重庆分公司,新征程启航
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这篇文章主要介绍了Python怎么绘制可视化图,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
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前言
载入数据之后:
#时间序列趋势图 import csv import matplotlib import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime from matplotlib import pyplot as plt #读取CSV文件数据 file1='D:\\数据.csv' for file2 in file1: print('读取文件: %s ' % file2) try: with open(file1) as f: #打开这个文件,并将结果文件对象存储在f中 reader=csv.reader(f) #创建一个阅读器reader header_row=next(reader) #返回文件中的下一行 date,r,VaR=[],[],[] #声明存储日期,最值的列表 for row in reader: date1=datetime.strptime(row[0],'%Y/%m/%d') #将日期数据转换为datetime对象 date.append(date1) #存储日期 r1=float(row[3]) #将字符串转换为数字 r.append(r1) #存储温度最大值 VaR1=float(row[2]) VaR.append(VaR1) #存储温度最小值 except Exception as e: print('读取错误 ', file2, ':', e) zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties\ (fname="D:\\simhei.ttf") #定义字体 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决负号'-'显示为方块的问题 #绘制图像 fig=plt.figure(dpi=128,figsize=(8,5)) plt.plot(date,r,label='r',linewidth=2,c='blue',alpha=1)#实参alpha指定颜色的透明度,0表示完全透明,1(默认值)完全不透明 plt.plot(date,VaR,'--',label='95%VaR',c='m',linewidth=2,alpha=1) plt.fill_between(date,r,VaR,facecolor='blue',alpha=0.1) #给图表区域填充颜色 plt.title("差分收益率及其风险值时间序列趋势图",fontproperties=zhfont1,fontsize=12) #图坐标设置 plt.xlabel("时间 ",fontproperties=zhfont1,fontsize=10) plt.ylabel("数值",fontproperties=zhfont1,fontsize=10) plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=10) plt.legend() #图例显示 fig.autofmt_xdate() #绘制斜的日期标签 plt.grid(True) # 添加网格,true 首字母大写 plt.show() #显示图像
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