百木园前几篇都是手动录入或随机函数产生的数据。实际有许多类型的文件，以及许多方法，用它们从文件中提取数据来图形化。
比如之前python基础(12)介绍打开文件的方式，可直接读取文件中的数据，扩大了我们的数据来源。下面，将展示几种方法。
一、我们将使用内置的 csv 模块加载CSV文件
CSV文件是一种特殊的文本文件，文件中的数据以逗号作为分隔符，很适合进行数据的解析。先用excle建立如下表格和数据，另存为csv格式文件，放到代码目录下。
包含在Python标准库中自带CSV 模块，我们只需要import进来就能使用。比如我们需要将上面的CSV文件都打印出来，代码 如下:
import csv #import csv 用来导入csv模块 filename = \'E:\\WorkSpace\\python\\coding\\score.csv\' #文件保存的绝对路径 with open(filename) as file_csv: #是不是忘记了如何打开文件？打开文件，并将结果文件对象存储在file_csv中 reader = csv.reader(file_csv) #直接调读取 用csv.read()读取文件内容 for row in reader: # 用for循环打印每一行 print(row)
运行结果如下：
[\'Name\', \'Grade\', \'Class\', \'Age\', \'mathscore\', \'Englishscore\'] [\'Lucy\', \'7\', \'2\', \'14\', \'95\', \'86\'] [\'bush\', \'8\', \'1\', \'15\', \'80\', \'75\'] [\'lily\', \'7\', \'3\', \'14\', \'93\', \'95\'] [\'Jack\', \'8\', \'2\', \'14\', \'87\', \'84\'] [\'Mary\', \'9\', \'1\', \'15\', \'85\', \'86\'] [\'philip\', \'7\', \'3\', \'14\', \'90\', \'92\'] [\'Liming\', \'9\', \'2\', \'16\', \'99\', \'87\']
1、打印文件头及其位置
读入文件，是为了获取其中的数据，需要将相关信息进行分离，先看看如何读出头即文件的第一行， next()返回文件中的下一行。
import csv #import csv 用来导入csv模块 filename = \'E:\\WorkSpace\\python\\coding\\score.csv\' #文件保存的绝对路径 with open(filename) as file_csv: #是不是忘记了如何打开文件？打开文件，并将结果文件对象存储在file_csv中 reader = csv.reader(file_csv) #直接调读取 用csv.read()读取文件内容 header_row = next(reader) #模块csv包含函数 next() ，调用它并将阅读器对象传递给它时，它将返回文件中的下一行。 #调用了next()一次，因此得到的是文件的第一行，其中包含文件头
#for row in reader: # 用for循环打印每一行
# print(row)
for index, column_header in enumerate(header_row): #对列表调用了enumerate()来获取每个元素的索引及其值 print(index, column_header)
运行后的结果如下所示：
0 Name 1 Grade 2 Class 3 Age 4 mathscore 5 Englishscore
提取其中索引，即name的索引为0，Grade的索引为1，知道了索引便可以读取其中的任何数据，比如我们要打印出mathscore，索引为4，于是代码如下：
scores =[] 定义一个空的list for row in reader: scores.append(int(row[4])) #读取的文件，默认为字符串，用int()转换为数字。 print(scores)
运行结果：
[95, 80, 93, 87, 85, 90, 99]
接下来，制作图表展示一下，先把mathscore和englishscore分数做个柱状对比。代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt import csv #import csv 用来导入csv模块 filename = \'E:\\WorkSpace\\python\\coding\\score.csv\' #文件保存的绝对路径 with open(filename) as file_csv: #是不是忘记了如何打开文件？打开文件，并将结果文件对象存储在file_csv中 reader = csv.reader(file_csv) #直接调读取 用csv.read()读取文件内容 header_row = next(reader) #模块csv包含函数 next() ，调用它并将阅读器对象传递给它时，它将返回文件中的下一行。 #调用了 next() 一次，因此得到的是文件的第一行，其中包含文件头 mathscores =[] #定义两个列表 englishscores=[] for row in reader: mathscores.append(int(row[4])) #读取索引为4的数据，默认为字符串，用int()转换为数字。 englishscores.append(int(row[5])) #读取索引为5的数据，用int()转换为数字。 plt.bar([1,3,5,7,9,11,13],mathscores,label=\'math\',color=\'#FF2204\') plt.bar([2,4,6,8,10,12,14],englishscores, label=\'englis\', color=\'g\') plt.legend() plt.title(\'scores\') plt.show()
已将那些打印相关代码删除。看运行结果：
接下来，我们读取文件 ，并根据文件中的时间来绘制图表
新建一个年份的数据（真的是胡编乱造的数据），第一列是年份，第二列每年毕业的人数，第三列是每年申请人数，如图所示：
要求：
1，按年份分别显示出每年两者的人数，并用不同的颜色表示；
2、两者间也用其他颜色进行填充。
完成代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt import csv #import csv 用来导入csv模块 from datetime import datetime #引入时间相关模块 filename = \'E:\\WorkSpace\\python\\coding\\graduatesNumbers.csv\' #文件保存的绝对路径 with open(filename) as file_csv: #是不是忘记了如何打开文件？打开文件，并将结果文件对象存储在file_csv中 reader = csv.reader(file_csv) #直接调读取 用csv.read()读取文件内容 header_row = next(reader) dates=[] numbers=[] application_numbers=[] for row in reader: current_date = datetime.strptime(row[0], \"%Y/%m/%d\") #年份，strptime()日期格式转化为字符串格式的函数 dates.append(current_date) numbers.append(int(row[1])) #读取索引为1的数据，默认为字符串，用int()转换为数字，即Numbers of graduates 。 application_numbers.append(int(row[2])) #读取索引为2的数据，即Number of applicants plt.plot(dates,numbers,label=\'Numbers of graduate\', c=\'red\') #显示第一条线 plt.plot(dates,application_numbers,label=\'Number of applicant\', c=\'green\') #显示第二条线application_numbers折线 plt.fill_between(dates,numbers, application_numbers, facecolor=\'blue\', alpha=0.5) #在两线之间填充颜色 alpha透明度 plt.title(\"The numbers of graduate\",fontsize=24) plt.xlabel(\'Years\', fontsize=16) plt.ylabel(\"The numbers\", fontsize=16) plt.legend() plt.show()
实际运行结果如下：
来源：https://www.cnblogs.com/codingchen/p/16203699.html
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