import matplotlib #调用绘图工具包
#给出x,y点坐标
x,y=[1,2,3,4,5,6],[5,9,3,4,7,5]
#绘图
matplotlib.pyplot.plot(x,y)
#这样使用工具包如果程序代码行过多就会很麻烦
#所以，在调用工具包的时候写成这种模式
#from matplotlib import pyplot
#pyplot.plot(x,y)
#更加简洁的方式就是用as自己定义一个更简短的名
#from matplotlib import pyplot as plt
#plt.plot(x,y)
#这个plt是自己定义的，用多了就约定俗成了
- 我们发现他是折线图，想要改成平滑的曲线需要引用另一个工具包，即Scipy.
-
from scipy.interpolate import spline
#网上查了很多给的建议都是Spline,
- 但是运行出错，去Scipy官网看了一下
- 根据官方文档发现 spline已经在新版本中弃用。改成了这样。
-
from scipy.interpolate import make_interp_spline
- 改成平滑曲线的问题解决了
- 接下来开始通过pandas工具包读取excel表格数据绘制平滑曲线和散点图。
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.interpolate import make_interp_spline
df = pd.read_excel('G:/video/1.xls')#读取表格数据
print(list(df['A']))#读取指定列元素 A列
x = np.array(list(df['A']))#这里如果不将列表转换为数组元素下面会报错，原因是在他的下两行中的min、max函数。
y = np.array([1.53E+03, 5.92E+02, 2.04E+02, 7.24E+01, 2.72E+01, 1.10E+01, 4.70E+00])
x_smooth = np.linspace(x.min(), x.max(), 300)#list没有min()功能调用
y_smooth = make_interp_spline(x, y)(x_smooth)
plt.plot(x_smooth, y_smooth)
plt.scatter(x, y, marker='o')#绘制散点图
plt.show()
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