sitka_highs.py
import csv
from matplotlib import pyplot as plt
filename = 'data/sitka_weather_07-2018_simple.csv'
with open(filename) as f:
...
# Нанесение данных на диаграмму.
plt.style.use('seaborn')
fig, ax = plt.subplots()
❶
ax.plot(highs, c='red')
# Форматирование диаграммы.
❷
plt.title("Daily high temperatures, July 2018", fontsize=24)
❸
plt.xlabel('', fontsize=16)
Формат CSV
351
plt.ylabel("Temperature (F)", fontsize=16)
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=16)
plt.show()
Мы передаем при вызове
plot()
список
highs
и аргумент
c='red'
для отобра-
жения точек красным цветом. (Максимумы будут выводиться красным цветом,
а минимумы синим.) Затем указываются другие аспекты форматирования (напри-
мер, размер шрифта и метки)
, уже знакомые вам по главе 15. Так как даты еще
не добавлены, метки для оси
x
не задаются, но вызов
plt.xlabel()
изменяет раз-
мер шрифта, чтобы метки по умолчанию лучше читались
. На рис. 16.1 показана
полученная диаграмма: это простой график температурных максимумов за июль
2018 г. в Ситке (штат Аляска).
Рис. 16.1.
График ежедневных температурных максимумов в июле 2018 г .
в Ситке (штат Аляска)
Модуль datetime
Теперь нанесем даты на график, чтобы с ним было удобнее работать. Первая дата
из файла погодных данных хранится во второй строке файла:
"USW00025333","SITKA AIRPORT, AK US","2018-07-01","0.25",,"62","50"
Данные будут читаться в строковом формате, поэтому нам понадобится способ
преобразовать строку
'2018-07-1'
в объект, представляющий эту дату. Чтобы
построить объект, соответствующий 1 июля 2018 г., мы воспользуемся методом
strptime()
из модуля
datetime
. Посмотрим, как работает
strptime()
в терми-
нальном окне:
|