1.效果展示主要效果就是,x轴显示时间单位。下图展示的就是想要到达的效果。其实主要是
1.效果展示
主要效果就是,x轴
显示时间单位。
下图展示的就是想要到达的效果。
其实主要是运用了datetime.date
这个类型的变量作为x轴
坐标的数据输入。
2. 源码
将data.txt
中的数据读入,用matplotlib
中的pyplot
画出,x轴
为时间。
数据文本 data.txt,除了第一行表头外,每一列都用制表符Tab
(\t
)隔开。
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2018/06/01 69 134 266 64 5 309132 3345 12956
2018/06/05 72 137 267 65 5 312383 3390 12832
2018/06/10 74 141 268 68 5 316417 3432 12629
2018/06/11 75 142 269 69 5 317327 3448 12629
2018/06/14 76 148 270 70 5 319695 3469 12499
2018/06/15 79 149 278 73 5 320697 3514 12590
2018/06/23 84 149 278 73 5 325308 3582 12186
2018/06/24 84 149 278 73 5 325583 3583 12233
2018/06/25 84 149 278 73 5 326008 3584 12038
2018/06/25 84 149 279 73 5 326039 3584 12038
程序源码:
# read csdn data
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt #引入绘图库
if __name__ == '__main__':
# 打开文本文件 读取数据
with open("data.txt",'r',encoding='utf-8') as f:
data_lines = f.readlines()
l_time = []
l_article = []
l_fans = []
l_like = []
l_remark = []
l_level = []
l_visit = []
l_score = []
l_rank = []
num = len(data_lines)
# ################
# 整理数据
# ################
for i in range(1,num):
line = data_lines[i]#从第1行开始[0行开始计数]
if len(line) < 2:
continue #这行明显不是有效信息
data = line.split('\t')
time = data[0]
# 使用最新日期的数据
if len(l_time) != 0:
if time == l_time[-1]:#如果这一行时间与上一行的时间相等,删除上一行数据
print('删除上一行:' + time)
l_time.pop(-1) #删除上一行记录的数据
l_article.pop(-1)
l_fans.pop(-1)
l_like.pop(-1)
l_remark.pop(-1)
l_level.pop(-1)
l_visit.pop(-1)
l_score.pop(-1)
l_rank.pop(-1)
arti = int(data[1])
fans = int(data[2])
like = int(data[3])
rmak = int(data[4])
leve = int(data[5])
visi = int(data[6])
scor = int(data[7])
rank = int(data[8])
l_time.append(time)
l_article.append(arti)
l_fans.append(fans)
l_like.append(like)
l_remark.append(rmak)
l_level.append(leve)
l_visit.append(visi)
l_score.append(scor)
l_rank.append(rank)
# ################
# 画图
# ################
# X坐标,将str类型的数据转换为datetime.date类型的数据,作为x坐标
xs = [datetime.strptime(d, '%Y/%m/%d').date() for d in l_time]
plt.figure(1)
plt.subplot(1, 3, 1)
plt.title('Visit Number')
plt.plot(xs, l_visit, 'o-')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Visit Number')
# 只画最后一个元素点 - 数据点在文字的↘右下,文字在↖左上
plt.text(xs[-1], l_visit[-1], l_visit[-1], ha='right', va='bottom', fontsize=10)
plt.subplot(1, 3, 2)
plt.title('Rank')
plt.plot(xs, l_rank, 'o-')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Rank')
# 只画最后一个元素点 - 数据点在文字的↗右上,文字在↙左下
plt.text(xs[-1], l_rank[-1], l_rank[-1], ha='right', va='top', fontsize=10)
plt.subplot(1, 3, 3)
plt.title('Score')
plt.plot(xs, l_score, 'o-')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Score')
# 只画最后一个元素点 - 数据点在文字的↘右下,文字在↖左上
plt.text(xs[-1], l_score[-1], l_score[-1], ha='right', va='bottom', fontsize=10)
plt.gcf().autofmt_xdate() # 自动旋转日期标记
# show
plt.show()
3. 分析
主要就是matplotlib.pyplot()
可以支持datatime.date
类型的变量。
datetime.strptime(str, '%Y/%m/%d').date()
在shell里的运行情况:
In [5]: var = datetime.strptime('2018/3/15', '%Y/%m/%d').date()
In [6]: var
Out[6]: datetime.date(2018, 3, 15)
In [7]: type(var)
Out[7]: datetime.date
所以,源码中变量xs
为含有一群datetime.date
变量的list
。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。
Python matplotlib 时间日期x轴 Python x轴时间日期