Visualizzazione dei dati in forma di tabelle o grafici in Python richiede l'uso di librerie di codice , esterni specializzati , e la comunità open-source offre un programmatore una serie di buoni da scegliere . Questa dimostrazione utilizza la libreria matplotlib per mostrare come fare un semplice grafico in Python . Matplotlib ha sia un ampio e profondo set di funzionalità ed è ben documentato , questo lo rende un buon punto di partenza . Se il tempo lo permette , i programmatori interessati devono ricercare ulteriori librerie disponibili prima di impegnarsi in uno di essi . Cose che ti serviranno
scripting Python ambientaliste in editor di testo o codice
Matplotlib 2D biblioteca tramando
Show More Istruzioni
Creazione di un grafico mediante Python
1 < p > Importare il modulo pyplot matplotlib nel file di codice :

import matplotlib.pyplot come PLT
2

Definire le variabili utilizzate per la delimitazione degli assi del grafico e creare i dati da tracciare :

max_x , max_y , min_x , MIN_Y = 11.0 , 11.0 * 11.0 , 0.0, 0.0
3

dichiarare array per contenere separatamente valori di xey da tracciare : < br >

x_arr = [ ] y_arr = [ ]
4

Riempire gli array con i dati. In genere si disegnare questi dati da fonti esterne, come i file o le query di database . Ecco il codice crea dati di esempio , attuare la formula y ( x ) = x * x :

for i in range ( min_x , max_x ) : x_arr.append ( float ( i) ) y_arr.append ( float ( i * i ) ) economici 5

Creare un oggetto FigureCanvas utilizzando l'oggetto pyplot matplotlib importato :

fig = plt.figure ( ) economici 6

Aggiungi assi del grafico per l' FigureCanvas chiamando la funzione " add_axes " e passando un array di valori in forma di : a sinistra , in basso , larghezza, altezza . Questi valori definiscono dove il grafico è posizionato sulla tela . I valori possono variare da 0.0 a 1.0 :

ax = fig.add_axes ( [ 0.1 , 0.1 , 0.8 , 0.8 ] ) economici 7

formato il grafico , l'aggiunta di etichette e la definizione del minimo e valori massimi per ogni asse :

ax.set_xlabel ( ' x dati ') ax.set_ylabel ( ' dati y ') ax.set_xlim ( min_x , max_x ) ax.set_ylim ( MIN_Y , max_y ) per Pagina 8

tracciare il grafico passando i due array contenente i valori x e y recuperato dal file CSV . Personalizzare la trama linea passando in valori opzionali , come il colore della linea ( colore) o larghezza della linea ( lw ) :

ax.plot ( x_arr , y_arr , color = 'red' , lw = 2 ) per Pagina 9

chiamata di metodo spettacolo del modulo pyplot per visualizzare il grafico in una finestra . Questa funzionalità e lo stile della finestra dipendono l'ambiente del sistema operativo e l' installazione locale di matplotlib :

plt.show ( ) economici 10

memorizzare l'immagine chiamando savefig per creare un file bitmap su disco :

fig.savefig ( ' test.png ' ) per