本文目录一览：
- 1、如何使用python制作excel透视曲线图
- 2、如何使用Python绘制光滑实验数据曲线
- 3、python怎么画曲线
- 4、如何用Python画实时更新的波动率曲线图
- 5、python matplotlib模块 如何画两张图出来
- 6、Python大数据， 一些简单的操作
如何使用python制作excel透视曲线图
Excel功能之强大，每个人都会用到。你还在为怎么做数据表烦恼么。Excel高版本自带的数据图表可以满足一般需求，这就是高版本的好处自带很多实用功能减轻繁重的工作。本文就2010版本的数据视图做个简单的功能介绍，制作一个孩子的各科目每年学习成绩曲线图
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工具材料：
excel2010
操作方法
01
数据源，先做好每年孩子各科目学习成绩的记录
02
数据透视图，首先要选择数据，然后点击‘插入’-》数据透视表-》数据透视图
03
选择必要选项，在弹出的对话框中，有两个选项供选择，一个是数据源（可以选择外部数据源，默认是当前选中的数据），一个是视图要显示的位置，可以在当前的表中呈现，也可以在另外一个sheet中展现。一般情况下我是在当前工作表中呈现，直观，方便。
04
报错，如果选择了‘现有工作表’，但是‘位置’里为空，这样直接确定是会报错的，因为你还么有选择图标要显示的位置。
05
选择需要展示的数据，刚才选择的数据源列都在上面提现出来了，现在是要选择数据视图展示的内容。我们来选择科目、时间、成绩。
06
横轴、纵轴调整，图1位置是我们所谓的X轴，图2是我们要显示的几个内容，图3是显示的Y轴数值。
07
选择图标样式，步骤6完成之后，默认是柱状图，但是这个不直观，我想要的是曲线走势图，所以可以改变下显示的样式，
08
完美走势图，看曲线就可以知道小朋友数学、音乐成绩在不断提高，英语成绩波动不大，语文成绩在下滑。
如何使用Python绘制光滑实验数据曲线
楼主的问题是否是“怎样描绘出没有数据点的位置的曲线”，或者是“x在某个位置时，即使没有数据，我也想知道他的y值是多少，好绘制曲线”。这就是个预测未知数据的问题。
传统的方法就是回归，python的scipy可以做。流行一点的就是机器学习，python的scikit-learn可以做。
但问题在于，仅由光强能预测出开路电压吗（当然，有可能可以预测。）？就是你的图1和图2的曲线都不能说是不可能发生的情况吧，所以想预测开路电压值还需引入其他影响因子。这样你才能知道平滑曲线到底应该像图1还是图2还是其他样子。
如果是单因子的话，从散点图观察，有点像 y = Alnx + B，用线性回归模型确定A,B的值就可以通过x预测y的值，从而绘制平滑的曲线了。
python怎么画曲线
打开Python，使用import导入numpy和matplotlib.pyplot模块。输入函数数据，然后使用plt.show()展示绘制的图像即可。
如何用Python画实时更新的波动率曲线图
用python做是不是有些太重了，python只需要负责给前端返回格式化的数据就好啦，这种图片的事情让这种专业的工具去做岂不更好
实时刷新的曲线图 | Highcharts
需要一点点js知识和最简单的flask知识，但是时间成本和效果表现肯定要优于python GUI
python matplotlib模块 如何画两张图出来
python matplotlib模块 如何画两张图出来的方法：
代码如下所示：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#创建自变量数组
x= np.linspace(0,2*np.pi,500)
#创建函数值数组
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.sin(x*x)
#创建图形
plt.figure(1)
'''
意思是在一个2行2列共4个子图的图中，定位第1个图来进行操作（画图）。
最后面那个1表示第1个子图。那个数字的变化来定位不同的子图
'''
#第一行第一列图形
ax1 = plt.subplot(2,2,1)
#第一行第二列图形
ax2 = plt.subplot(2,2,2)
#第二行
ax3 = plt.subplot(2,1,2)
#选择ax1
plt.sca(ax1)
#绘制红色曲线
plt.plot(x,y1,color='red')
#限制y坐标轴范围
plt.ylim(-1.2,1.2)
#选择ax2
plt.sca(ax2)
#绘制蓝色曲线
plt.plot(x,y2,'b--')
plt.ylim(-1.2,1.2)
#选择ax3
plt.sca(ax3)
plt.plot(x,y3,'g--')
plt.ylim(-1.2,1.2)
plt.show()
附上效果图。
Python大数据， 一些简单的操作
#coding:utf-8
#file: FileSplit.py
import os,os.path,time
def FileSplit(sourceFile, targetFolder):
sFile = open(sourceFile, 'r')
number = 100000 #每个小文件中保存100000条数据
dataLine = sFile.readline()
tempData = [] #缓存列表
fileNum = 1
if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目标目录不存在，则创建
os.mkdir(targetFolder)
while dataLine: #有数据
for row in range(number):
tempData.append(dataLine) #将一行数据添加到列表中
dataLine = sFile.readline()
if not dataLine :
break
tFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] + str(fileNum) + ".txt")
tFile = open(tFilename, 'a+') #创建小文件
tFile.writelines(tempData) #将列表保存到文件中
tFile.close()
tempData = [] #清空缓存列表
print(tFilename + " 创建于: " + str(time.ctime()))
fileNum += 1 #文件编号
sFile.close()
if __name__ == "__main__" :
FileSplit("access.log","access")
#coding:utf-8
#file: Map.py
import os,os.path,re
def Map(sourceFile, targetFolder):
sFile = open(sourceFile, 'r')
dataLine = sFile.readline()
tempData = {} #缓存列表
if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目标目录不存在，则创建
os.mkdir(targetFolder)
while dataLine: #有数据
p_re = re.compile(r'(GET|POST)s(.*?)sHTTP/1.[01]',re.IGNORECASE) #用正则表达式解析数据
match = p_re.findall(dataLine)
if match:
visitUrl = match[0][1]
if visitUrl in tempData:
tempData[visitUrl] += 1
else:
tempData[visitUrl] = 1
dataLine = sFile.readline() #读入下一行数据
sFile.close()
tList = []
for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):
tList.append(key + " " + str(value) + 'n')
tFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] + "_map.txt")
tFile = open(tFilename, 'a+') #创建小文件
tFile.writelines(tList) #将列表保存到文件中
tFile.close()
if __name__ == "__main__" :
Map("access\access.log1.txt","access")
Map("access\access.log2.txt","access")
Map("access\access.log3.txt","access")
#coding:utf-8
#file: Reduce.py
import os,os.path,re
def Reduce(sourceFolder, targetFile):
tempData = {} #缓存列表
p_re = re.compile(r'(.*?)(d{1,}$)',re.IGNORECASE) #用正则表达式解析数据
for root,dirs,files in os.walk(sourceFolder):
for fil in files:
if fil.endswith('_map.txt'): #是reduce文件
sFile = open(os.path.abspath(os.path.join(root,fil)), 'r')
dataLine = sFile.readline()
while dataLine: #有数据
subdata = p_re.findall(dataLine) #用空格分割数据
#print(subdata[0][0]," ",subdata[0][1])
if subdata[0][0] in tempData:
tempData[subdata[0][0]] += int(subdata[0][1])
else:
tempData[subdata[0][0]] = int(subdata[0][1])
dataLine = sFile.readline() #读入下一行数据
sFile.close()
tList = []
for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):
tList.append(key + " " + str(value) + 'n')
tFilename = os.path.join(sourceFolder,targetFile + "_reduce.txt")
tFile = open(tFilename, 'a+') #创建小文件
tFile.writelines(tList) #将列表保存到文件中
tFile.close()
if __name__ == "__main__" :
Reduce("access","access")