下載CSV格式數據，進行可視化
csv.reader()創建一個與文件有關聯的閱讀器(reader)對象,reader處理文件中的第一行數據，並將每一項數據都存儲在列表中
head_row = next(reader) 返回文件的下一行,CSV文件第一行為頭文件
datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d-%H-%M-%S') 將字符串'2018-2-15-13-35-1'轉換為一個表示日期時間的對象
plt.text() 給圖表添加注釋，其中%.nf其中n表示顯示小數后面幾位，%b表示只標注y
plt.annotate() 參數xytext表示偏移距離，%b表示只標注y
fill_between()接受一個x值系列和兩個Y值系列，並填充兩個y值系列之間的空間，參數alpha值代表顏色透明度，默認1
參數facecolor代表填充顏色
from datetime import datetime import matplotlib.pyplot as plt import csv import numpy as np with open('csv_file\photo.csv') as f_obj: reader = csv.reader(f_obj) dates,heights_1,heights_2 = [],[],[] for row in reader: try: height_1 = float(row[3])#將字符串轉換為浮點型 height_2 = float(row[4]) # 將字符串'2018-2-15-13-35-1'轉換為一個表示日期時間的對象 date = datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d-%H-%M-%S') except ValueError: #如果有哪一天的數據缺失，打印缺失日期 print(date,'missing data.') else: # 將所有高程插入列表 dates.append(date) heights_1.append(height_1) heights_2.append(height_2) fig = plt.figure(figsize=(12,8)) plt.tick_params(axis='both',labelsize=14) #為防止x軸標簽重疊，讓日期型的x軸標簽自動展現 fig.autofmt_xdate(rotation=45) #在同一個窗口中繪制兩條折線 x = np.array(dates) y = np.array(heights_1) for a,b in zip(x,y): #用text()標注,%.nf其中n表示顯示小數后面幾位，%b表示只標注y plt.text(a,b+0.1,'%.2f'%b,ha = 'center',va = 'bottom', fontsize=8) #用annotate()標注，xytext表示偏移距離，%b表示只標注y #plt.annotate('%s'%b,xy=(a,b),xytext=(-20,10), #textcoords='offset points',fontsize=8) plt.plot(dates,heights_1,linewidth=3,c='c') x = np.array(dates) y = np.array(heights_2) for a,b in zip(x,y): plt.text(a, b + 0.1, '%.2f' % b, ha='center', va='bottom', fontsize=8) plt.plot(dates,heights_2,linewidth=3,c='red') #fill_between()接受一個x值系列和兩個Y值系列，並填充兩個y值系列之間的空間 plt.fill_between(dates,heights_1,heights_2,facecolor='greenyellow', alpha=0.3)#alpha值代表顏色透明度，默認1 plt.show()
下載JSON格式文件可視化
import json --讀取，寫入json文件
from pygal.style import RotateStyle,LightColorizedStyle,LightenStyle --定義地圖樣式
import pygal_maps_world.maps (import pygal.maps.world也可以)
from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES -- 獲取兩位國別碼和國家名
wm=pygal_maps_world.maps.World() --定義一個世界地圖實例
南北美洲所有國家的國別碼：
wm.add('North America',['ca','mx','us'])
wm.add('Central America',['bz','cr','gt','hn','ni','pa','sv'])
wm.add('South America',['ar','bo','br','cl','co','ec','gf',
'gy','pe','py','sr','uy','ve'])
Pygal樣式保存在模塊style中：
RotateStyle：修改風格（通過調整指定顏色創建樣式）
LightenStyle：輕盈風格（通過賦予特定的色彩來營造風格）
DarkenStyle：黑暗風格（通過使給定顏色變暗創建樣式）
SaturateStyle：飽和風格（通過飽和給定顏色創建樣式）
DesaturateStyle：去飽和風格（通過淡化給定顏色創建樣式）
LightColorizedStyle：加亮顏色（通過加亮給定顏色創建樣式）
RotateStyle('#336699')給三個分組調整顏色,十六進制的RGB顏色是一個以#開頭的
字符串，后面6個字符分別表示紅綠藍三個顏色占的分量；hex color chooser-十六進制
顏色選擇器；LightColorizedStyle 此類可單獨使用，加亮地圖顏色（包括整個圖表的主題）
同時也可以放在RotateStyl()函數中傳給實參base_style
import json from pygal.style import RotateStyle,LightColorizedStyle #import pygal.maps.world import pygal_maps_world.maps from pygal_maps_world.i18n import COUNTRIES #定義一個獲取兩位國別碼的函數 def get_country_code(country_name): for code,name in COUNTRIES.items(): if name == country_name: return code return None filename = 'json_file\population_data.json' with open(filename) as f: #將文件中的字典存儲到列表中 pop_data = json.load(f) #將每個國家2010年的人口數據加入字典 cc_populations = {} for pop_dict in pop_data: if pop_dict['Year'] == '2010': country_name = pop_dict["Country Name"] population = int(float(pop_dict['Value'])) code = get_country_code(country_name) if code: cc_populations[code] = population #print(code + ':' + str(population)) else: print( 'Error - ' + country_name) #將世界人口數量等級分為三組 cc_pops_1,cc_pops_2,cc_pops_3 = {},{},{} for cc,pop in cc_populations.items(): if pop < 10000000: cc_pops_1[cc] = pop elif pop < 1000000000: cc_pops_2[cc] = pop else: cc_pops_3[cc] = pop #看看每組有多少個國家 print(len(cc_populations),len(cc_pops_1),len(cc_pops_2),len(cc_pops_3)) wm_style = RotateStyle('#336699',base_style=LightColorizedStyle) #wm = pygal.maps.world.World() wm = pygal_maps_world.maps.World(style=wm_style) wm.title = 'World Population in 2010,by Country' wm.add('0-10m',cc_pops_1) wm.add('10m-1bn',cc_pops_2) wm.add('>1bn',cc_pops_3) wm.render_to_file('images\world_population.svg')