我们可以像如下这样创建一个属于自己的.csv文件，其中的newline=''是为了解决我们创建的CSV文件里多一个空行的问题，用这种方法可以去掉这个空行
import csv #创建文件对象 f = open('data1.csv','w',encoding='utf-8',newline='') #基于文件对象构造csv写入对象 csv_write = csv.writer(f) #构建列表头 csv_write.writerow(['x','y']) #写入文件内容 csv_write.writerow(['1','3']) csv_write.writerow(['2','3']) csv_write.writerow(['3','3']) #关闭.csv文件 f.close()
使用csv.reader(文件对象)会返回一个和这个文件相关的文件阅读器对象，我们把它保存在reader中，第一次调用next(阅读器)会返回文件的第一行内容，也就是文件的表头。
import csv filename = 'data1.csv' with open(filename,'r+') as file_object: reader = csv.reader(file_object) header_row = next(reader) print(header_row) header_row = next(reader) print(header_row) header_row = next(reader) print(header_row)
接下来我们打印文件头及其位置，结果如下：0和1是这两个表头的位置，就像数组那样（索引）。
0 x
1 y
import csv filename = 'data1.csv' with open(filename,'r+') as file_object: reader = csv.reader(file_object) header_row = next(reader) for index , column_header in enumerate(header_row): print(index,column_header)
提取数据，这里会用到for循环来把阅读器读取到的每一行数据保存到列表highs中，知道阅读器把整个文件都月度完成，for循环结束：
import csv filename = 'data1.csv' with open(filename,'r+') as file_object: reader = csv.reader(file_object) header_row = next(reader) #提取数据 highs = [] for rows in reader: highs.append(rows) #每次提取阅读器返回的一整行 print(highs) # [['1', '3']] # [['1', '3'], ['2', '3']] # [['1', '3'], ['2', '3'], ['3', '3']] highs = [] for rows in reader: highs.append(rows[0]) #每次提取阅读器返回的行的第一列 print(highs) # ['1'] # ['1', '2'] # ['1', '2', '3'] highs = [] for rows in reader: highs.append(rows[1]) # 每次提取阅读器返回的行的第二列 print(highs) # ['3'] # ['3', '3'] # ['3', '3', '3']
接下来绘制一个水平线，自己创建.csv文件，程序内写入数据
import csv from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.pyplot import MultipleLocator as mulLocal #为了设置xy轴的刻度间隔和范围 #手动创建.csv文件，手动输入数据 #创建文件对象 f = open('data1.csv','w',encoding='utf-8',newline='') #基于文件对象构造csv写入对象 csv_write = csv.writer(f) #构建列表头 csv_write.writerow(['x','y']) #写入文件内容 csv_write.writerow(['0','3']) csv_write.writerow(['100','3']) csv_write.writerow(['200','3']) csv_write.writerow(['300','3']) #关闭.csv文件 f.close() filename = 'data1.csv' #用highx 和 highy 两个列表分别储存data1.csv文件的x和y的数据 with open(filename,'r') as file_object: reader = csv.reader(file_object) # next()这一步必不可少，是为了往下移动一行，也就是为了避开表头（x,y）.否则接下来把数据转化为int类型会报错 head_row = next(reader) highy = [] highx = [] for high in reader: highx.append(int(high[0])) highy.append(int(high[1])) #plt.figure()中的dpi是设置图像的分辨率默认是100，figsize是来设置图片的宽和高，单位英寸 fig = plt.figure(dpi = 128,figsize=(10,6)) plt.plot(highx,highy,c = 'red') plt.title('wencha',fontsize = 20) plt.xlabel('X',fontsize = 12) plt.ylabel('Y',fontsize = 12) plt.tick_params(axis='both',labelsize=14) #把x轴的间隔设置为100,保存在变量x_locator x_locator = mulLocal(100) #把y轴的间隔设置为0.5,保存在变量y_locator y_locator = mulLocal(0.5) #xy是两条坐标轴的实例 xy = plt.gca() #把x轴的主刻度设置为100的倍数 xy.xaxis.set_major_locator(x_locator) #把y轴的主刻度设置为0.5的倍数 xy.yaxis.set_major_locator(y_locator) #设置x轴的显示范围是0~400 plt.xlim(-0.1,400) #设置y轴的显示范围是2~4 plt.ylim(2,4) #inches='tight' 意思是去掉图片的空白部分 plt.savefig('测量常温误差.png',inches='tight') plt.show()