用matplotlib 读取文件不用pandas绘制男女身高体重的散点图

好的，这个问题属于技术问题，可以回答。以下是代码示例：

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。

pandas读取csv文件并绘制折线图

首先需要安装 pandas 和 matplotlib 两个库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas matplotlib

然后可以使用 pandas 的 read_csv 函数读取 csv 文件，并使用 matplotlib 的 plot 函数绘制折线图。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取 csv 文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制折线图
plt.plot(data['x'], data['y'])

# 设置 x 轴和 y 轴标签
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 显示图形
plt.show()

其中，data.csv 是待读取的 csv 文件，包含两列数据 x 和 y。x 列为自变量，y 列为因变量。在绘制折线图时，使用 data['x'] 和 data['y'] 分别获取 x 列和 y 列的数据。设置 x 轴和 y 轴标签可以使用 xlabel 和 ylabel 函数。最后使用 show 函数显示图形。