Python画图（多图展示在一个平面）

天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物。

每个人都有惰性，但不断学习是好好生活的根本，共勉！

文章均为学习整理笔记，分享记录为主，如有错误请指正，共同学习进步。

文章目录

一、准备表格数据
二、读取表格数据
- 1. 引入所需库
- 2. 读取文件数据
- 3. 打印模型数据
三、将多图画在一个平面上展示
- 1. 获取模型中的列字段数量
- 2. 遍历列字段并画图
- 3. 展示平面图
- 4. 保存图片
四、完整代码
六、执行后的输出展示
- 1. 控制带输出
- 2. 画图结果输出
- 3. 保存的视图查看

关于python读取Excel表格数据并并画图保存简单实现可参考：
Python读取Excel表格数据并画图保存（pandas读取、matplotlib画图）

如何将多个图画在同一个平面上展示，如下
在这里插入图片描述
文章所需excel表格文件和完整代码文件已打包上传到****资源库，点击链接直接获取
Python matplotlib画图 pandas表格数据读取将多个图画在同一个平面内

一、准备表格数据

准备一个Excel文件，并填充数据
创建文件test01.xlsx
将sheet页名称该位car
填充三个字段speed_km_h、temp_c、time_s
填充数据，如下图
在这里插入图片描述

二、读取表格数据

读取表格中的数据，并将读取的模型数据打印输出到控制台
注：需提前下载对应的库信息，可参考文首文章链接

1. 引入所需库

引入pandas库用于读取表格文件
引入matplotlib库用于画图

#引入pandas用于读取
import pandas as pd
#引入matplotlib用于画图
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取文件数据

通过pandas库的函数读取表格文件数据

#使用pandas读取excel表，可指定sheet页的名字
df = pd.read_excel("./test01.xlsx",sheet_name="car")

3. 打印模型数据

打印模型数据

#打印读取的模型
print("df: ",df)

print("="*100)

输出如下
在这里插入图片描述

三、将多图画在一个平面上展示

1. 获取模型中的列字段数量

根据前面读取的数据模型，获取模型中列字段的个数，后续根据列的个数决定输出图的个数

#打印出新模型的列字段数量
field = df.columns.size
print(field)

2. 遍历列字段并画图

根据列字段进行画图，先选择一个字段作为横坐标，然后将所有字段当做纵坐标进行画图

#遍历模型的所有字段
for i, item in enumerate(list(df.columns)):
    #打印字段值
    print(i, item)
    print("="*100)
    # if item == "time_s":
        # continue
    #定义打印视图的参数，field表示线形图的数量，1表示将线形图放在一个图中，i+1表示遍历打印视图，该参数不能为0，所以需要加一
    plt.subplot(field, 1, i+1)

    #打印，以tims_s为横轴，三个字段speed_km_h、time_s、temp_c为纵轴画图
    plt.plot(df["time_s"], df[item])

3. 展示平面图

将整个平面图展示出来

#将整个视图展示
plt.show()

4. 保存图片

在展示的函数show()之前使用savefig()保存图片

# 保存图片到本地，保存在当前位置，以jpg格式存储
filename = "car"
plt.savefig(f"./{filename}.jpg")

四、完整代码

以下为完整代码

#引入pandas用于读取
import pandas as pd
#引入matplotlib用于画图
import matplotlib.pyplot as plt

#需要下载openpyxl，pandas

#使用pandas读取excel表，可指定sheet页的名字
df = pd.read_excel("./test01.xlsx",sheet_name="car")

#打印读取的模型
print("df: ",df)

print("="*100)


#打印表头字段
print("df.colums: ",df.columns)

print("="*100)

#打印出新模型的列字段数量
field = df.columns.size
print(field)

#遍历模型的所有字段
for i, item in enumerate(list(df.columns)):
    #打印字段值
    print(i, item)
    print("="*100)
    # if item == "time_s":
        # continue
    #定义打印视图的参数，field表示线形图的数量，1表示将线形图放在一个图中，i+1表示遍历打印视图，该参数不能为0，所以需要加一
    plt.subplot(field, 1, i+1)

    #打印，以tims_s为横轴，三个字段speed_km_h、time_s、temp_c为纵轴画图
    plt.plot(df["time_s"], df[item])


# 保存图片到本地，保存在当前位置，以jpg格式存储
filename = "car"
plt.savefig(f"./{filename}.jpg")

#将整个视图展示
plt.show()

六、执行后的输出展示

执行完整代码，查看输出结果

1. 控制带输出

控制台输出如下
在这里插入图片描述

2. 画图结果输出

画图结果输出如下，横轴为时间，纵轴为三个字段，三个图在同一平面展示
在这里插入图片描述

3. 保存的视图查看

如图所示，保存位置为当前位置，名称为car.jpg，内容如下
在这里插入图片描述

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