Python Matplotlib 绘制折线图：导入 CSV 数据和自定义数据，并显示中文字符

Python Matplotlib 绘制折线图：导入 CSV 数据和自定义数据，并显示中文字符

本文将使用 Python Matplotlib 库绘制折线图，演示如何从 CSV 文件导入数据和自定义数据，并解决显示中文乱码问题。

导入 CSV 文件数据的方法

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv文件数据
data = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

# 绘制折线图
plt.plot(data['日期'], data['销售量'])

# 设置标题和横纵坐标标签
plt.title('销售量变化趋势')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('销售量')

# 显示中文字符
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 显示图形
plt.show()

自定义数据的方法

import matplotlib.pyplot as plt

# 自定义数据
dates = ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05']
sales = [50, 80, 100, 70, 90]

# 绘制折线图
plt.plot(dates, sales)

# 设置标题和横纵坐标标签
plt.title('销售量变化趋势')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('销售量')

# 显示中文字符
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 显示图形
plt.show()

导入的 CSV 文件数据示例 (data.csv)

日期,销售量
2021-01-01,50
2021-01-02,80
2021-01-03,100
2021-01-04,70
2021-01-05,90

解释：

• 导入 CSV 数据：使用 pandas 库的 read_csv() 函数读取 CSV 文件，并设置 encoding='utf-8' 以确保正确读取中文。
• 自定义数据：直接定义日期和销售量列表，并将其作为 plot() 函数的参数。
• 显示中文字符：设置 matplotlib 的字体属性，将 font.sans-serif 设置为 SimHei，并设置 axes.unicode_minus 为 False，以解决负号显示问题。

注意事项：

• 确保你的系统中已安装 pandas 和 matplotlib 库。
• 确保 CSV 文件和 Python 代码文件在同一个目录下。
• 可以根据需要调整代码中的标题、标签和数据。