如何使用 Python 从文本文件中绘制数据答案

【问题标题】：How to plot data with Python from text file如何使用 Python 从文本文件中绘制数据
【发布时间】：2016-02-29 13:58:58
【问题描述】：

我有一个文本文件，其中包含来自连接到树莓派的传感器的近 50k 行数据。它看起来像这样：

2014-07-16 15:57:35.536579, 128, 251, 254, 255, 30.062
2014-07-16 15:57:37.763030, 132, 252, 250, 255, 30.062
2014-07-16 15:57:39.993090, 135, 249, 239, 255, 30.125
2014-07-16 15:57:42.224499, 142, 251, 221, 255, 30.125
2014-07-16 15:57:44.452908, 152, 252, 199, 255, 30.187
2014-07-16 15:57:46.683009, 162, 246, 189, 255, 30.187

所以基本上（从左到右）日期和时间，传感器 1，传感器 2，传感器 3，传感器 4，传感器 5。我想用 Python 来绘制这个，我读过关于 matplotlib 的绘图。但是如何从文本文件中绘制这些数据呢？我想在 x 轴上绘制时间戳，在 y 轴上绘制一张图表中来自不同传感器的数据。我根本没有使用 matplotlib 的经验。

为了阅读文本文件，我在想这样的事情：

line = file.readlines()
new_line = line.strip(", ")
date = new_line[0]
sensor1 = new_line[1]
#and so on

【问题讨论】：

gnuplot 可以直接执行此操作。从 gnuplot 内部：set timefmt "%Y-%m-%d %H:%M:%S"; set xdata time;plot 't.gp' using 1:2

标签： python matplotlib plot

【解决方案1】：

我建议使用 pandas（类似于 R）。假设您的输入样本在文件“data.csv”中：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=True,index_col=0,
        names = ['timestamp','x','y','z','w','k'])
df.plot()

【讨论】：

【解决方案2】：

如果不想安装pandas，“纯NumPy”的解决方案是使用`

import numpy as np
import datetime

# date field conversion function
dateconv = lambda s: datetime.strptime(s, '%Y-%M-%D %H:%M:%S:.%f')

col_names = ["Timestamp", "val1", "val2", "val3", "val4", "val5"]
dtypes = ["object", "uint8", "uint8", "uint8", "uint8", "float"]
mydata = np.genfromtxt("myfile.csv", delimiter=',', names=col_names, dtype=dtypes, converters={"Time": dateconv})

在此之后mydata的内容：

array([('2014-07-16 15:57:35.536579', 128, 251, 254, 255, 30.062),
       ('2014-07-16 15:57:37.763030', 132, 252, 250, 255, 30.062),
       ('2014-07-16 15:57:39.993090', 135, 249, 239, 255, 30.125),
       ('2014-07-16 15:57:42.224499', 142, 251, 221, 255, 30.125),
       ('2014-07-16 15:57:44.452908', 152, 252, 199, 255, 30.187),
       ('2014-07-16 15:57:46.683009', 162, 246, 189, 255, 30.187)], 
      dtype=[('Timestamp', 'O'), ('val1', 'u1'), ('val2', 'u1'), ('val3', 'u1'), ('val4', 'u1'), ('val5', '<f8')])

现在你可以试试，例如mydata['val5']：

array([ 30.062,  30.062,  30.125,  30.125,  30.187,  30.187])

datetime.datetime 对象现在存储为对象。其他所有内容都以您指定的数据类型存储。

【讨论】：