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如何加載文本文件并在單個(gè)圖中繪制多列

如何加載文本文件并在單個(gè)圖中繪制多列

寶慕林4294392 2023-08-08 16:05:21
我有一個(gè)包含 5 列的文本文件。第 1 列是 X 軸（1,2,3,4），其余列是 y 軸。我想將它們繪制在一張圖中。1 0 0 0 02 7 14 2.53381 0.06918483 6 16 2.61242 0.05078564 6 17 2.65154 0.040285我正在嘗試將此代碼用于單個(gè)y值。import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfile_name = input("Enter the file name:")x, y = np.loadtxt(file_name, delimiter=',', unpack=True)plt.plot(x,y, label='Loaded from file!')plt.xlabel('Action')plt.ylabel('Rate')plt.title('Plot of Rate')plt.legend()plt.show()如何y提取并繪制多個(gè)值？
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4 回答

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眼眸繁星

TA貢獻(xiàn)1873條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊

用于*y將所有列數(shù)據(jù)（x 列之后）存儲(chǔ)在 y 變量中。delimite=' '如果您的數(shù)據(jù)是空格分隔的，請(qǐng)使用。

因此，只需在加載文件時(shí)進(jìn)行此更正并保留其他代碼即可）： x, *y = np.loadtxt(file_name, delimiter=',', unpack=True)

結(jié)果：

https://img1.sycdn.imooc.com//64d1f7620001ee4a06270465.jpg

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反對(duì) 回復(fù) 2023-08-08
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慕哥9229398

TA貢獻(xiàn)1877條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊

  • 用于pandas.read_csv讀入文件，并將第0列設(shè)置為索引

    • 根據(jù)所示示例使用sep='\\s+'，但如果它不是 OP 中的內(nèi)容，請(qǐng)使用適當(dāng)?shù)姆指舴?/p>

    • 根據(jù)示例，使用header=None，但根據(jù)文件需要進(jìn)行更改。

  • 用于pandas.DataFrame.plot在 1 行中繪制數(shù)據(jù)框。

  • 此外，使用的好處pandas是現(xiàn)在可以輕松分析數(shù)據(jù)。嘗試df.describe()獲取按列的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

import pandas as pd


# read the file

df = pd.read_csv('file.txt', sep='\\s+', header=None, index_col=0)


# add column names if desired; the list must have as many values as there are columns

df.columns = ['a', 'b', 'c', 'd']


# plot the data

df.plot(figsize=(7, 4), xlabel='Action', ylabel='Rate', title='Plot of Rate')

https://img2.sycdn.imooc.com/64d1f7770001ee7104500280.jpg

數(shù)據(jù)匯總統(tǒng)計(jì)

df.describe()


? ? ? ? ? ? ?a? ? ? ?b? ? ? ? c? ? ? ? d

count? 4.00000? ?4.000? 4.00000? 4.00000

mean? ?4.75000? 11.750? 1.94944? 0.04006

std? ? 3.20156? ?7.932? 1.30055? 0.02926

min? ? 0.00000? ?0.000? 0.00000? 0.00000

25%? ? 4.50000? 10.500? 1.90036? 0.03021

50%? ? 6.00000? 15.000? 2.57312? 0.04554

75%? ? 6.25000? 16.250? 2.62220? 0.05539

max? ? 7.00000? 17.000? 2.65154? 0.06918


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反對(duì) 回復(fù) 2023-08-08
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慕勒3428872

TA貢獻(xiàn)1848條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊

請(qǐng)檢查片段

https://img1.sycdn.imooc.com//64d1f78d0001151d05840458.jpg

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

import matplotlib.ticker as ticker


df = pd.read_csv('samp.txt', sep=" ", header=None)

df.columns = ["x", "y1", "y2", "y3","y4"]

print(df)


fig, ax = plt.subplots()


ax.plot(df['x'],df['y1'], label='Line1')

ax.plot(df['x'],df['y2'], label='Line2')

ax.plot(df['x'],df['y3'], label='Line3')

ax.plot(df['x'],df['y4'], label='Line4')

tick_spacing = 1

ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(tick_spacing))

plt.xlabel('Action')

plt.ylabel('Rate')

plt.title('Plot of Rate')

plt.legend()

plt.show()


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反對(duì) 回復(fù) 2023-08-08
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Smart貓小萌

TA貢獻(xiàn)1911條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊

所以首先我將數(shù)據(jù)加載到 4 個(gè)變量中，其中一個(gè)是 x，其中三個(gè)是 y1、y2、y3，然后我只使用該方法三次以創(chuàng)建'plot'三個(gè)不同的圖形


import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np


file_name = input("Enter the file name:")

data = np.loadtxt(file_name, delimiter=',', unpack=True)


x = data[0]

y1 = data[1] # the first graph

y2 = data[2] # the second graph

y3 = data[3] # the third graph

y4 = data[4] # the fourth graph


plt.plot(x,y1, label='y1')

plt.plot(x,y2, label='y2')

plt.plot(x,y3, label='y3')

plt.plot(x,y4, label='y3')

plt.xlabel('Action')

plt.ylabel('Rate')

plt.title('Plot of Rate')

plt.legend()

plt.show()

https://img1.sycdn.imooc.com//64d1f7a50001cfff03890278.jpg

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反對(duì) 回復(fù) 2023-08-08
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