《Python编程：从入门到实践》最高温度，最低温度可视化

柔情只为你懂 2022-05-21 01:40 90阅读 0赞

1，模块名称为 csv\_demo.py，，数据集是阿拉斯加2014年7月的温度数据，简单的 阿拉斯加最高温度的可视化

#coding=gbk
    #《pyhotn 编程：从入门到实践》 第16章：下载数据
    import csv 
    filename = r'D:\datasets\sitka_weather_07-2014.csv'
    with open(filename) as f:
        reader = csv.reader(f)
        header_row = next(reader)     # next 返回文件的第一行， 包括文件头，即表名 
        #print(header_row)
    #     for index , column_header in enumerate(header_row):    #使用 enumerate 迭代器输出 特征值
    #         print(index, column_header)
    # 0 AKDT        阿拉斯加时间
    # 1 Max TemperatureF    每天的最高温度
    # 2 Mean TemperatureF
    # 3 Min TemperatureF
    # 4 Max Dew PointF
    #.........
    # 22  WindDirDegrees
    #读取文件中的最高气温数据集
        highs = []  #创建一个列表
        for row in reader:
            high = int(row[1])  #将列表中的字符串 转换成数值型
            highs.append(high)            #获得第二行的 的数据， 即每天的最高温度
        print(highs)    #[64, 71, 64, 59, 69, 62, 61, 55, 57, 61, 57, 59, 57, 61, 64, 61, 59,。。。。
    
    #进行数据可视化
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.plot(highs, c='red')
    #设置图形格式
    plt.title('Daily high temperatures , July 2014', fontsize = 18)
    plt.xlabel('',fontsize = 12) 
    plt.ylabel('Temperatures (F)',fontsize =12)
    plt.tick_params(axis='both', which= 'major', labelsize = 10)
    plt.show()

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2，名称为scv\_demo2.py模块，将横轴改时间显示

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3，,214年一整年的sitka的温度数据集，模块为： sitka\_wheter.py

#coding=gbk
    #《pyhotn 编程：从入门到实践》 第16章：下载数据
    import csv 
    from datetime import datetime
    from matplotlib.font_manager import FontProperties
    filename = r'D:\datasets\sitka_weather_2014.csv'
    with open(filename) as f:
        reader = csv.reader(f)
        header_row = next(reader)     # next 返回文件的第一行， 包括文件头，即表名 
        #print(header_row)
    #     for index , column_header in enumerate(header_row):    #使用 enumerate 迭代器输出 特征值
    #         print(index, column_header)
    
    #读取文件中的最高气温数据集，   增加横轴为时间表示
        highs ,dates= [], []  #创建一个列表
        for row in reader:
            current_time = datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d')   #增加时间的列表,将字符串类型转换成datatime对象
            dates.append(current_time)
            
            high = int(row[1])  #将列表中的字符串 转换成数值型
            highs.append(high)            #获得第二行的 的数据， 即每天的最高温度
    
    #进行数据可视化
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.plot(dates, highs, c='red')
    #设置图形格式
    plt.title('2014年锡特卡每天的最高温度图', fontsize = 15, FontProperties= 'SimHei',color='red')
    plt.xlabel('',fontsize = 12) 
    plt.ylabel('Temperatures (F)',fontsize =12)
    plt.tick_params(axis='both', which= 'major', labelsize = 10)
    plt.show()

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4,2014年锡特卡的最高温度与最低温度的对比：

#coding=gbk
    #《pyhotn 编程：从入门到实践》 第16章：下载数据
    import csv 
    from datetime import datetime
    from matplotlib.font_manager import FontProperties
    filename = r'D:\datasets\sitka_weather_2014.csv'
    with open(filename) as f:
        reader = csv.reader(f)
        header_row = next(reader)     # next 返回文件的第一行， 包括文件头，即表名 
        #print(header_row)
    #     for index , column_header in enumerate(header_row):    #使用 enumerate 迭代器输出 特征值
    #         print(index, column_header)
    # 0 AKDT        阿拉斯加时间
    # 1 Max TemperatureF    每天的最高温度
    # 2 Mean TemperatureF
    # 3 Min TemperatureF
    # 4 Max Dew PointF
    #.........
    # 22  WindDirDegrees
    #读取文件中的最高气温数据集，   增加横轴为时间表示
        highs ,dates, lows= [], [], [] #创建一个列表
        for row in reader:
            current_time = datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d')   #增加时间的列表,将字符串类型转换成datatime对象
            dates.append(current_time)
            
            high = int(row[1])  #将列表中的字符串 转换成数值型
            highs.append(high)            #获得第二行的 的数据， 即每天的最高温度
            
            low = int(row[3])
            lows.append(low)        #获取每天的最低温度
    
    #进行数据可视化
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.plot(dates, highs, c='red')
    
    plt.plot(dates, lows, c='green')
    
    #给图表的区域着色，  alpha表示透明度，0表示完全透明
    plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor= 'yellow', alpha= 0.3)   
    
    #设置图形格式
    plt.title('2014年锡特卡每天的最高、最低温度图', fontsize = 15, FontProperties= 'SimHei',color='red')
    plt.xlabel('',fontsize = 12) 
    plt.ylabel('Temperatures (F)',fontsize =12)
    plt.tick_params(axis='both', which= 'major', labelsize = 10)
    plt.show()

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[70]: /images/20220521/b5a0305226d24a8b84eb3a5344a3dd9a.png
[70 1]: /images/20220521/fc7d09d047f2441d876cf935a58d4aae.png
[70 2]: /images/20220521/2684edfa41074b129497d921dc919974.png
[70 3]: /images/20220521/2ada4f69bc0841cab64b6d8f931a54dc.png
[1240]: /images/20220521/fa9f504f07c845cbbd7b9986f5085658.png