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python如何讀取目錄下csv文件并繪制曲線v111

發(fā)布時(shí)間:2021-05-19 11:49:54 來源:億速云 閱讀:424 作者:小新 欄目:開發(fā)技術(shù)

這篇文章主要介紹python如何讀取目錄下csv文件并繪制曲線v111,文中介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們一定要看完!

實(shí)例如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor
This temporary script file is located here:
C:\Users\user\.spyder2\.temp.py
"""
"""
Show how to modify the coordinate formatter to report the image "z"
value of the nearest pixel given x and y
V1.1.1 get all filenames in shortout dir choose one to analysis
"""
# coding: utf-8
 
import time
import string
import os 
import math 
import pylab
import csv
 
import numpy as np
from numpy import genfromtxt
import matplotlib
import matplotlib as mpl
from matplotlib.colors import LogNorm
from matplotlib.mlab import bivariate_normal
 
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
 
 
import matplotlib.animation as animation
 
  
pause = False
linenum=0
fileList=[]  #待處理文件路徑
for filename in os.listdir(r'D:\shortout'):
 pa='D:\shortout\%s'%filename
 fileList.append(pa)
 
#for files in range(0,len(fileList)):
 
metric = genfromtxt(fileList[0], delimiter=',')
lines=len(metric) 
#print len(metric)
#print len(metric[4])
#print metric[4] 
 
rowdatas=metric[:,0]
for index in range(len(metric[4])-1):
 a=metric[:,index+1]
 rowdatas=np.row_stack((rowdatas,a))
 
#print len(rowdatas)
#print len(rowdatas[4])
#print rowdatas[4] 
# 
 
#plt.figure(figsize=(38,38), dpi=80)
#plt.plot(rowdatas[4] )
#plt.xlabel('time')
#plt.ylabel('value')
#plt.title("USBHID data analysis")
#plt.show()
 
 
##如果是參數(shù)是list,則默認(rèn)每次取list中的一個(gè)元素,即metric[0],metric[1],... 
listdata=rowdatas.tolist()
print listdata[4]
#fig = plt.figure() 
#window = fig.add_subplot(111) 
#line, = window.plot(listdata[4] ) 
 
#plt.ion()
#fig, ax = plt.subplots()
#line, = ax.plot(listdata[4],lw=2)
#ax.grid()
 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 
line, = ax.plot(listdata[4],lw=2 ) # I'm still not clear on this stucture...
ax.grid()
 
time_template = 'Data ROW = %d'
time_text = ax.text(0.05, 0.9, '', transform=ax.transAxes)
 
#ax = plt.axes(xlim=(0, 700), ylim=(0, 255)) 
#line, = ax.plot([], [], lw=2) 
def onClick(event):
 global pause
 pause ^= True
 print 'user click the mouse!'
 print 'you pressed', event.button, event.xdata, event.ydata
# event.button=1 鼠標(biāo)左鍵按下 2 中鍵按下 3 右鍵按下 
 
 
def getData(): 
 global listdata
 global linenum
 t = 0 
 while t < len(listdata[4]):
  if not pause: 
   linenum=linenum+1
  yield listdata[linenum-1]
# while t < len(listdata[4]): 
#  t = t + 1 
#  print t,t
#  yield t, t 
  
def update(data): 
 global linenum
 line.set_ydata(data) 
 time_text.set_text(time_template % (linenum))
 return line, 
 
def init():
# ax.set_ylim(0, 1.1)
# ax.set_xlim(0, 10)
# line.set_data(xdata)
 plt.xlabel('time')
 plt.ylabel('Time')
 plt.title('USBHID Data analysis')
 return line,
fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onClick) 
ani = animation.FuncAnimation(fig, update , getData , blit=False, interval=1*1000,init_func=init,repeat=False) 
plt.show() 
 
 
#my_data = genfromtxt('D:\export.csv', delimiter=',')
#rgbdata=my_data、255
#plt.figure(figsize=(38,38), dpi=80)
#
#for index in range(3):
# row9=rgbdata[:,index]
# print "row %d size is\n"%(index)
# plt.plot(row9 )
# plt.xlabel('time')
# plt.ylabel('value')
# plt.title("USBHID data analysis")
# plt.legend()
## plt.cla()
## plt.clf()
#plt.show()
#plt.figure(1)
#plt.imshow(rgbdata, interpolation='nearest')
#plt.grid(True)
 
#fig = plt.figure() # 新圖 0
#plt.savefig() # 保存
#plt.close('all') # 關(guān)閉圖 0

python的數(shù)據(jù)類型有哪些?

python的數(shù)據(jù)類型:1. 數(shù)字類型,包括int(整型)、long(長(zhǎng)整型)和float(浮點(diǎn)型)。2.字符串,分別是str類型和unicode類型。3.布爾型,Python布爾類型也是用于邏輯運(yùn)算,有兩個(gè)值:True(真)和False(假)。4.列表,列表是Python中使用最頻繁的數(shù)據(jù)類型,集合中可以放任何數(shù)據(jù)類型。5. 元組,元組用”()”標(biāo)識(shí),內(nèi)部元素用逗號(hào)隔開。6. 字典,字典是一種鍵值對(duì)的集合。7. 集合,集合是一個(gè)無序的、不重復(fù)的數(shù)據(jù)組合。

以上是“python如何讀取目錄下csv文件并繪制曲線v111”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助,更多相關(guān)知識(shí),歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!

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