用python画出excel表格中从某一列到某一列每一列数据的变化曲线
时间: 2024-05-10 09:20:36 浏览: 7
以下是一个示例代码,可以实现从第2列到第5列每一列数据的变化曲线绘制:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 获取需要绘制曲线的列
cols = ['col{}'.format(i) for i in range(2, 6)]
# 绘制曲线
for col in cols:
plt.plot(df[col], label=col)
# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('X Label')
plt.ylabel('Y Label')
plt.title('Line Chart')
# 显示图形
plt.show()
```
其中,`data.xlsx`是Excel文件的文件名,需要与代码文件在同一目录下。如果需要绘制其他列的曲线,可以根据需要修改`cols`列表的内容。另外,需要安装`pandas`和`matplotlib`库才能运行该代码。
相关问题
用python画出excel表格中从某一列到某一列每一列数据的变化曲线(第一行为列名称)
以下是一个基本的实现,使用pandas和matplotlib库:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')
# 获取要绘制的列范围
start_col = input('请输入起始列名称:')
end_col = input('请输入终止列名称:')
start_index = df.columns.get_loc(start_col)
end_index = df.columns.get_loc(end_col)
# 绘制曲线
for i in range(start_index, end_index+1):
plt.plot(df.iloc[:, i], label=df.columns[i])
plt.legend()
plt.show()
```
以上代码中,我们首先使用pandas的`read_excel`函数读取Excel文件,并将其存储在`df`数据框中。接下来,我们通过输入起始列名称和终止列名称来确定要绘制的列范围,并将其转换为列索引。最后,我们使用matplotlib库的`plot`函数来绘制每一列的曲线,并使用`legend`函数添加图例,最终使用`show`函数显示图像。
用python画出excel表格最后30行的第五列到第四十四列每一列“随着行数递增”信息熵值的变化曲线
首先,我们需要安装以下库:
- pandas:用于读取和处理 Excel 表格数据
- matplotlib:用于画图
在安装完库之后,我们可以按照以下步骤进行操作:
1. 读取 Excel 表格数据
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 表格数据
df = pd.read_excel("example.xlsx")
```
这里我们假设 Excel 表格的文件名为 "example.xlsx"。
2. 计算信息熵值
```python
import math
# 定义计算信息熵值的函数
def entropy(values):
total = sum(values)
entropy = 0
for value in values:
if value == 0:
continue
probability = value / total
entropy -= probability * math.log2(probability)
return entropy
# 计算信息熵值
entropies = []
for i in range(len(df.index) - 30, len(df.index)):
row = df.iloc[i, 4:44]
values = row.tolist()
entropies.append(entropy(values))
```
这里我们定义了一个计算信息熵值的函数 `entropy`,然后使用循环计算最后 30 行的信息熵值,并将结果保存在列表 `entropies` 中。
3. 画图
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 画图
plt.plot(entropies)
plt.xlabel("Row")
plt.ylabel("Entropy")
plt.show()
```
最后,我们使用 matplotlib 库画出信息熵值随着行数递增的变化曲线。
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
import math
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取 Excel 表格数据
df = pd.read_excel("example.xlsx")
# 定义计算信息熵值的函数
def entropy(values):
total = sum(values)
entropy = 0
for value in values:
if value == 0:
continue
probability = value / total
entropy -= probability * math.log2(probability)
return entropy
# 计算信息熵值
entropies = []
for i in range(len(df.index) - 30, len(df.index)):
row = df.iloc[i, 4:44]
values = row.tolist()
entropies.append(entropy(values))
# 画图
plt.plot(entropies)
plt.xlabel("Row")
plt.ylabel("Entropy")
plt.show()
```