python绘制趋势图的示例

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 dtimport matplotlib.dates as mdatesfrom 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])

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