matplotlib与numpy，xlwings，pandas绘制图给出完整实例

以下是一个完整的实例，展示如何使用matplotlib、numpy、xlwings和pandas绘制图表：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import xlwings as xw
import pandas as pd

# 读取Excel数据
wb = xw.Book('data.xlsx')
sheet = wb.sheets['Sheet1']
data = sheet.range('A1').expand().value

# 转换为pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])

# 绘制折线图
plt.plot(df['日期'], df['销售额'])
plt.title('销售额趋势')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('销售额')

# 绘制柱状图
plt.bar(df['日期'], df['订单量'])
plt.title('订单量趋势')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('订单量')

# 保存图表
plt.savefig('trend.png')

# 显示图表
plt.show()

# 关闭Excel
wb.close()

这个例子首先使用xlwings读取Excel数据，然后使用pandas将数据转换为DataFrame。接下来，使用matplotlib绘制折线图和柱状图，并保存为PNG文件。最后，关闭Excel并展示图表。

相关问题

使用matplotlib、numpy、pandas、xlwings绘制图，给出完整实例和注释以及完整excel数据

本实例我们将使用matplotlib、numpy、pandas、xlwings这四个库来绘制一个简单的折线图。

1. 准备数据

首先我们需要准备数据，我们在excel中准备了以下数据：


2. 导入数据

我们使用pandas来读取excel数据：

import pandas as pd

# 读取excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 打印数据
print(df)

输出结果：

        日期  销售量
0  2022/1/1  100
1  2022/1/2  120
2  2022/1/3  130
3  2022/1/4  110
4  2022/1/5  140
5  2022/1/6  150
6  2022/1/7  130

3. 绘制折线图

接下来我们使用matplotlib来绘制折线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成x轴数据
x = np.arange(len(df))

# 绘制折线图
plt.plot(x, df['销售量'], 'o-')

# 设置x轴标签
plt.xlabel('日期')

# 设置y轴标签
plt.ylabel('销售量')

# 显示图形
plt.show()

输出结果：


4. 导出图表

最后我们使用xlwings将图表导出到excel中：

import xlwings as xw

# 打开excel
wb = xw.Book('data.xlsx')
# 获取Sheet1
sht = wb.sheets['Sheet1']

# 将图表插入到Sheet1的B2单元格
sht.pictures.add(plt, name='销售量图表', update=True, left=sht.range('B2').left, top=sht.range('B2').top)

# 保存excel
wb.save()
# 关闭excel
wb.close()

输出结果：


完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import xlwings as xw

# 读取excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 打印数据
print(df)

# 生成x轴数据
x = np.arange(len(df))

# 绘制折线图
plt.plot(x, df['销售量'], 'o-')

# 设置x轴标签
plt.xlabel('日期')

# 设置y轴标签
plt.ylabel('销售量')

# 显示图形
plt.show()

# 打开excel
wb = xw.Book('data.xlsx')
# 获取Sheet1
sht = wb.sheets['Sheet1']

# 将图表插入到Sheet1的B2单元格
sht.pictures.add(plt, name='销售量图表', update=True, left=sht.range('B2').left, top=sht.range('B2').top)

# 保存excel
wb.save()
# 关闭excel
wb.close()

完整excel数据：


使用matplotlib、numpy、xlwings和pandas绘制图标，给出完整实例和完整excel数据

以下是一个使用matplotlib、numpy、xlwings和pandas绘制图表的完整示例，以及一个包含完整数据的Excel文件。

首先，我们需要安装必要的Python库。在命令行中输入以下命令：

pip install matplotlib numpy xlwings pandas

接下来，我们将使用xlwings将Excel文件中的数据读取到Python中。我们可以使用以下代码：

import xlwings as xw
import pandas as pd

# 打开Excel文件
wb = xw.Book('example.xlsx')

# 读取数据
data_range = wb.sheets['Sheet1'].range('A1:B6')
data = pd.DataFrame(data_range.value, columns=['x', 'y'])

现在，我们已经将Excel文件中的数据读取到了一个名为“data”的Pandas DataFrame中。

接下来，我们将使用numpy和matplotlib绘制一个简单的折线图，展示x和y的关系：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 把x和y的值分别保存为numpy数组
x = np.array(data['x'])
y = np.array(data['y'])

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Example Plot')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

这将创建一个简单的折线图，显示x和y的关系。

完整的代码如下：

import xlwings as xw
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 打开Excel文件
wb = xw.Book('example.xlsx')

# 读取数据
data_range = wb.sheets['Sheet1'].range('A1:B6')
data = pd.DataFrame(data_range.value, columns=['x', 'y'])

# 把x和y的值分别保存为numpy数组
x = np.array(data['x'])
y = np.array(data['y'])

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Example Plot')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图表
plt.show()

Excel文件中的数据如下：

| x | y |
| --- | --- |
| 1 | 2 |
| 2 | 4 |
| 3 | 6 |
| 4 | 8 |
| 5 | 10 |
| 6 | 12 |

注意：在使用xlwings读取Excel数据时，要确保Excel文件已经关闭。