用matplotlib 读取文件不用pandas绘制男女身高体重的散点图

时间: 2023-06-06 13:05:39 浏览: 94
好的,这个问题属于技术问题,可以回答。以下是代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 读取身高体重数据,存储在列表中 height = [] weight = [] with open('data.txt', 'r') as f: for line in f: line = line.strip() h, w, gender = line.split(',') height.append(float(h)) weight.append(float(w)) # 绘制散点图 colors = ['b' if g == 'M' else 'r' for g in gender] # 颜色分类,男性用蓝色,女性用红色 plt.scatter(height, weight, c=colors) # 设置标题和坐标轴标签 plt.title("Scatter plot of height and weight") plt.xlabel("Height (cm)") plt.ylabel("Weight (kg)") plt.show() ``` 注意,以上代码中的数据文件`data.txt`应该按照以下格式存储: ``` 170,60,M 165,55,F 180,75,M ... ``` 其中,每行数据表示一个人的身高、体重和性别,用逗号隔开。性别的取值可以是"M"或"F"。
相关问题

Python使用matplotlib读取文档并绘制折线图

### 回答1: 首先,需要安装matplotlib库,在命令行中输入pip install matplotlib即可安装。 然后,在代码中导入matplotlib库: ``` import matplotlib.pyplot as plt ``` 读取文件的方式有很多种,这里以读取csv文件为例: ``` import csv x = [] y = [] # 使用csv模块读取数据 with open('data.csv', 'r') as csv_file: csv_reader = csv.reader(csv_file) # 跳过表头 next(csv_reader) for row in csv_reader: x.append(int(row[0])) y.append(int(row[1])) ``` 然后,使用matplotlib的plot函数绘制折线图: ``` plt.plot(x, y) plt.show() ``` 如果需要保存图片,可以使用savefig函数: ``` plt.savefig('figure.png') ``` 注意:上面的代码假设数据文件是这样的: ``` x,y 1,2 2,3 3,4 4,5 5,6 ``` 这是一个简单的例子,关于matplotlib的用法还有很多其他细节,详情可以参考官方文档:https://matplotlib.org/stable/index.html ### 回答2: Python可以使用matplotlib库读取文档并绘制折线图。 首先,需要安装matplotlib库。在命令行中输入以下命令: pip install matplotlib 安装完成后,在Python的脚本中引入matplotlib库: import matplotlib.pyplot as plt 接下来,需要读取文档中的数据。假设文档中的数据是一组x和y的坐标点,可以使用以下代码读取: x = [] y = [] with open('data.txt', 'r') as file: lines = file.readlines() for line in lines: values = line.split() # 假设数据以空格分隔 x.append(float(values[0])) # 假设x数据在第一列 y.append(float(values[1])) # 假设y数据在第二列 读取完成后,就可以使用matplotlib库绘制折线图了。以下是一个简单的绘制折线图的例子: plt.plot(x, y) plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('折线图') plt.show() 通过调用plt.plot()函数,传入x和y坐标数据,可以绘制出折线图。接着,可以使用plt.xlabel()和plt.ylabel()设置横轴和纵轴的标签,使用plt.title()设置图表的标题。最后,通过调用plt.show()显示绘制的折线图。 以上就是使用matplotlib库读取文档并绘制折线图的简单步骤。根据具体的需求和文档格式,还可以进行一些适当的调整和修改。 ### 回答3: Python使用matplotlib库可以读取文档中的数据,并根据这些数据绘制折线图。 首先,需要导入matplotlib库和相关的模块。一般来说,我们会使用`pyplot`模块来绘制图表,还有其他一些模块用于设置图表的样式、标签等。 接下来,我们需要读取包含数据的文档。可以使用Python的文件操作函数来读取文档,例如`open()`函数。 读取文档后,需要将数据解析成可供绘图使用的格式。常见的方式是使用`csv`模块来处理包含逗号分隔数据的文档,或者使用`pandas`库来处理包含表格数据的文档。 一旦数据被解析出来,我们可以使用`plot()`函数来绘制折线图。`plot()`函数接受两个参数,分别是X轴和Y轴的数据。根据需要,可以使用其他的参数来设置折线的样式、标签等。 绘制完折线图后,可以使用`show()`函数来展示图表。此时,可以对图表进行额外的设置,例如添加标题、X轴和Y轴标签,设置坐标轴的范围、刻度等。 最后,使用`savefig()`函数可以将绘制的折线图保存为图片,方便进一步使用或分享。 总之,Python使用matplotlib库读取文档并绘制折线图的基本流程是导入库和模块、读取文档、解析数据、绘制折线图、展示并设置图表,可以根据具体需求和数据格式进行调整。

matplotlib读取excel并绘制折线图

好的,我可以为您提供一些代码示例。首先,您需要使用pandas库来读取Excel文件,然后使用matplotlib库来绘制折线图。下面是一个简单的示例: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 绘制折线图 plt.plot(df['x'], df['y']) # 添加标题和标签 plt.title('折线图示例') plt.xlabel('X轴标签') plt.ylabel('Y轴标签') # 显示图形 plt.show() ``` 在这个示例中,假设您的Excel文件名为"data.xlsx",其中有两列数据"x"和"y"。您可以根据实际情况修改代码中的文件名和列名。执行这段代码后,将会显示一个带有标题和标签的折线图。
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