导入csv文件数据，利用matplotlib绘制趋势图

以下是一个简单的示例代码，演示如何导入csv文件数据并使用matplotlib绘制趋势图。

import csv
import matplotlib.pyplot as plt

# 从csv文件中读取数据
filename = 'data.csv'
with open(filename) as f:
    reader = csv.reader(f)
    header_row = next(reader)

    dates, highs, lows = [], [], []
    for row in reader:
        current_date = row[0]
        high = int(row[1])
        low = int(row[2])
        dates.append(current_date)
        highs.append(high)
        lows.append(low)

# 绘制趋势图
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
plt.plot(dates, highs, c='red', alpha=0.5)
plt.plot(dates, lows, c='blue', alpha=0.5)
plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1)

# 设置图形格式
plt.title("Daily high and low temperatures - 2020\nSan Francisco, CA", fontsize=20)
plt.xlabel('', fontsize=16)
fig.autofmt_xdate()
plt.ylabel("Temperature (F)", fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)

plt.show()

在这个示例中，我们首先使用csv模块从一个名为"data.csv"的csv文件中读取数据。然后，我们将日期、最高温度和最低温度分别存储在列表dates、highs和lows中。

接下来，我们使用matplotlib绘制趋势图。我们使用plot()函数绘制最高和最低温度的线条，并使用fill_between()函数填充它们之间的区域。我们也设置了图形的标题、横轴和纵轴标签以及刻度大小。

最后，我们使用show()函数显示图形。运行代码后，将会看到一个趋势图，显示了2020年旧金山每天的最高和最低温度。