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Matplotlib kann verwendet werden, um Diagramme aus Seriennummern-Datendateien zu erstellen
Dies ist eine Fortsetzung von Einführung in das Zeichnen mit matplotlib: Schreiben einfacher Funktionen. Als nächstes erstellen wir ein Diagramm aus der Datendatei des Berechnungsergebnisses, das wir selbst erstellt haben. Im Folgenden verwenden wir eine objektorientierte Schnittstelle.
--Umgebung - macOS mojave 10.14.6 - Python 3.7.5
Lesen Sie den Wert aus der Datendatei von "data000.dat ~ data099.dat". Angenommen, der Inhalt der Datendatei lautet wie folgt.
data000.dat
# x_value y_value
1.000e+00 1.090e+03
1.010e+00 1.784e+03
1.020e+00 2.112e+03
...
Es ist in Ordnung, wenn Sie die for-Anweisung drehen, um die Datendateien der Reihe nach zu lesen und zu zeichnen.
sample1.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.set_xlim(1.0, 20.0)
ax1.set_ylim(1000, 5000)
ax1.set_xlabel('x [cm]')
ax1.set_ylabel('y [g]')
#plot
filenum = 100
for i in range(filenum):
x, y = np.loadtxt("./data%02d.dat" % (i), comments='#', unpack=True)
ax1.plot(x, y, "-", color=cm.Reds(float(i+1)/filenum))
#sparen
plt.savefig("sample1.eps")
x, y = np.loadtxt("./data%02d.dat" % (i), comments='#', unpack=True)
Lesen Sie die i-te Datendatei mit
Speichern Sie den Wert in der ersten Spalte in "x" und den Wert in der zweiten Spalte in "y".
Auslassen der ersten Zeile (Kommentarzeile) der Datendatei
comment = '#' sagt Ihnen, dass Zeilen, die mit # beginnen, Kommentarzeilen sind.
color = cm.Reds (float (i + 1) / filenum) ist eine Anweisung zum Ändern der Linienfarbe für jede Daten.
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