python计算平均值画折线图_Python 数据分析测试2 之 求平均值 及 折线图显示

# Time: 2020/07/27

#Author: Xiaohong

# 运行环境: OS: Windows 10

#  Python: 3.7

# 功能: 导入4份文件(分别对应4个部位)，测算出其中2条生产线, 4个部位的“平均库存时间”,以 折线图 方式 显示

效果如下：

主程序为(Tl_B03.py)：

import numpy as np

import os

import matplotlib.pyplot as plt

'''

统计的数据来源：来自4个文件,分别对应4个部位。

其中格式如下：序号、库存时间、Etag、LotNo、部位、Size、入库时间、入库数量、出库时间、出库数量、Ticketid、库别、生产线、单据号

Function: 测算出2条生产线, 4个部位的“平均库存时间”,以 折线图 方式 显示

'''

data_path=r'E:\\vscode_2020\\vstestfxh\\fxh_qt501\\fxh_qt501\\source_file\\lfpis'

data_filenames=['midsole.csv','ms.csv','OUTSOLE.csv','ph.csv']

#结果输出的路径

output_path='./output'

#目录不存在的话，就创建

if not os.path.exists(output_path):

os.makedirs(output_path)

#收集&处理数据

def collect_process_data():

#初始化返回结果

data_arr_list=[]

#遍历要导入文件的列表

for data_filename in data_filenames:

#文件完整路径

data_file=os.path.join(data_path,data_filename)

#通过 numpy 把CSV文件导入到 numpy 数组 data_str 中

# CSV文件 是以,分割,每列均当成是string型,第一行忽略

data_str=np.loadtxt(data_file,delimiter=',',dtype='str',skiprows=1)

#对每列数据 去掉双引号

data_arr= np.core.defchararray.replace(data_str,'"','')

# print(data_arr.shape)

# 写入 结果列表 中

data_arr_list.append(data_arr)

return data_arr_list

#过滤数据

def get_filter_data(data_arr_list,line_type):

#初始化返回结果

mean_in_stock_list=[]

#遍历要处理的数组列表

for data_arr in data_arr_list:

#设定Bool数组,以倒数第二列值判断是否是 line_type

bool_arr= data_arr[:,-2]==line_type

# print(bool_arr)

#得到符合条件的 数组

filter_arr=data_arr[bool_arr]

# print(filter_arr.shape)

#对第二列的值，当成float型,且求平均值

mean_in_stock=np.mean(filter_arr[:,1].astype('float'))

# 写入 结果列表 中

mean_in_stock_list.append(mean_in_stock)

return mean_in_stock_list

#保存&展示结果

def save_show_result(data_list1,data_list2):

#保存结果到 result.csv 中

# 遍历结果列表

for idx in range(len(data_list1)):

#取出各自对应值

list1=data_list1[idx]

list2=data_list2[idx]

#print 结果

print('{}文件中,01A 平均库存时间:{:.4f},ML1 平均库存时间:{:.4f}'.format(data_filenames[idx],list1,list2))

#把结果 转置(transpose) 后 保存到 numpy 数组中

mean_in_stock_arr=np.array([data_list1,data_list2]).transpose()

#保存结果到 result.csv 中

#以,分割 标题为 01A,ML1, 保留4位小数，comments='' 是指标题不带#

np.savetxt('./result.csv',mean_in_stock_arr,delimiter=',',header='01A,ML1',fmt='%.4f',comments='')

#用 matplotlib 库中的 pyplot 来画出 图形

plt.figure()

#以数组data_list1,来画出 折线图,折线颜色 green,折线一直线显示, 数值处以o标记, 折线标签为01A

plt.plot(data_list1,color='g',linestyle='-',marker='o',label='01A')

#以数组data_list2,来画出 折线图,折线颜色 RED,折线一虚线显示, 数值处以+标记, 折线标签为ML1

plt.plot(data_list2,color='r',linestyle='--',marker='+',label='ML1')

#图形标题

plt.title('底部/贴底 各部位 平均库存时间')

# X 坐标轴的标识

plt.xticks(range(0,4),['midsole','ms','OUTSOLE','ph'],rotation=45)

# X 坐标轴的标题

plt.xlabel('部位')

# Y 坐标轴的标题

plt.ylabel('时间(天)')

# 要显示图例,且位置为 系统自行判断的最佳位置

plt.legend(loc='best')

# 合理显示 整个图形的 Layout，若无该配置,可能部分要素会被遮盖,无法显示

plt.tight_layout()

#保存图片结果到result_plot.png

plt.savefig(os.path.join(output_path,'./result_plot.png'))

#显示图形

plt.show()

#主程序

def main():

data_arr_list=collect_process_data()

data_ML1_list=get_filter_data(data_arr_list,'LF ML1')

data_01A_list=get_filter_data(data_arr_list,'LF 01A')

print(data_ML1_list)

print(data_01A_list)

save_show_result(data_01A_list,data_ML1_list)

#程式调用入口

if __name__=='__main__':

main()