【Matplotlib第五章】从文件中加载数据

从文件加载数据

很多时候，我们想要绘制文件中的数据。 有许多类型的文件，以及许多方法，你可 以使用它们从文件中提取数据来图形化。 在这里，我们将展示几种方法。 首先， 我们将使用内置的 csv 模块加载CSV文件，然后我们将展示如何使用 NumPy（第 三方模块）加载文件。

import matplotlib.pyplot as plt
import csv
x = [] y = []

with open('example.txt','r') as csvfile:
    plots = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in plots:
        x.append(int(row[0])) 
        y.append(int(row[1]))

plt.plot(x,y, label='Loaded from file!') plt.xlabel('x') 
plt.ylabel('y') plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') 
plt.legend()
plt.show()

这里，我们打开样例文件，包含以下数据：（ example.txt ）

1,5
2,3
3,4
4,7
5,4
6,3
7,5
8,7
9,4
10,4

接下来，我们使用 csv 模块读取数据。 csv 读取器自动按行分割文件，然后使用我们选择的分隔符分割文件中的数据。 在我们的例子中，这是一个逗号。 注意： csv 模块和 csv reader 不需要文件在字面上是一个.csv文件。 它可以是任何具有分隔数据的简单的文本文件。一旦我们这样做了，我们将索引为 0 的元素存储到 x 列表，将索引为 1 的元素存储到 y 列表中。 之后，我们都设置好了，准备绘图，然后显示数据。

虽然使用 CSV 模块是完全正常的，但使用 NumPy 模块来加载我们的文件和数据，可能对我们更有意义。 如果你没有 NumPy，你需要按下面的步骤来获取它。为了了解安装模块的更多信息，请参阅 pip 教程。 大多数人应该都能打开命令行，并执行 pip install numpy 。如果不能，请参阅链接中的教程。一旦你安装了 NumPy，你可以编写如下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x, y = np.loadtxt('example.txt', delimiter=',', unpack=True)
plt.plot(x,y, label='Loaded from file!')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Interesting Graph\nCheck it out')
plt.legend()
plt.show()

结果应该是相同的图表。 稍后，当我们加载数据时，我们可以利用 NumPy 为我们做一些更多的工作，但这是教程未来的内容。 就像 csv 模块不需要一个特地的 .csv 一样， loadtxt 函数不要求文件是一个 .txt 文件，它可以是一个 .csv ，它甚至可以是一个 python 列表对象。

要求文件是一个 .txt 文件，它可以是一个 .csv ，它甚至可以是一个 python 列表对象。