論文中圖表形式多樣，常用的處理工具有excel、MATLAB以及Python等，excel自處理的方法有兩個(gè)缺陷：

1.當(dāng)數(shù)據(jù)較多時(shí)，容易出現(xiàn)excel“翻白眼”的現(xiàn)象；

2.需要使用subplot功能或批量處理時(shí)，使用MATLAB或Python更為方便；

3.excel處理的圖在美觀程度上較論文圖表標(biāo)準(zhǔn)有一定的距離。對(duì)比MATLAB以及Python的plot功能，從圖的美觀角度出發(fā)，Python稍占優(yōu)勢(shì)，下文講簡(jiǎn)要介紹將excel中的數(shù)據(jù)提取到Python中并利用Python的matplotlib庫(kù)制圖的過(guò)程。

一.如何將Excel中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Python中：

此部分主要介紹如何將Excel中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入python中(原始數(shù)據(jù)可能在.txt或.out文件中，且數(shù)據(jù)較為繁雜，可以先利用MATLAB或python將數(shù)據(jù)進(jìn)行處理存入Excel中，包括一些簡(jiǎn)單的計(jì)算、排列等，以便于之后的繪圖，或直接利用python提取.txt中數(shù)據(jù)，在此不做詳細(xì)介紹)，主要方法是利用python的xlrd庫(kù)，流程如下：# 導(dǎo)入xlrd庫(kù)

import xlrd

# 讀取指定Excel文件(此處為excel_dir)中的數(shù)據(jù)

data=xlrd.open_workbook(excel_dir)

# 讀取指定data中某sheet(此處命名為sheetname)中的數(shù)據(jù)

table=data.sheet_by_name(sheetname)

#讀取table中某一列的數(shù)據(jù)

needs=table.col_values(0)

其中有幾個(gè)需要說(shuō)明的點(diǎn)：

1.excel_dir和sheetname如何定義？

excel_dir應(yīng)寫(xiě)成字符串的格式(即' '或者" ")，最終應(yīng)以.xls或.xlsx等Excel的后綴結(jié)尾，比如讀取Administrator桌面上的名為result.xls的文件可寫(xiě)為：

excel_dir = 'C:\Users\Administrator\Desktop\result.xls'data=xlrd.open_workbook(excel_dir)

sheetname定義的方法同上，除此之外sheet還有通過(guò)索引順序的讀取方法：

table = data.sheets()[0] #通過(guò)索引順序獲取

table = data.sheet_by_index(0) #通過(guò)索引順序獲取

2.如何讀取某單元格或者某行的數(shù)據(jù)？

流程中所示為讀取某sheet中某列的數(shù)據(jù)，同理某行數(shù)據(jù)為：

table.col_values(i)

讀取某單元格數(shù)據(jù)命令為：

table.cell(i,j).value

3.讀取某行或某列數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)的范圍是什么？

舉個(gè)例子：當(dāng)某sheet中表格如下時(shí)，會(huì)讀取4×3表格中的數(shù)據(jù)。

即若想讀取B列數(shù)據(jù)，代碼應(yīng)寫(xiě)為

table.col_values(1)

注意：python是從0開(kāi)始計(jì)數(shù)的，故column number應(yīng)為1，此時(shí)計(jì)入的信息為：[u'',u'',4,u'']

且注意table的維度由各個(gè)sheet決定，及若某excel表格有多個(gè)sheet，可能出現(xiàn)list長(zhǎng)度不同的情況。

4.如果想取某列2-5行如何做呢？

table.col_values(i)[1:5]

5.若想取到最后一個(gè)數(shù)字，應(yīng)如何編寫(xiě)代碼？

由于各行/列的數(shù)據(jù)類型可能不同，可能會(huì)出現(xiàn)第一列僅4個(gè)數(shù)字，而第二列有9個(gè)數(shù)字，而最多的一列有100個(gè)數(shù)字等類似的情況，若直接用取整列的命令，會(huì)使list中摻入u''，導(dǎo)致下一步的繪圖出錯(cuò)，此時(shí)可以使用如下方法：

a_col=table.col_values(i)

a=a_col[0,a_col.index(u'')]

但需注意，此命令不能對(duì)控制行數(shù)的列使用，否則也會(huì)報(bào)錯(cuò)，可編寫(xiě)其他判斷語(yǔ)句進(jìn)行鑒別是否使用該命令。

二.如何利用Python進(jìn)行繪圖：

此處介紹利用matplotlib庫(kù)進(jìn)行繪圖的方法，首先應(yīng)導(dǎo)入matplotlib庫(kù)：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt

繪圖方法很簡(jiǎn)單，大致流程如下：# 繪圖命令，1為圖號(hào)，并設(shè)置figsize

fig_drift= plt.figure(1,figsize=(12,4))

# 設(shè)置數(shù)據(jù)在x軸和y軸的坐標(biāo)，以及顏色、標(biāo)簽等屬性，此處用了兩組數(shù)據(jù)

plt.plot(drift[0], story,"g-",label='$Damped$')

plt.plot(drift[1], story,"r-.",label='$Undamped$')

# 設(shè)置x軸和y軸的標(biāo)簽

plt.xlabel('Drift')

plt.ylabel('Storey')

# 選擇顯示數(shù)據(jù)組標(biāo)簽

plt.legend()

# 設(shè)置x軸和y軸的間隔及范圍

plt.xticks((0.000,0.005,0.010,0.015))

plt.yticks(range(1,5,1))

# 設(shè)置圖名

plt.title('minor')

其中需要說(shuō)明的幾點(diǎn)：

1.如何繪制多圖？

很簡(jiǎn)單，只需在設(shè)置了圖號(hào)名之后，插入：

ax2 = plt.subplot(132)

plt.sca(ax2)

后面的命令與前述一致，值得一提的是，plt.subplot(131)指的是繪制一個(gè)含有1×3子圖的圖，且ax1代表的是第2張圖，而plt.sca(ax2)表示選擇該子圖。

2.設(shè)置x軸、y軸以及其他命令如何判斷是賦予哪張圖的屬性呢？

matplotlib會(huì)直接將該屬性賦予上一plot對(duì)象。

3.如何繪制散點(diǎn)圖？

把pl.plot(x, y)改成pl.plot(x, y, 'o')即可。

4.其他一些設(shè)置參數(shù)：# 設(shè)置x軸和y軸的上下限

pl.xlim(i, j)

pl.ylim(m,n)

# 顯示圖

pl.show()

# 保存圖，自動(dòng)存為png格式

plt.savefig(dir+name.png,dpi=600)

除此之外還支持設(shè)置x軸(y軸)坐標(biāo)顯示，繪制餅狀圖、直方圖等功能，在此不再一一介紹。

三.說(shuō)點(diǎn)題外話：

曾經(jīng)看過(guò)一句話：“世界上沒(méi)有爛語(yǔ)言，只有寫(xiě)語(yǔ)言的爛人”。

每種語(yǔ)言各自有其優(yōu)勢(shì)，也有其劣勢(shì)，在此不做過(guò)多評(píng)價(jià)。如何利用語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)繪圖或達(dá)到更多目標(biāo)，在于我們?nèi)绾芜x擇。恰到好處地使用for或def、class等語(yǔ)句，能使一段代碼如虎添翼，寫(xiě)在這里，作為給自己的提醒：遇到問(wèn)題先明確方法、形成體系再進(jìn)入編寫(xiě)，不要盲目地將看似正確的語(yǔ)言進(jìn)行強(qiáng)行拼湊，返工率極高。

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總結(jié)

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