show()# 保存图表为png文件
# plt.savefig(filename.png)
绘制结果如下 1.2.2. 设置柱状图格式
颜色代码
b 表示蓝色
g 表示绿色
r 表示红色
c 表示青色
m 表示品红色
y 表示黄色
k 表示黑色
w 表示白色。
代码如下在1.2.1目录的代码基础上增加了图片长宽、柱子宽度/颜色、边框宽度/颜色
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 从CSV文件读取数据并指定第一行为列名
data pd.read_csv(rE:\test.csv, header0)# 防止中文乱码
plt.rcParams[font.sans-serif] [Microsoft YaHei]# 定义图表大小(长15高8)必须放在plt.plot前面
plt.figure(figsize(15,8))# 获取列名和对应的值
columns data.columns
values data.iloc[0].values# 绘制柱状图
plt.bar(columns, values, #横轴坐标colory, #设置柱子颜色(黄色见颜色代码)width 0.8, #设置柱子宽度edgecolork, #设置柱子边框颜色(黑色见颜色代码)linewidth2 #设置柱子边框宽度
)
plt.xlabel(横轴标题)
plt.ylabel(纵轴标题)
plt.title(图表标题)# 将绘制的图表显示在屏幕上
plt.show()# 保存图表为png文件
# plt.savefig(filename.png)
绘制结果如下 2. 读取Excel文件
2.1. 生成折线图
2.1.1. 简单生成图表
代码如下
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt# 防止乱码
plt.rcParams[font.sans-serif] [Microsoft YaHei]# 读取Excel文件内容
df pandas.read_excel(rE:\test.xlsx, sheet_nameSheet1)
column_names df.columns.tolist() #获取第1行名称
excel_rows df.shape[0] #获取行数# 设置横轴数据可以在Excel中获取这里直接将行数从1开始遍历到末尾
x [i for i in range(1, excel_rows1)]
# 遍历第一行的列名
for col_name in column_names:# 通过列名提取画图的数据y df[col_name].to_numpy()# 画图执行横轴坐标将线条图例名设置为第一行的列名plt.plot(x, y, labelcol_name)# 设置属性
plt.legend() # 显示图例标题
plt.xlabel(横坐标名称)
plt.ylabel(纵坐标名称)
plt.title(折线图标题)# plt.savefig(./filename.jpg) # 保存图片
plt.show() # 查看图片
绘制结果如下 2.1.2. 设置折线图格式
代码如下在2.1.1目录的代码基础上增加了图片长宽、标记样式、网格线、横纵轴参考线
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt# 防止乱码
plt.rcParams[font.sans-serif] [Microsoft YaHei]# 读取Excel文件内容如果读取csv文件则使用pandas.read_csv
df pandas.read_excel(rE:\test.xlsx, sheet_nameSheet1)
column_names df.columns.tolist() #读取第1行名称
excel_rows df.shape[0] #读取行数# 定义图表大小(长15高8)必须放在plt.plot前面
plt.figure(figsize(15,8))# 设置横轴数据可以在Excel中获取这里直接将行数从1开始遍历到末尾
x [i for i in range(1, excel_rows1)]
# 遍历第一行的列名
for col_name in column_names:# 通过列名提取画图的数据y df[col_name].to_numpy()# 画图执行横轴坐标将线条图例名设置为第一行的列名plt.plot(x, y, labelcol_name, markero, markersize3) #marker设置标记样式和大小# 设置属性
plt.legend() # 显示图例标题
plt.xlabel(横坐标名称)
plt.ylabel(纵坐标名称)
plt.title(折线图标题)
plt.grid() #显示网格线
plt.axhline(y2, colorr, linestyle--) #在y轴上添加横向参考线
plt.axvline(x1, colorr, linestyle--) #在x轴上添加纵向参考线# plt.savefig(./aa.jpg) # 保存图片
plt.show() # 查看图片
绘制结果如下 2.2. 生成柱状图
2.2.1. 简单生成图表
代码如下单行数据
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt# 防止乱码
plt.rcParams[font.sans-serif] [Microsoft YaHei]# 读取Excel文件内容
df pandas.read_excel(rE:\test.xlsx, sheet_nameSheet1)# 获取第一行的名称
column_names df.columns.tolist()# 去除第一行并转置数据
data df.T# 创建柱状图指定绘制的类型为柱状图(line折线图默认bar柱状图barh水平柱状图hist直方图box箱线图kde核密度估计图density密度图area面积图scatter散点图hexbinHexbin 图用于显示二维数据的分布情况)
data.plot(kindbar)# 设置柱子的名称(rotation旋转柱子标题的度数)
plt.xticks(range(len(column_names)), column_names, rotation0)# 添加标题和坐标轴标签
plt.title(图表标题)
plt.xlabel(横轴标题)
plt.ylabel(纵轴标题)# 显示柱状图
plt.show()
绘制结果如下 多行数据需要增加修改图例名称的方法默认从0开始设置为从1开始。每个图例表示行数比例1第一行2第二行...
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt# 防止乱码
plt.rcParams[font.sans-serif] [Microsoft YaHei]# 读取Excel文件内容
df pandas.read_excel(rE:\test.xlsx, sheet_nameSheet2)# 获取第一行的名称
column_names df.columns.tolist()# 去除第一行并转置数据
data df.T# 创建柱状图指定绘制的类型为柱状图(line折线图默认bar柱状图barh水平柱状图hist直方图box箱线图kde核密度估计图density密度图area面积图scatter散点图hexbinHexbin 图用于显示二维数据的分布情况)
data.plot(kindbar)# 设置柱子的名称(rotation旋转柱子标题的度数)
plt.xticks(range(len(column_names)), column_names, rotation0)# 添加标题和坐标轴标签
plt.title(图表标题)
plt.xlabel(横轴标题)
plt.ylabel(纵轴标题)# 修改图例名称(从1开始1表示第1行数据...)
handles, labels plt.gca().get_legend_handles_labels()
labels [int(label)1 for label in labels]
plt.legend(handles, labels)# 显示柱状图
plt.show() 2.2.2. 设置柱状图格式
颜色代码
b 表示蓝色
g 表示绿色
r 表示红色
c 表示青色
m 表示品红色
y 表示黄色
k 表示黑色
w 表示白色。
代码如下在2.2.1目录的代码基础上增加了图片长宽、柱子宽度/颜色、边框宽度/颜色
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt# 防止乱码
plt.rcParams[font.sans-serif] [Microsoft YaHei]# 读取Excel文件内容
df pandas.read_excel(rE:\test.xlsx, sheet_nameSheet1)# 设置图片大小(长15宽8)
fig plt.figure(figsize(15, 8))
ax fig.add_subplot()# 获取第一行的名称
column_names df.columns.tolist()# 去除第一行并转置数据
data df.T# 创建柱状图
data.plot(kindbar, #指定绘制的类型为柱状图(line折线图默认bar柱状图barh水平柱状图hist直方图box箱线图kde核密度估计图density密度图area面积图scatter散点图hexbinHexbin 图用于显示二维数据的分布情况)colory, #设置柱子颜色(黄色见颜色代码)width0.8, # 设置柱子宽度edgecolork, #设置柱子边框颜色(黑色见颜色代码)linewidth2, #设置柱子边框宽度axax #设置图片大小
)# 设置柱子的名称(rotation旋转柱子标题的度数)
plt.xticks(range(len(column_names)), column_names, rotation0)# 添加标题和坐标轴标签
plt.title(图表标题)
plt.xlabel(横轴标题)
plt.ylabel(纵轴标题)# 显示柱状图
plt.show()
绘制结果如下 3. 将生成的折线图写入html文件
3.1. 直接写入图片
使用 MarkupPy 将图片写入html文件
from MarkupPy import markup# 添加图片设置长、宽
page markup.page()
page.add(img src./filename.png altcsv生成的折线图 width800 height500)# 写入文件
with open(./tmp.html, w) as file:file.write(str(page))
代码如下以csv生成的折线图为例
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from MarkupPy import markup# 设置csv文件路径
file rE:\test.csv# 防止中文乱码
plt.rcParams[font.sans-serif] [Microsoft YaHei]# 通过pandas读取文件内容
df pandas.read_csv(file)
# 将文件第一行设置为序列名称
series_names df .columns# 将文件数据绘制为折线图
plt.plot(df)
plt.legend(series_names) #设置序列名称
plt.xlabel(横轴标题) #设置横坐标名称
plt.ylabel(纵轴标题) #设置纵坐标名称
plt.title(图表标题) #设置图表标题# 保存图表为png文件
plt.savefig(./filename.png)# 添加图片
page markup.page()
page.add(img src./filename.png altcsv生成的折线图 width800 height500)# 写入文件
with open(./tmp.html, w) as file:file.write(str(page))
结果如下 3.2. 添加文字描述
文件描述见 MarkupPy 的详细使用方法
超链接Python模块MarkupPy 自定义html报告
