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python如何读取目录下csv文件并绘制曲线v111-创新互联

这篇文章主要介绍python如何读取目录下csv文件并绘制曲线v111,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!

成都创新互联是一家专业提供路桥企业网站建设,专注与成都网站设计、网站制作、H5技术、小程序制作等业务。10年已为路桥众多企业、政府机构等服务。创新互联专业网络公司优惠进行中。

实例如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Spyder Editor
This temporary script file is located here:
C:\Users\user\.spyder2\.temp.py
"""
"""
Show how to modify the coordinate formatter to report the image "z"
value of the nearest pixel given x and y
V1.1.1 get all filenames in shortout dir choose one to analysis
"""
# coding: utf-8
 
import time
import string
import os 
import math 
import pylab
import csv
 
import numpy as np
from numpy import genfromtxt
import matplotlib
import matplotlib as mpl
from matplotlib.colors import LogNorm
from matplotlib.mlab import bivariate_normal
 
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
 
 
import matplotlib.animation as animation
 
  
pause = False
linenum=0
fileList=[]  #待处理文件路径
for filename in os.listdir(r'D:\shortout'):
 pa='D:\shortout\%s'%filename
 fileList.append(pa)
 
#for files in range(0,len(fileList)):
 
metric = genfromtxt(fileList[0], delimiter=',')
lines=len(metric) 
#print len(metric)
#print len(metric[4])
#print metric[4] 
 
rowdatas=metric[:,0]
for index in range(len(metric[4])-1):
 a=metric[:,index+1]
 rowdatas=np.row_stack((rowdatas,a))
 
#print len(rowdatas)
#print len(rowdatas[4])
#print rowdatas[4] 
# 
 
#plt.figure(figsize=(38,38), dpi=80)
#plt.plot(rowdatas[4] )
#plt.xlabel('time')
#plt.ylabel('value')
#plt.title("USBHID data analysis")
#plt.show()
 
 
##如果是参数是list,则默认每次取list中的一个元素,即metric[0],metric[1],... 
listdata=rowdatas.tolist()
print listdata[4]
#fig = plt.figure() 
#window = fig.add_subplot(111) 
#line, = window.plot(listdata[4] ) 
 
#plt.ion()
#fig, ax = plt.subplots()
#line, = ax.plot(listdata[4],lw=2)
#ax.grid()
 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 
line, = ax.plot(listdata[4],lw=2 ) # I'm still not clear on this stucture...
ax.grid()
 
time_template = 'Data ROW = %d'
time_text = ax.text(0.05, 0.9, '', transform=ax.transAxes)
 
#ax = plt.axes(xlim=(0, 700), ylim=(0, 255)) 
#line, = ax.plot([], [], lw=2) 
def onClick(event):
 global pause
 pause ^= True
 print 'user click the mouse!'
 print 'you pressed', event.button, event.xdata, event.ydata
# event.button=1 鼠标左键按下 2 中键按下 3 右键按下 
 
 
def getData(): 
 global listdata
 global linenum
 t = 0 
 while t < len(listdata[4]):
  if not pause: 
   linenum=linenum+1
  yield listdata[linenum-1]
# while t < len(listdata[4]): 
#  t = t + 1 
#  print t,t
#  yield t, t 
  
def update(data): 
 global linenum
 line.set_ydata(data) 
 time_text.set_text(time_template % (linenum))
 return line, 
 
def init():
# ax.set_ylim(0, 1.1)
# ax.set_xlim(0, 10)
# line.set_data(xdata)
 plt.xlabel('time')
 plt.ylabel('Time')
 plt.title('USBHID Data analysis')
 return line,
fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onClick) 
ani = animation.FuncAnimation(fig, update , getData , blit=False, interval=1*1000,init_func=init,repeat=False) 
plt.show() 
 
 
#my_data = genfromtxt('D:\export.csv', delimiter=',')
#rgbdata=my_data、255
#plt.figure(figsize=(38,38), dpi=80)
#
#for index in range(3):
# row9=rgbdata[:,index]
# print "row %d size is\n"%(index)
# plt.plot(row9 )
# plt.xlabel('time')
# plt.ylabel('value')
# plt.title("USBHID data analysis")
# plt.legend()
## plt.cla()
## plt.clf()
#plt.show()
#plt.figure(1)
#plt.imshow(rgbdata, interpolation='nearest')
#plt.grid(True)
 
#fig = plt.figure() # 新图 0
#plt.savefig() # 保存
#plt.close('all') # 关闭图 0

python的数据类型有哪些?

python的数据类型:1. 数字类型,包括int(整型)、long(长整型)和float(浮点型)。2.字符串,分别是str类型和unicode类型。3.布尔型,Python布尔类型也是用于逻辑运算,有两个值:True(真)和False(假)。4.列表,列表是Python中使用最频繁的数据类型,集合中可以放任何数据类型。5. 元组,元组用”()”标识,内部元素用逗号隔开。6. 字典,字典是一种键值对的集合。7. 集合,集合是一个无序的、不重复的数据组合。

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