多列数据的读入以及处理
这次我们用到的数据是煤炭5500周价格的最高价和最低价。左侧为价格的数据表格，右侧为日期。
一、导入数据
这里我们就直接跳过讲解，如有不懂的，详见上一篇博客。见代码。
import matplotlib.pyplot as plt
import re
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置正负号
# 导入数据，日期
with open('日期.csv', encoding='gbk') as oo:
day = oo.read()
day_str = day.replace('\n', ',') # 换行替换成逗号
day_list = re.split('[,]', day_str)
list_days = []
for s in range(len(day_list)-1): # 获得时间
list_days.append(day_list[s])
# 将x转换成时间类型
# 导入数据，金额
with open('煤炭5500周价格波动数据.csv', encoding='gbk') as pp:
sk = pp.read()
ll = sk.replace('\n', ',') # 换行替换成逗号
list_1 = re.split('[,]', ll) # 分割数据
list_2 = []
for s in range(len(list_1)-1):
list_2.append(int(float(list_1[s])))
现在我们已经讲数据读取到相关的列表里，输出一下。
输出结果：
['2019/12/27', '2019/12/20', '2019/12/13', '2019/12/6', '2019/11/29', '2019/11/22', '2019/11/15', '2019/11/8', '2019/11/1', '2019/10/25', '2019/10/18', '2019/10/11', '2019/9/27', '2019/9/20', '2019/9/12', '2019/9/12', '2019/9/6', '2019/8/30', '2019/8/23', '2019/8/16', '2019/8/9', '2019/8/2', '2019/7/26', '2019/7/19', '2019/7/12', '2019/7/5', '2019/6/28', '2019/6/21', '2019/6/14', '2019/6/7', '2019/5/31', '2019/5/24', '2019/5/17', '2019/5/10', '2019/4/26', '2019/4/19', '2019/4/12', '2019/4/5', '2019/3/29', '2019/3/22', '2019/3/15', '2019/3/8', '2019/3/1', '2019/2/22', '2019/2/15', '2019/2/1', '2019/1/25', '2019/1/18', '2019/1/18', '2019/1/11', '2019/1/4', '2018/12/28']
[550, 555, 550, 555, 550, 555, 550, 555, 550, 555, 550, 555, 550, 555, 550, 555, 560, 565, 570, 575, 575, 580, 580, 585, 585, 590, 585, 590, 585, 590, 585, 590, 580, 585, 580, 585, 580, 590, 575, 585, 580, 590, 595, 600, 590, 600, 590, 595, 600, 605, 605, 615, 600, 610, 590, 600, 590, 600, 590, 600, 595, 600, 610, 620, 615, 620, 615, 620, 615, 625, 620, 625, 630, 640, 620, 630, 620, 625, 620, 630, 625, 630, 635, 645, 615, 625, 600, 605, 600, 605, 585, 590, 590, 595, 590, 595, 590, 595, 580, 590, 585, 595, 575, 580]
二、处理价格数据
我们可以看到0，2，4，6，8.......等偶数位的数值是周最低价，而单数位的数值是周最高价。我们可以用循环的方式读取到相关的数据。
代码如下。
这样就可以把数据进行分组了。以此类推，可以导入多列数据。
根据观察可以看到，时间列表是以降序的方式排列的，我们需要将数据转置过来，让列表数据改为升序。方法一、调整导入的CSV文件的数据顺序。方法二、我们引入reversed()函数。该函数有两种写法，作用主要是将列表，range()，字典里的数据进行逆向排列。
逆转对象：list_x 写法一、 xxx = reversed(list_x) 写法二、 直接使用 list(reversed(list_x))
aaa = reversed(list_average) 转置一个作为样例
# 以上分割取得list_high,low,average
# 设置x轴,y轴标签,设置表格标题
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('价格')
plt.title('最高价/最低价/均价周期波动图')
plt.legend(loc='upper right')
plt.figure(figsize=(9, 8))输出图片大小900px*800px
图表制作
需要的数据我们已经处理好了，接着就是生成图表。
import matplotlib.pyplot as plt
import re
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置正负号
# 导入数据，日期
with open('日期.csv', encoding='gbk') as oo:
day = oo.read()
day_str = day.replace('\n', ',') # 换行替换成逗号
day_list = re.split('[,]', day_str)
list_days = []
for s in range(len(day_list)-1): # 获得时间
list_days.append(day_list[s])
print(list_days)
# 将x转换成时间类型
# 导入数据，金额
with open('煤炭5500周价格波动数据.csv', encoding='gbk') as pp:
sk = pp.read()
ll = sk.replace('\n', ',') # 换行替换成逗号
list_1 = re.split('[,]', ll) # 分割数据
list_2 = []
for s in range(len(list_1)-1):
list_2.append(int(float(list_1[s])))
print(list_2)
list_high = [] # 最高
list_low = [] # 最低
list_average = [] # 均值
for k in range(len(list_2)):
if k % 2 == 0:
list_low.append(list_2[k])
list_average.append((list_2[k]+list_2[k+1])/2)
else:
list_high.append(list_2[k])
aaa = reversed(list_average)
# 以上分割取得list_high,low,average
# 设置x轴,y轴标签,设置表格标题
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('价格')
plt.title('最高价/最低价/均价周期波动图')
# 设置标注
plt.figure(figsize=(9, 8))
# 制作折现图
plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_high)), label='最高价', color='brown',marker='o',markerfacecolor='c',markersize='5')
plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_low)), label='最低价', color='skyblue',marker='s',markerfacecolor='r',markersize='5')
plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_average)), label='均价', color='lawngreen',marker='h',markerfacecolor='coral',markersize='5')
# 设置标注
plt.legend(loc='upper right') # 右上upper right 右下lower right
plt.show()
这是到目前我们制作出来的折线图
替换x轴坐标点更改成日期
这里我们使用到plt.xticks()
书写格式： plt.xticks(被替换的数值（数据长的的列表），替换的数据，数据方向（默认横向）) plt.xticks(range(len(list_low)), list(reversed(list_days)), rotation='vertical') vertical：数值方向，也可以写角度。
到这了我们就完成了全部的代码。
结束：最终代码
import matplotlib.pyplot as plt
import re
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置正负号
# 导入数据，日期
with open('日期.csv', encoding='gbk') as oo:
day = oo.read()
day_str = day.replace('\n', ',') # 换行替换成逗号
day_list = re.split('[,]', day_str)
list_days = []
for s in range(len(day_list)-1): # 获得时间
list_days.append(day_list[s])
print(list_days)
# 将x转换成时间类型
# 导入数据，金额
with open('煤炭5500周价格波动数据.csv', encoding='gbk') as pp:
sk = pp.read()
ll = sk.replace('\n', ',') # 换行替换成逗号
list_1 = re.split('[,]', ll) # 分割数据
list_2 = []
for s in range(len(list_1)-1):
list_2.append(int(float(list_1[s])))
print(list_2)
list_high = [] # 最高
list_low = [] # 最低
list_average = [] # 均值
for k in range(len(list_2)):
if k % 2 == 0:
list_low.append(list_2[k])
list_average.append((list_2[k]+list_2[k+1])/2)
else:
list_high.append(list_2[k])
aaa = reversed(list_average)
# 以上分割取得list_high,low,average
# 设置x轴,y轴标签,设置表格标题
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('价格')
plt.title('最高价/最低价/均价周期波动图')
# 设置标注
plt.figure(figsize=(9, 8))
plt.xticks(range(len(list_low)), list(reversed(list_days)), rotation='vertical')
# 设置折现图
plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_high)), label='最高价', color='brown',marker='o',markerfacecolor='c',markersize='5')
plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_low)), label='最低价', color='skyblue',marker='s',markerfacecolor='r',markersize='5')
plt.plot(range(len(list_low)), list(reversed(list_average)), label='均价', color='lawngreen',marker='h',markerfacecolor='coral',markersize='5')
# 设置标注
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
结果示意图：
总结
P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。
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