《Python編程從入門到實踐》16.2中，計算收盤價均值的程序有些不易看懂，結合我自己的理解進行一些說明。

使用的數(shù)據(jù)集：join格式的數(shù)據(jù)，

數(shù)據(jù)集是由多個字典為元素組成的列表。每個字典包含如下信息

[{

"date": "2017-01-01",

"month": "01",

"week": "52",

"weekday": "Sunday",

"close": "6928.6492"

}......

{

"date": "2017-12-12",

"month": "12",

"week": "50",

"weekday": "Tuesday",

"close": "113732.6745"

}]

計算均值的程序為：

跳過函數(shù)，從idx_month = dates.index('2017-12-01')看起，index函數(shù)為返回列表的索引值，看下面例子：

因此，這部分代碼意為，首先讓集合了所有日期的列表dates用index方法取2017-12-01這一天的索引，并將其賦給idx_month，之后months[:idx_month], closes[:idx_month]表示分別對日期列表months,收盤價列表closes進行切片處理，取到了索引從0到idx_months的所有值，也就是2017-12-01這一天之前的所有日期，以及對應的收盤價，并將其和另外兩個實參傳遞到函數(shù)draw_line中。下面對函數(shù)中的每個語句進行說明。

def draw_line(x_data, y_data, title, y_legend):

#定義函數(shù)

xy_map = []

#定義一個空列表，用于存儲

for x, y in groupby(sorted(zip(x_data, y_data)), key=lambda _: _[0]):

#zip(x_data, y_data)表示將傳入的日期列表months和收盤價列表closes，分別按順序各取一個元素打包成元組列表組合成一個新的迭代器——zip類，即[(1,6928), (1,7070) …… (11,65583)]。

第二層的sorted函數(shù)對元組列表進行排序，得到了按照月份從小到大，同一月份的收盤價從小到大排序的元組列表[(1, 5383), (1,5566) …… (1,6928), (1,7070) …… (11,65583)]。這里sorted函數(shù)先把第一位從小到大排好，再排第二位，以此類推。

第三層的groupby函數(shù)，是一個分組聚合函數(shù)，key=lambda _: [0]是用匿名函數(shù)Lambda(Lambda表達式基于數(shù)學中的λ演算得名)表示的條件。

lambda函數(shù)：

lambda 參數(shù)列表: 對參數(shù)需要進行的操作

key=lambda _: _[0]就表示取列表中索引為[0]的值，并將返回值賦給key(下劃線表示臨時變量，僅用一次之后銷毀)，key這個表達式表示groupby分組的依據(jù)，意味著按照元組列表的第一個元素進行分類。每循環(huán)一次，得到一組數(shù)據(jù)，x就是分類的key值。最后循環(huán)十一次，x=1~11，y則是對應的元組列表，得到：

x: 1 y: [(1,5383), (1,5566) …… (1,7835)]

2 [(2,6793), (2,6811) …… (2,8206)]

……

y_list = [v for _, v in y]

#下劃線表示沒有用到的值，這里即為y中元組的第一個值，將每個月的收盤價添加到y(tǒng)_list中

xy_map.append([x, sum(y_list) / len(y_list)])

#計算每個月的收盤價均值，并將元素以(月份，均值)的格式添加到空列表中。

x_unique, y_mean = [*zip(*xy_map)]

#*zip(iterable)函數(shù)是zip函數(shù)的逆過程，可將zip函數(shù)處理后的結果恢復為之前的樣子。*可理解為解壓。看例子：

所以它將xy_map中每個元組中的第一個元素全部取出，賦給x_unique，得到x_unique=(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11)，第二個元素全部取出，賦給y_mean，得到y(tǒng)_mean=(6285.870967741936, 7315.714285714285, 7789.032258064516, 8390.466666666667, 12963.935483870968, 18092.166666666668, 17146.16129032258, 26092.645161290322, 26865.633333333335, 35460.67741935484, 51436.166666666664)。

line_chart = pygal.Line()

#設置畫的圖為折線圖格式

line_chart.title = title

#設置標題

line_chart.x_labels = x_unique

#設置x軸的標簽

line_chart.add(y_legend, y_mean)

#加入y軸的數(shù)據(jù)及其它的含義

line_chart.render_to_file(title + '.svg')

#存儲圖片

return line_chart

#返回該圖片

參考資料：CSDN-專業(yè)IT技術社區(qū)-登錄 這篇博客也進行了詳細的講解。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python数据可视化从入门到实战_《Python编程从入门到实践》json数据可视化练习详解...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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