Python绘图实战：二维曲线与数据分析

"这篇教程主要介绍了如何使用Python的numpy和matplotlib库来绘制二维曲线，以及在实际生活中的应用，如分析个人运动数据。通过引入xlrd库读取Excel文件，作者展示了如何将数据处理和绘图结合在一起。" 在Python编程中，数据可视化是一个重要的方面，特别是对于数据分析和科学研究。本教程聚焦于使用Python来绘制二维曲线，这是一个常见的任务，通常与数据解释和展示相关。Python提供了多个库来实现这一目的，其中numpy和matplotlib是最常用且强大的工具。 numpy库是Python中用于科学计算的核心库，它提供了高效的多维数组对象以及各种数学函数来处理这些数组。在绘制曲线时，numpy可以帮助我们处理和计算数据，例如进行平均、求和、指数或对数等操作。 matplotlib则是Python中最广泛使用的绘图库，它可以生成线图、散点图、直方图等多种图形。在二维曲线绘制中，matplotlib的`pyplot`子模块（通常导入为`plt`）提供了一系列方法，如`plot()`，用于创建线条和标记，以及`subplots()`，用于创建包含多个子图的布局。文中提到，matplotlib现在功能更加强大，甚至支持三维图像的绘制。 在实际应用示例中，作者使用Python读取个人运动数据，这些数据存储在Excel文件中。为了处理Excel文件，他们还引入了xlrd库，该库可以方便地读取Excel文件的内容。通过遍历工作表的单元格，获取每日记录并转换为浮点数，作者计算了运动数据的相关统计量，并将结果用于绘制曲线。 在代码示例中，可以看到一个名为`SportLine`的函数，它接收Excel文件路径作为参数。函数内，首先创建了表示一年中每一天的列表`days_year`和目标公里数列表`target_km`。然后，使用`open_workbook()`打开Excel文件，通过`sheet_by_name()`获取指定工作表，进一步读取数据到`records`列表。通过对`records`进行计算，可以得到累计记录和其他统计数据，这些数据随后用于在matplotlib的子图中绘制曲线。 通过这个例子，我们可以学习到如何结合numpy和matplotlib进行数据处理和可视化，以及如何利用Python的其他库（如xlrd）来读取不同格式的数据文件。这样的技能在处理实验数据、监控系统性能、或者分析个人健康数据等场景中都非常实用。