Python ubuntu下使用matplotlib读取csv文件并绘制简单折线图

今天在阅读了一堆教程后终于完成了这个代码,主要用来绘制异常检测模型的异常评分折线图,这里简单描述一下我的代码和一些坑。

首先是环境配置,包括:

numpy

ubuntu安装直接输入:pip install numpy==1.7.2 这里我使用的是1.7.2版本兼容性比较好

matplotlib

ubuntu安装直接输入:pip install matplotlib

pandas

ubuntu安装直接输入:pip install pandas

下面导入需要的库:

import csv
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
import numpy as np
import pandas as pd

其中MultipleLocator主要用于设置x,y轴刻线标签等操作

下面读取csv文件数据:

#导入数据
exampleFile = open('result_test002.csv')  # 打开csv文件
exampleReader = csv.reader(exampleFile)  # 读取csv文件
exampleData = list(exampleReader)  # csv数据转换为列表
length_zu = len(exampleData)  # 得到数据行数
length_yuan = len(exampleData[0])  # 得到每行长度

 其中用自己的文件路径替换result_test002.csv部分,因为我的.py代码和数据在同一个文件夹直接调用即可,也可以输入如下路径:

exampleFile = open('/home/user/desktop/code/convLstm/xxxxx.csv')

 下面进行数据读取,这里需要注意进行数据变换,我这里将其设置为了float型:

#数据读取

x = list()
y = list()

for i in range(0, length_zu):  # 从第1行开始读取
    x.append(float(exampleData[i][0]))  # 将第1列数据从第1行读取到最后一行赋给列表x
    y.append(float(exampleData[i][1]))  # 将第2列数据从第2行读取到最后一行赋给列表y

如果不进行数据转换可能会出现图中数据错误的情况,下面进行坐标轴设置,根据自己的需求调节参数即可:

#坐标轴设置

x_major_locator=MultipleLocator(20)
#把x轴的刻度间隔设置为20,并存在变量里
y_major_locator=MultipleLocator(0.005)
#把y轴的刻度间隔设置为0.005,并存在变量里

ax=plt.gca()
#ax为两条坐标轴的实例
ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
#把x轴的主刻度设置为20的倍数
ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
#把y轴的主刻度设置为0.2的倍数

plt.xlim(0,170)
#把x轴的刻度范围设置为0到170
plt.ylim(0.975,1.00)
#plt.yticks([0.86,0.88,0.90,0.92,0.94,0.96,0.98,1.00])
#把y轴的刻度范围设置为0.975到1.00

最后绘制折线图:

#绘制曲线图
plt.plot(x,y,c='green')

设置坐标轴标签,字号:

#X,Y轴标签
plt.xlabel("Timestep",fontsize=14)
plt.ylabel("Evaluation",fontsize=14)
plt.title("VideoAnomalyDetection",fontsize=14)

输出绘制的图线:

plt.legend()
plt.show()

输出结果如下图所示:

Python ubuntu下使用matplotlib读取csv文件并绘制简单折线图_第1张图片

完整代码如下:

import csv
import matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
import numpy as np
import pandas as pd
#导入数据
exampleFile = open('result_test002.csv')  # 打开csv文件
exampleReader = csv.reader(exampleFile)  # 读取csv文件
exampleData = list(exampleReader)  # csv数据转换为列表
length_zu = len(exampleData)  # 得到数据行数
length_yuan = len(exampleData[0])  # 得到每行长度
#数据读取

x = list()
y = list()

for i in range(0, length_zu):  # 从第1行开始读取
    x.append(float(exampleData[i][0]))  # 将第1列数据从第1行读取到最后一行赋给列表x
    y.append(float(exampleData[i][1]))  # 将第2列数据从第2行读取到最后一行赋给列表y 
#坐标轴设置

x_major_locator=MultipleLocator(20)
#把x轴的刻度间隔设置为20,并存在变量里
y_major_locator=MultipleLocator(0.005)
#把y轴的刻度间隔设置为0.005,并存在变量里

ax=plt.gca()
#ax为两条坐标轴的实例
ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
#把x轴的主刻度设置为20的倍数
ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
#把y轴的主刻度设置为0.2的倍数

plt.xlim(0,170)
#把x轴的刻度范围设置为0到170
plt.ylim(0.975,1.00)
#plt.yticks([0.86,0.88,0.90,0.92,0.94,0.96,0.98,1.00])
#把y轴的刻度范围设置为0.975到1.00

#绘制曲线图
plt.plot(x,y,c='green')


#X,Y轴标签
plt.xlabel("Timestep",fontsize=14)
plt.ylabel("Evaluation",fontsize=14)
plt.title("VideoAnomalyDetection",fontsize=14)

plt.legend()
plt.show()

 

 

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