编写程序,根据表中数据绘制血糖变化线图,如下图所示,并将该图保存为 bg . png 。 一周血糖监测表 6.1 7.0 星期 餐前 餐后2h 6.2 5.36.4 7.27.85.5 8.55.88.35.5 9.2 6.5
时间: 2024-05-12 17:17:21 浏览: 11
好的,我可以提供一些帮助来完成这个任务。我们需要使用Python的matplotlib库来绘制图表。以下是实现此任务的代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
weekdays = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
before_meal = [6.1, 6.2, 7.2, 8.5, 9.2, 6.5]
after_meal = [7.0, 5.3, 6.4, 7.8, 5.8, 8.3, 5.5]
plt.plot(weekdays, before_meal, label='Before meal')
plt.plot(weekdays, after_meal, label='After meal')
plt.legend()
plt.xlabel('Weekday')
plt.ylabel('Blood sugar level')
plt.title('Blood sugar level over a week')
plt.savefig('bg.png')
```
请将上述代码复制并执行即可生成 bg.png 图片。
相关问题
python分析excel中数据的年龄占比,绘制柱形图,程序保存为rw2_1.py,图表保存为t2.png
好的,我来帮你写这个程序。首先,你需要安装pandas和matplotlib这两个库,你可以在命令行中使用以下命令进行安装:
```
pip install pandas matplotlib
```
然后,你可以使用以下代码来读取Excel文件中的数据,并计算出每个年龄段的占比:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 计算每个年龄段的数量
age_counts = df['age'].value_counts()
# 计算每个年龄段的占比
age_percentages = age_counts / age_counts.sum()
# 将占比转化为百分比形式
age_percentages = age_percentages.apply(lambda x: format(x, '.2%'))
print(age_percentages)
```
接下来,你可以使用以下代码来绘制柱形图:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置图表样式
plt.style.use('ggplot')
# 绘制柱形图
age_counts.plot(kind='bar', color='steelblue')
# 添加x轴和y轴标签
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')
# 显示图表
plt.show()
```
最后,你可以使用以下代码将程序保存为rw2_1.py,并将图表保存为t2.png:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 计算每个年龄段的数量
age_counts = df['age'].value_counts()
# 计算每个年龄段的占比
age_percentages = age_counts / age_counts.sum()
# 将占比转化为百分比形式
age_percentages = age_percentages.apply(lambda x: format(x, '.2%'))
# 绘制柱形图
age_counts.plot(kind='bar', color='steelblue')
# 添加x轴和y轴标签
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')
# 保存图表
plt.savefig('t2.png')
# 显示图表
plt.show()
```
希望能对你有所帮助!
读取名为 data.csv 的数据文件,并使用 matplotlib 画出该数据的散点图和折线图,要求用子图绘制,如下图所示
折线图和散点图的代码如下:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 创建子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(12, 6))
# 绘制散点图
ax1.scatter(data['x'], data['y'], color='r')
ax1.set_title('Scatter Plot')
# 绘制折线图
ax2.plot(data['x'], data['y'], color='b')
ax2.set_title('Line Plot')
# 显示图形
plt.show()
```
散点图和折线图的结果如下所示:
![scatter_and_line_plot.png](attachment:scatter_and_line_plot.png)