python读取excel中数据并绘制多子图多组图在一张画布上 |
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python读取excel中数据并绘制多子图多组图在一张画布上
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Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一，作为底层绘图工具，可定制性很强，。使用Matplotlib，可以使用各种图表类型绘制数据，包括折线图、条形图、饼图和散点图，可以绘制单个图表和绘制多个图表。 绘制单个图在本专栏里面已详细说明单个图的绘制方法及图片的细节设计，点击链接直达： Python折线图绘制|含有图片的详细设置 fig和axis的区别fig, ax = plt.subplots(x,y,z)是比较正统的画法（参数x，y，z代表x行y列第z个图），指定figure和axes，然后对axes单独进行操作（图表元素增加和修改） fig相当于是一个大的画布，ax相当于是小的子图，一个画布可以有一个或多个子图 绘制多个图形一旦知道怎么做，就可以绘制多个图了。同样，Matplotlib允许以网格的形式绘制多个图，可以通过一下函数解决 1.使用subplot()函数 2.使用subplots()函数 使用subplot()函数 要使用pyplot模块中的subplot()函数绘制多个绘图，需要执行两个步骤： 导入代码： import matplotlib.pyplot as plt首先，需要使用三个参数调用subplot()函数：（1）网格的行数，（2）网格的列数，以及（3）用于绘图的位置或轴，ax = plt.subplots(x,y,z)，如：subplot(3,1,1)告诉Python解释器，下一个图应该绘制在包含3行和1列的网格中，并且该图应该出现在网格中的第一个位置（第1行，第1列）。绘图位置的顺序首先从左到右，然后从上到下。 在执行subplot()命令之后，只需调用要使用pyplot模块绘图的相应函数或图表类型。例如，下面的脚本使用plot()方法制作折线图，关键点已经说清楚了直接上代码： 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat May 6 11:35:21 2023 @author: ypzhao """ import pandas as pd import numpy as np import xlsxwriter as xw import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image excel = pd.read_excel("C:/Users/ypzhao/Desktop/电机数据/电机参数.xlsx") data = pd.DataFrame(excel) t = data['时间'] T1 = data['转矩1'] S1 = data['转速1'] P1 = data['功率1'] T2 = data['转矩2'] S2 = data['转速2'] P2 = data['功率2'] font = {'family': 'Times New Roman','size': 12} font_1 = {'family': 'Times New Roman','size': 16} # 画第1个图：转矩与时间关系图 fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 8),dpi=1200) ax1=fig.add_subplot(3,1,1) fig.tight_layout() ax1.plot(t,T1,marker = "",markersize=1,alpha=.8,color='y', linewidth=1,label='Control',markeredgecolor='green',) ax1.plot(t,T2,marker = "",markersize=1,alpha=.7, linewidth=1,label='Uncontrol',markeredgecolor='blue',) ax1.axis([0, 2100, -250, 750]) #X、Y轴区间 plt.tick_params(labelsize=14) labels = ax1.get_xticklabels() + ax1.get_yticklabels() [label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels] plt.rcParams["font.family"] = "Times New Roman" #全图字号新罗马字体 plt.legend(ncol=2,frameon=False,prop=font) # 设置右和上边框是否可见 ax1.spines['right'].set_visible(False) ax1.spines['top'].set_visible(False) plt.xlabel('Times/s',font_1) plt.ylabel('Torque/N·m',font_1) # 画第2个图：转速与时间的关系图 ax2=fig.add_subplot(3,1,2) fig.tight_layout() ax2.plot(t,S1,marker = "",markersize=1,alpha=.8, linewidth=1,label='Control',markeredgecolor='lightgary',) ax2.plot(t,S2,marker = "",markersize=1,alpha=.4,color='g', linewidth=1,label='Uncontrol',markeredgecolor='maroon',) plt.tick_params(labelsize=14) labels = ax2.get_xticklabels() + ax2.get_yticklabels() [label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels] plt.rcParams["font.family"] = "Times New Roman" #全图字号新罗马字体 plt.legend(ncol=2,frameon=False,prop=font) # 设置右和上边框是否可见 ax2.axis([0, 2100, 0, 3400]) #X、Y轴区间 ax2.spines['right'].set_visible(False) ax2.spines['top'].set_visible(False) plt.xlabel('Times/s',font_1) plt.ylabel('r/min',font_1) # 画第3个图：功率与时间的关系 ax3=fig.add_subplot(3,1,3) ax3 = plt.subplot(3,1,3) ax3.plot(t,P1,marker = "",markersize=1,alpha=.8, linewidth=1,label='Control',markeredgecolor='green',) ax3.plot(t,P2,marker = "",markersize=1,alpha=.8, linewidth=1,label='Uncontrol',markeredgecolor='blue',) ax3.axis([0, 2100, -50, 105]) #X、Y轴区间 plt.tick_params(labelsize=14) labels = ax3.get_xticklabels() + ax3.get_yticklabels() [label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels] plt.rcParams["font.family"] = "Times New Roman" #全图字号新罗马字体 plt.legend(ncol=2,frameon=False,prop=font) # 设置右和上边框是否可见 ax3.spines['right'].set_visible(False) ax3.spines['top'].set_visible(False) plt.xlabel('Times/s',font_1) plt.ylabel('Power/kW',font_1) plt.savefig('电机数据.jpg',dpi=1200) #保存为图片png格式 plt.savefig('电机数据.png',dpi=1200) #保存为图片png格式 # file_path ='电机数据.jpg' # 获取图片大小 # img = Image.open(file_path) # imgSize = img.size #大小/尺寸 # w = img.width #图片的宽 # h = img.height #图片的高 # f = img.format #图像格式 # print(imgSize) # print(w, h, f) 运行结果
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