這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python實(shí)現(xiàn)繪制趨勢圖的方法，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。

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import matplotlib.pyplot as plt #plt用于顯示圖片
import matplotlib.image as mping #mping用于讀取圖片
import datetime as dt
import matplotlib.dates as mdates
from pylab import *


def draw_trend_chart(dates,y):
  mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #指定默認(rèn)字體
  mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解決保存圖像是負(fù)號'-'顯示為方塊的問題
  
  x = [dt.datetime.strptime(d,'%Y/%m/%d').date() for d in dates]
  #plt.figure(figsize=(8,8))
  plt.figure()

  #plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m/%d/%Y'))
  #plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator())
  #plt.plot(x,y,"r--",linewidth=2)
  plt.plot(x,y,"r",linewidth=1)
  #plt.gcf().autofmt_xdate()
  
  #plt.xlabel("DATE") #x軸標(biāo)簽
  plt.ylabel("WEIGHT") #y軸標(biāo)簽
  plt.title("MY HEALTH TRACKING")#標(biāo)題

  plt.savefig("liuyang.png") #保存圖片名稱

  lena = mping.imread('liuyang.png') #讀取圖片文件信息
  lena.shape #（512,512,3）

  plt.imshow(lena) #顯示圖片
  plt.axis('off') #不顯示坐標(biāo)軸
  plt.title("")
  plt.show() #顯示

def get_weight_data(filename):
  time = []
  weight = []
  fileContent=open(filename,"r")
  for eachline in fileContent:
    eachData = eachline.strip('\n').split(",")
    if eachData[-1].strip() =='':
      continue
    else:
      time.append(eachData[0])
      weight.append(eachData[1])
  return [time, weight]

data = get_weight_data("data.csv")
draw_trend_chart(data[0],data[1])

分享題目：python實(shí)現(xiàn)繪制趨勢圖的方法-創(chuàng)新互聯(lián)
文章位置：http://www.aaarwkj.com/article16/codpdg.html

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