我知道這篇文章已經過時了；但是，對于需要快速繪制csv數據的人來說，下面的腳本將提供一個很好的解決方案。

它展示了如何從csv文件導入數據，以及如何使用matplotlib繪制一個png并打印出來。

使用沒有標題的Lake Huron的數據，可以得到一個很好的繪圖。import csv

import matplotlib.pyplot as plt

from numpy import arange

#####################################

# instatiation of variables

filehandle = "lake_huron.csv"

x_data = [] # makes a list

y_data = [] # makes a list

png_filename = 'LakeData.png'

#####################################

# opening csv file and reading

my_file = open(filehandle, "rb") # opens file for reading

data = csv.reader(my_file) # saves file to variable "data"

#####################################

# saves csv data to x_data and y_data

for row in data:

x_data.append(eval(row[1])) # selects data from the ith row

y_data.append(eval(row[2])) # selects data from the ith row

#####################################

# closes csv file

my_file.close() # closes file

#####################################

# makes plot (show) and saves png

fig = plt.figure() # calls a variable for the png info

# defines plot's information (more options can be seen on matplotlib website)

plt.title("Level of Lake Huron from 1875 to 1972") # plot name

plt.xlabel('Year') # x axis label

plt.ylabel('Lake Level (in feet)') # y axis label

plt.xticks(arange(1875,1973,10)) # x axis tick marks

plt.axis([1875,1973,573,584]) # x and y ranges

# defines png size

fig.set_size_inches(10.5,5.5) # png size in inches

# plots the data from the csv above

plt.plot(x_data,y_data)

#saves png with specific resolution and shows plot

fig.savefig(png_filename ,dpi=600, bbox_inches='tight') # saves png

plt.show() # shows plot

plt.close() # closes pylab

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 定义变量x格式_如何从CSV文件中提取数据列并将它们定义为x和y变量，然后使用pylab在python中绘制它们？...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。