轴承数据Python绘图

本文将详细介绍如何使用Python进行轴承数据绘图。

一、导入数据

在进行数据绘图之前，首先需要导入相关数据。可以使用Pandas库来读取轴承数据，并将其存储在DataFrame中：

import pandas as pd

# 从CSV文件中读取数据
data = pd.read_csv('bearing_data.csv')

# 查看前几行数据
print(data.head())

二、绘制折线图

折线图是展示轴承数据趋势的常用图表之一。可以使用Matplotlib库来绘制折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制折线图
plt.plot(data['时间'], data['温度'], label='温度')
plt.plot(data['时间'], data['振动'], label='振动')

# 添加标题和标签
plt.title('轴承温度和振动趋势图')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('数值')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

三、绘制散点图

散点图能够直观地展示轴承数据的分布情况。以下是使用Matplotlib库绘制散点图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制散点图
plt.scatter(data['温度'], data['振动'])

# 添加标题和标签
plt.title('轴承温度和振动关系图')
plt.xlabel('温度')
plt.ylabel('振动')

# 显示图形
plt.show()

四、绘制柱状图

柱状图可以用来比较不同轴承参数之间的差异。以下代码展示了如何使用Matplotlib库绘制柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制柱状图
plt.bar(data['序号'], data['寿命'])

# 添加标题和标签
plt.title('轴承寿命柱状图')
plt.xlabel('轴承序号')
plt.ylabel('寿命')

# 显示图形
plt.show()

五、绘制饼图

饼图可以直观地展示各轴承类型的占比情况。以下是使用Matplotlib库绘制饼图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制饼图
plt.pie(data['数量'], labels=data['类型'], autopct='%1.1f%%')

# 添加标题
plt.title('轴承类型分布饼图')

# 显示图形
plt.show()

六、绘制雷达图

雷达图可以用来比较不同轴承参数之间的差异，并展示其相对重要程度。以下代码展示了如何使用Matplotlib库绘制雷达图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 设置雷达图的角度和数量
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(data.columns[1:]))
num_vars = len(data.columns[1:])

# 绘制雷达图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw={'projection': 'polar'})
ax.set_theta_offset(np.pi/2)
ax.set_theta_direction(-1)

# 为每个数据点绘制线条和标签
for i, (name, values) in enumerate(data.iteritems()):
    ax.plot(angles, values[1:], label=name)

# 添加标题和标签
ax.set_xticks(angles)
ax.set_xticklabels(data.columns[1:])
ax.set_rlabel_position(0)
ax.legend()

# 显示图形
plt.show()

通过以上代码示例，我们可以通过Python绘图库来实现对轴承数据的可视化，从而更好地理解数据的趋势和特征。