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Python从Excel读取数据并使用Matplotlib绘制成二维图像

发布:2023-04-12 11:05:02 59


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Python读取Excel数据

知识点

  • 使用 xlrd 扩展包读取 Excel 数据
  • 使用 Matplotlib 绘制二维图像
  • 显示 LaTeX 风格公式
  • 坐标点处透明化

接下来,我们将通过实践操作,带领大家使用 Python 实现从 Excel 读取数据绘制成精美图像。

首先,我们来绘制一个非常简单的正弦函数,代码如下:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x = np.linspace(0, 10, 500)
dashes = [10, 5, 100, 5]  # 10 points on, 5 off, 100 on, 5 off
fig, ax = plt.subplots()
line1, = ax.plot(x, np.sin(x), '--', linewidth=2,
                 label='Dashes set retroactively')
line1.set_dashes(dashes)
line2, = ax.plot(x, -1 * np.sin(x), dashes=[30, 5, 10, 5],
                 label='Dashes set proactively')
ax.legend(loc='lower right')

测试 xlrd 扩展包

xlrd 顾名思义,就是 Excel 文件的后缀名 .xl 文件 read 的扩展包。这个包只能读取文件,不能写入。写入需要使用另外一个包。但是这个包,其实也能读取.xlsx文件。

从 Excel 中读取数据的过程比较简单,首先从 xlrd 包导入 open_workbook,然后打开 Excel 文件,把每个 sheet 里的每一行每一列数据都读取出来即可。很明显,这是个循环过程。

## 下载所需示例数据  
## 1. https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/791/my_data.xlsx
## 2. https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/791/phase_detector.xlsx
## 3. https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/791/phase_detector2.xlsx
from xlrd import open_workbook
x_data1 = []
y_data1 = []
wb = open_workbook('phase_detector.xlsx')
for s in wb.sheets():
    print('Sheet:', s.name)
    for row in range(s.nrows):
        print('the row is:', row)
        values = []
        for col in range(s.ncols):
            values.append(s.cell(row, col).value)
        print(values)
        x_data1.append(values[0])
        y_data1.append(values[1])

如果安装包没有问题,这段代码应该能打印出 Excel 表中的数据内容。解释一下这段代码:

  • 打开一个 Excel 文件后,首先对文件内的 sheet 进行循环,这是最外层循环。
  • 在每个 sheet 内,进行第二次循环,行循环。
  • 在每行内,进行列循环,这是第三层循环。

在最内层列循环内,取出行列值,复制到新建的 values 列表内,很明显,源数据有几列,values 列表就有几个元素。我们例子中的 Excel 文件有两列,分别对应角度和 DC 值。所以在列循环结束后,我们将取得的数据保存到 x_data1y_data1 这两个列表中。

绘制图像 V1

第一个版本的功能很简单,从 Excel 中读取数据,然后绘制成图像。同样先下载所需数据:

def read_xlsx(name):
    wb = open_workbook(name)
    x_data = []
    y_data = []
    for s in wb.sheets():
        for row in range(s.nrows):
            values = []
            for col in range(s.ncols):
                values.append(s.cell(row, col).value)
            x_data.append(values[0])
            y_data.append(values[1])
    return x_data, y_data
x_data, y_data = read_xlsx('my_data.xlsx')
plt.plot(x_data, y_data, 'bo-', label=u"Phase curve", linewidth=1)
plt.title(u"TR14 phase detector")
plt.legend()
plt.xlabel(u"input-deg")
plt.ylabel(u"output-V")

从 Excel 中读取数据的程序,上面已经解释过了。这段代码后面的函数是 Matplotlib 绘图的基本格式,此处的输入格式为:plt.plot(x 轴数据, y 轴数据, 曲线类型, 图例说明, 曲线线宽)。图片顶部的名称,由 plt.title(u"TR14 phase detector") 语句定义。最后,使用 plt.legend() 使能显示图例。

绘制图像 V2

这个图只绘制了一个表格的数据,我们一共有三个表格。但是就这个一个已经够丑了,我们先来美化一下。首先,坐标轴的问题:横轴的 0 点对应着纵轴的 8,这个明显不行。我们来移动一下坐标轴,使之 0 点重合:

from pylab import gca
plt.plot(x_data, y_data, 'bo-', label=u"Phase curve", linewidth=1)
plt.title(u"TR14 phase detector")
plt.legend()
ax = gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
plt.xlabel(u"input-deg")
plt.ylabel(u"output-V")

好的,移动坐标轴后,图片稍微顺眼了一点,我们也能明显的看出来,图像与横轴的交点大约在 180 度附近。

解释一下移动坐标轴的代码:我们要移动坐标轴,首先要把旧的坐标拆了。怎么拆呢?原图是上下左右四面都有边界刻度的图像,我们首先把右边界拆了不要了,使用语句 ax.spines['right'].set_color('none')

把右边界的颜色设置为不可见,右边界就拆掉了。同理,再把上边界拆掉 ax.spines['top'].set_color('none')

拆完之后,就只剩下我们关心的左边界和下边界了,这俩就是 x 轴和 y 轴。然后我们移动这两个轴,使他们的零点对应起来:

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

这样,就完成了坐标轴的移动。

绘制图像 V3

我们能不能给图像过零点加个标记呢?显示的告诉看图者,过零点在哪,就免去看完图还得猜,要么就要问作报告的人。

plt.plot(x_data, y_data, 'bo-', label=u"Phase curve", linewidth=1)
plt.annotate('zero point', xy=(180, 0), xytext=(60, 3),
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),)
plt.title(u"TR14 phase detector")
plt.legend()
ax = gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
plt.xlabel(u"input-deg")
plt.ylabel(u"output-V")

好的,加上标注的图片,显示效果更好了。标注的添加,使用 plt.annotate(标注文字, 标注的数据点, 标注文字坐标, 箭头形状) 语句。这其中,标注的数据点是我们感兴趣的,需要说明的数据,而标注文字坐标,需要我们根据效果进行调节,既不能遮挡原曲线,又要醒目。

绘制图像 V4

我们把三组数据都画在这幅图上,方便对比,此外,再加上一组理想数据进行对照。这一次我们再做些改进,把横坐标的单位用 LaTeX 引擎显示;不光标记零点,把两边的非线性区也标记出来;

plt.annotate('Close loop point', size=18, xy=(180, 0.1), xycoords='data',
             xytext=(-100, 40), textcoords='offset points',
             arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")
             )
plt.annotate(' ', xy=(0, -0.1), xycoords='data',
             xytext=(200, -90), textcoords='offset points',
             arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=-.2")
             )
plt.annotate('Zero point in non-monotonic region', size=18, xy=(360, 0), xycoords='data',
             xytext=(-290, -110), textcoords='offset points',
             arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")
             )
plt.plot(x_data, y_data, 'b', label=u"Faster D latch and XOR", linewidth=2)
x_data1, y_data1 = read_xlsx('phase_detector.xlsx')
plt.plot(x_data1, y_data1, 'g', label=u"Original", linewidth=2)
x_data2, y_data2 = read_xlsx('phase_detector2.xlsx')
plt.plot(x_data2, y_data2, 'r', label=u"Move the pullup resistor", linewidth=2)
x_data3 = []
y_data3 = []
for i in range(360):
    x_data3.append(i)
    y_data3.append((i-180)*0.052-0.092)
plt.plot(x_data3, y_data3, 'c', label=u"The Ideal Curve", linewidth=2)
plt.title(u"$2\pi$ phase detector", size=20)
plt.legend(loc=0)  # 显示 label
# 移动坐标轴代码
ax = gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
plt.xlabel(u"$\phi/deg$", size=20)
plt.ylabel(u"$DC/V$", size=20)

LaTeX 表示数学公式,使用 $$ 表示两个符号之间的内容是数学符号。圆周率就可以简单表示为 $\pi$,简单到哭,显示效果却很好看。同样的,$\phi$ 表示角度符号,书写和读音相近,很好记。

对于圆周率,角度公式这类数学符号,使用 LaTeX 来表示,是非常方便的。这张图比起上面的要好看得多了。但是,依然觉得还是有些丑。好像用平滑线画出来的图像,并不如用点线画出来的好看。而且点线更能反映实际的数据点。此外,我们的图像跟坐标轴重叠的地方,把坐标和数字都挡住了,看着不太美。

图中的理想曲线的数据,是根据电路原理纯计算出来的,要讲清楚需要较大篇幅,这里就不展开了,只是为了配合比较而用,这部分代码,大家知道即可:

for i in range(360):
    x_data3.append(i)
    y_data3.append((i-180)*0.052-0.092)
plt.plot(x_data3, y_data3, 'c', label=u"The Ideal Curve", linewidth=2)

绘制图像 V5

我们再就上述问题,进行优化。优化的过程包括:改变横坐标的显示,使用弧度显示;优化图像与横坐标相交的部分,透明显示;增加网络标度。

plt.annotate('The favorite close loop point', size=16, xy=(1, 0.1), xycoords='data',
             xytext=(-180, 40), textcoords='offset points',
             arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")
             )
plt.annotate(' ', xy=(0.02, -0.2), xycoords='data',
             xytext=(200, -90), textcoords='offset points',
             arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=-.2")
             )
plt.annotate('Zero point in non-monotonic region', size=16, xy=(1.97, -0.3), xycoords='data',
             xytext=(-290, -110), textcoords='offset points',
             arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")
             )
plt.plot(x_data, y_data, 'bo--', label=u"Faster D latch and XOR", linewidth=2)
plt.plot(x_data3, y_data3, 'c', label=u"The Ideal Curve", linewidth=2)
plt.title(u"$2\pi$ phase detector", size=20)
plt.legend(loc=0)  # 显示 label
# 移动坐标轴代码
ax = gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
plt.xlabel(u"$\phi/rad$", size=20)  # 角度单位为 pi
plt.ylabel(u"$DC/V$", size=20)
plt.xticks([0, 0.5, 1, 1.5, 2], [r'$0$', r'$\pi/2$',      r'$\pi$', r'$1.5\pi$', r'$2\pi$'], size=16)
for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
    label.set_bbox(dict(facecolor='white', edgecolor='None', alpha=0.65))
plt.grid(True)

与我们最开始那张图比起来,是不是有种脱胎换骨的感觉?这其中,对图像与坐标轴相交的部分,做了透明化处理,代码为:

for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
    label.set_bbox(dict(facecolor='white', edgecolor='None', alpha=0.65))

透明度由其中的参数 alpha=0.65 控制,如果想更透明,就把这个数改到更小,0 代表完全透明,1 代表不透明。而改变横轴坐标显示方式的代码为:

plt.xticks([0, 0.5, 1, 1.5, 2], [r'$0$', r'$\pi/2$',      r'$\pi$', r'$1.5\pi$', r'$2\pi$'], size=16)

这里直接手动指定 x 轴的标度。依然是使用 LaTeX 引擎来表示数学公式。

实验总结

本次实验使用 Python 的绘图包 Matplotlib 绘制了一副图像。图像的数据来源于 Excel 数据表。与使用数据表画图相比,通过程序控制绘图,得到了更加灵活和精细的控制,最终绘制除了一幅精美的图像。

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参考资料

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