** Ce que vous pouvez faire en lisant cet article **
Matplotlib peut être utilisé pour créer des diagrammes à partir de fichiers de données de numéro de série
Ceci est une suite de Introduction au dessin avec matplotlib: Ecrire des fonctions simples. Ensuite, faisons un diagramme à partir du fichier de données du résultat du calcul que nous avons fait nous-mêmes. Dans ce qui suit, nous utiliserons une interface orientée objet.
--Environnement - macOS mojave 10.14.6 - Python 3.7.5
Lisez la valeur du fichier de données de data000.dat ~ data099.dat.
Supposons que le contenu du fichier de données soit le suivant.
data000.dat
# x_value y_value
1.000e+00 1.090e+03
1.010e+00 1.784e+03
1.020e+00 2.112e+03
...
C'est OK si vous tournez l'instruction for pour lire les fichiers de données dans l'ordre et les dessiner.
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))
#sauvegarder
plt.savefig("sample1.eps")
x, y = np.loadtxt("./data%02d.dat" % (i), comments='#', unpack=True)
Lisez le i-ème fichier de données avec
Stockez la valeur dans la première colonne dans «x» et la valeur dans la deuxième colonne dans «y».
Pour omettre la première ligne (ligne de commentaire) du fichier de données
comments = '#' vous indique que les lignes commençant par # sont des lignes de commentaire.
color = cm.Reds (float (i + 1) / filenum) est une instruction pour changer la couleur de ligne pour chaque donnée.
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