python 讀plt檔案 Python例項

2021-10-18 16:59:44 字數 3907 閱讀 3971

需要用到numpy庫和pandas庫

在工作中常用到的圖形類別:**動時程圖(折線圖)、擬合分析(散點圖)、比較分析(柱狀圖)、層間位移角。

1、**動時程圖

在實現過程中,我遇到的問題:

matplotlib中的中文title不顯示,已解決。

csv檔案的讀取:python自帶的csv檔案讀取,和pandas庫的csv檔案的讀取,已解決。

用慣了matlab,不是很會python的讀取,對dataframe需要進一步的了解和實操;還有讀取出的資料型別,現在也是頭大的狀態,讀出來一列數用list的格式就是[' '][' '][' ']···。總是對行做array。(20-03-05已解決,np.transpose()就好)

**動時程圖

import pandas as pd

import numpy as np

import csv

#讀取csv檔案

filename='c:workpython practiseel_0.02_un.csv'

file = open(filename)

df = pd.read_csv(file)

time = 0.02*np.arange(0,1500,1)

#畫圖import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcparams['font.sans-serif'] = ['simhei']

plt.rcparams['axes.unicode_minus'] = false

plt.figure(figsize=[9,4],dpi=150)

plt.xlabel('time(s)')

plt.ylabel('accelerade(gal)')

plt.xlim(0,30)

sup_line = [0 for i in range(1500)]

plt.plot(time,df,'purple',linewidth=0.4,label='el-central')

plt.plot(time,sup_line,'k',linewidth=0.5,label='acc=0')

plt.legend()

plt.title('加速度時程圖')

plt.show()

2、擬合分析3、比較分析4、層間位移角

a python echarts plotting library​pyecharts.org

官網的使用手冊,隨用隨查。

pyechart需要用到的資料報:

pyecharts 1.7.0

pyecharts-jupyter-installer 0.0.3

pyecharts-snapshot 0.2.0

echarts-china-cities-pypkg 0.0.9

echarts-china-counties-pypkg 0.0.2

echarts-china-misc-pypkg 0.0.1

echarts-china-provinces-pypkg 0.0.3

echarts-countries-pypkg 0.1.6

echarts-themes-pypkg 0.0.3

新版的v1.x.x版本採用鏈式呼叫和之前版本不同。

1、**烈度

welcome to the matplotlib basemap toolkit documentation​matplotlib.org

basemap使用者手冊,隨用隨查。

1、**散點圖

國家**科學資料共享中心​data.earthquake.cn

選取了2023年9-11月的**正式目錄。

m.readshapefile(r'c:workpython practisegadm36_chn_shpgadm36_chn_1', 'states', drawbounds=true)#讀取中國大陸shapefile

m.readshapefile(r'c:workpython practisegadm36_twn_shpgadm36_twn_0', 'taiwan',drawbounds=true)

ax = plt.gca()

m.drawcoastlines(linewidth=0.5)

m.drawcountries(linewidth=0.5)

# 彩色

m.shadedrelief()

# 描點

for indexs in df.index:

lon2,lat2 = df.loc[indexs].values[1],df.loc[indexs].values[0]

x,y = m(lon2,lat2)

m.plot(x,y,'ro',markersize = 1)

plt.title("earthquake in nedc(201909-201911)")

plt.show()

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