Matplotlib ist eine Bibliothek eines Drittanbieters, die das Plotten von Daten ermöglicht. Machen Sie sich mit der grundlegenden Verwendung der Matplotlib-Bibliothek vertraut und beherrschen Sie diese. Zeichnen Sie intuitive Grafiken für einen Datensatz. Verwenden Sie als Nächstes die Matplotlib-Bibliothek, um Liniendiagramme, Histogramme und Kreisdiagramme basierend auf den Daten in der CSV-Datei zu zeichnen und diese im Bildformat auf der Computerfestplatte zu speichern.
Die Problembeschreibung lautet wie folgt:
Öffnen Sie die Schüler-Score-Datei test.csv (oder andere Dateien), extrahieren Sie die Daten, erstellen Sie vier Unterdiagramme, zeichnen Sie ein Histogramm und ein Liniendiagramm für den Namen und die Computer-Score-Daten und zählen Sie dann die Gesamtpunktzahl und Durchschnittspunktzahl jedes Schülers. und zeichnen Sie das Gesamtpunktzahl-Histogramm und das Kreisdiagramm mit dem Notendurchschnitt. Bei der Durchführung von Datenverarbeitungsberechnungen muss die Pandas-Bibliothek verwendet werden. Die Pandas-Bibliothek eignet sich sehr gut für die Verarbeitung von CSV-Dateien.
Der Programmcode lautet wie folgt:
#提取成绩文件数据绘制图形
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
fr =pd.read_csv("test.csv",header=0,encoding='gbk')
xm=fr['姓名']
ji=fr['计算机']
zc=fr['总成绩']=fr['计算机']+fr['英语']+fr['数学']
fr['平均成绩']=fr['总成绩']/(fr.shape[1]-2)
fr['平均成绩'] = fr['平均成绩'].apply(lambda x: format(x, '.2f'))
pj=fr['平均成绩']
fr.to_csv('testf1.csv',index=None)
plt.figure()
plt.subplots_adjust(wspace=0.4,hspace=0.5)#调整子图之间的位置，防止子图之间覆盖
plt.subplot(221)
plt.bar(xm,ji)
for a,b,i in zip(xm,ji,range(len(xm))):
plt.text(a,b+0.01,ji[i],ha='center',fontsize=10)
plt.ylabel('计算机成绩')
plt.xlabel('姓名')
plt.title('计算机成绩柱状图')
plt.subplot(222)
plt.plot(xm,ji)
plt.ylabel('计算机成绩')
plt.xlabel('姓名')
plt.title('计算机成绩折线图')
plt.subplot(223)
plt.bar(xm,zc,color='purple')
for a,b,i in zip(xm,zc,range(len(xm))):
plt.text(a,b+0.01,zc[i],ha='center',fontsize=10)
plt.ylabel('总成绩')
plt.xlabel('姓名')
plt.title('总成绩柱状图')
plt.subplot(224)
plt.pie(pj,labels=xm,autopct='%2.2f%%')#显示的百分比保留两位小数
plt.title('平均成绩饼状图')
plt.savefig('成绩分析.png')
plt.show()Das Ergebnis der Programmausführung ist wie folgt:
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