请问用python处理excel数据绘制曲线图能不能做成一个类似的小软件？

Posted 2023-05-16

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了请问用python处理excel数据绘制曲线图能不能做成一个类似的小软件？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

请问用python处理excel数据绘制曲线图能不能做成一个类似的小软件（我是个新手，现在能用python的一些库处理excel和绘图，但是我想问能不能做成一个软件一样的东西，不用每次都去敲代码）

参考技术A 可以啊，先确定好需要操作excel的哪些动作，用到哪些函数，然后通过python调用excel接口，实现对excel的操作；还有一种是只是读取excel里面的数据，然后通过matplotlib等第三方库，绘制数据曲线图。

python matplotlib 绘制训练曲线综合示例——平滑处理图题设置图例设置字体大小线条样式颜色设置

1 导出曲线数据

训练损失曲线数据,用.csv格式导出,数据如下表所示。用python绘制出 step和Value的关系曲线

2 python简单的绘制曲线

from matplotlib import pyplot as plt
import csv
import numpy as np

filename = "D:/python/pltt/train_loss.csv"  #.csv文件路径，可以添加绝对路径                                          
with open(filename) as f:                                                                                
    csvreader = csv.reader(f, delimiter = ",", quotechar='"')                                       
    for line in range(1):  #1代表从文件第2行开始读取
        next (csvreader)  
    print("lines: ",line) #打印行数

    x = []   #横纵坐标分别建立了两个list                                                                                  
    y = []   
    for row in csvreader:
        x.append(float(row[1]))   #读取第2、3列数据,放入list                                                            
        y.append(float(row[2]))  
    
    # 可视化图线                                                               
    plt.plot(x,y,'g', linewidth=1.0) #曲线颜色绿色，线条宽度1
                                            
plt.show()

可以看到上面的曲线震荡的很厉害，不利于观察整体趋势，需要滤波处理

3 Savitzky-Golay 滤波器–平滑曲线

对曲线进行平滑处理，通过Savitzky-Golay 滤波器，可以在scipy库里直接调用，不需要再定义函数。

from matplotlib import pyplot as plt
import csv
import numpy as np
# 使用Savitzky-Golay 滤波器后得到平滑图线

from scipy.signal import savgol_filter

filename = "D:/python/pltt/train_loss.csv"  #.csv文件路径，这里可以添加绝对路径                                          
with open(filename) as f:                                                                                
    csvreader = csv.reader(f, delimiter = ",", quotechar='"')                                       
    for line in range(1):  #1代表从文件第2行开始读取
        next (csvreader)  
    print("lines: ",line) #打印行数

    x = []   #横纵坐标分别建立了两个list                                                                                  
    y = []   
    for row in csvreader:
        x.append(float(row[1]))   #读取第2、3列数据,放入list                                                            
        y.append(float(row[2]))  

     #Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑
        '''
        scipy.signal.savgol_filter(y, window_length, polyorder)
            y--代表曲线点坐标（x,y）中的y值,为要滤波的信号
            window_length--即窗口长度取值为奇数且不能超过len(x)。它越大，则平滑效果越明显；越小，则更贴近原始曲线。
            polyorder--为多项式拟合的阶数。它越小，则平滑效果越明显；越大，则更贴近原始曲线。
            mode--滤波器的填充信号的扩展类型
        '''
    y = savgol_filter(y, 99, 1, mode= 'nearest')
    
    # 可视化图线                                                                  
    plt.plot(x,y,'g', linewidth=1.0) #曲线颜色绿色，线条宽度1
                                            
plt.show()

   y = savgol_filter(y, 99, 1, mode= 'nearest')

4 对y轴数值缩放处理

对x,y值进行缩放，有两种方法

# 方法① list转array，在再缩放
y=np.array(y)/500 #list转array，再缩放

# 方法② 直接在plt.plot（x,y/500）中缩放
plt.plot(x, y,'g')

错误方法

y = savgol_filter(y/500, 99, 1, mode= 'nearest')
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'list' and 'int'


y.append(float(row[2]/500))   #读取数据，放入list
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'

y = y /500
TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'list' and 'int'

完整代码

from matplotlib import pyplot as plt
import csv
import glob
from os.path import basename
import numpy as np
 
# 使用Savitzky-Golay 滤波器后得到平滑图线
from scipy.signal import savgol_filter


files = sorted(glob.glob("D:/python/pltt/train_loss.csv"))    #读取目录下所有以.csv结尾的文件，这里可以添加绝对路径
for file in files:
    filename = basename(file).rsplit('.', 1)[0]         #用.来分割文件名，取前半部分，例如XX.csv，取XX                                                
    print('\\r'+ filename + "  ", flush = True)                                                             
    with open(file) as f:                                                                                
        csvreader = csv.reader(f, delimiter = ",", quotechar='"')                                       
        for line in range(1):  #1代表从文件第2行开始读取
            next (csvreader)  
        print("lines: ",line) #打印行数

        x = []                                                                                    
        y = []    #横纵坐标分别建立了两个list
        for row in csvreader:
            x.append(float(row[1]))   #读取第2、3列数据                                                            
            y.append(float(row[2]))   #读取数据，放入list                                                             
        
       
        y=np.array(y)/500 #list转array，在缩放

        #Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑
        '''
        scipy.signal.savgol_filter(y, window_length, polyorder)
            y--为要滤波的信号
            window_length--即窗口长度取值为奇数且不能超过len(x)。它越大，则平滑效果越明显；越小，则更贴近原始曲线。
            polyorder--为多项式拟合的阶数。它越小，则平滑效果越明显；越大，则更贴近原始曲线。
        '''

        y= savgol_filter(y, 55, 1, mode= 'nearest')
        # 可视化图线
        plt.plot(x, y,'g')
        
plt.show()

5 设置图题、图例、字体、网格、保存曲线图

from matplotlib import pyplot as plt
import csv
import glob
from os.path import basename
import numpy as np
 
# 使用Savitzky-Golay 滤波器后得到平滑图线
from scipy.signal import savgol_filter

#dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素 ;figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸 
fig=plt.figure(dpi = 80, figsize=(15,8))

#设置标题                      
plt.title("Train_loss",fontsize = 25)    #标题
plt.xlabel("Iterations", fontsize = 25)  #横坐标
plt.ylabel("Loss", fontsize = 25)        #纵坐标

files = sorted(glob.glob("D:/python/pltt/train_loss.csv"))    #读取目录下所有以.csv结尾的文件，这里可以添加绝对路径
for file in files:
    filename = basename(file).rsplit('.', 1)[0]         #用.来分割文件名，取前半部分，例如XX.csv，取XX                                                
    print('\\r'+ filename + "  ", flush = True)                                                             
    with open(file) as f:                                                                                
        csvreader = csv.reader(f, delimiter = ",", quotechar='"')                                       
        for line in range(1):  #1代表从文件第2行开始读取
            next (csvreader)  
        print("lines: ",line) #打印行数

        x = []                                                                                    
        y = []    #横纵坐标分别建立了两个list
        for row in csvreader:
            x.append(float(row[1]))   #读取第2、3列数据                                                            
            y.append(float(row[2]))   #读取数据，放入list                                                             
        
        #设置横纵坐标显示范围
        # plt.xlim((0,90000))#横轴范围
        # plt.ylim((0,200)) #纵轴范围
        plt.tick_params(labelsize=20)#设置坐标刻度值的字体大小

 
        y=np.array(y)/500  #list转array，再缩放，否则报错

        #Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑
        '''
        scipy.signal.savgol_filter(y, window_length, polyorder)
            y--为要滤波的信号
            window_length--即窗口长度取值为奇数且不能超过len(x)。它越大，则平滑效果越明显；越小，则更贴近原始曲线。
            polyorder--为多项式拟合的阶数。它越小，则平滑效果越明显；越大，则更贴近原始曲线。
        '''

        y_smooth = savgol_filter(y, 55, 1, mode= 'nearest')
        # 可视化图线
        plt.plot(x, y_smooth,'g', label = '%s' % filename, linewidth=3.0)
        
        #plt.legend()函数的作用是给图像加图例。
        plt.legend(frameon=True,loc="upper right",fontsize=25) #分别为图例有边框、图例放在右上角、图例大小
        #plt.grid()#添加网格
        plt.savefig('D:/python/pltt/Train_loss' + '.png',dpi = 80)   #保存了绘制的图像     
        print("Done processing " + str(len(files)) + " files.")                                                 

plt.grid()#添加网格
plt.show()