本篇文章给大家分享的是有关Python中怎么实现可视化操作，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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Python提供了csv模块来读写csv文件。由于csv文件的格式本身比较简单(通常第一行是表头，用于说明每列数据的含义，接下来每行代表一行数据)，因此使用csv模块读取csv 文件也非常简单：
创建 csv 模块的读取器。
循环调用 csv 读取器的 next() 方法逐行读取 csv 文件内容即可。next() 方法返回一个 list 列表代表一行数据，list 列表的每个元素代表一个单元格数据。
本节使用的是 2017 年广州天气数据的csv文件(数据来源于 http://lishi.tianqi.com/ 网站。下面程序示范了使用csv读取器来读取csv文件的两行内容。
import csvfilename = 'guangzhou-2017.csv'# 打开文件with open(filename) as f: # 创建cvs文件读取器 reader = csv.reader(f) # 读取第一行，这行是表头数据。 header_row = next(reader) print(header_row) # 读取第二行，这行是真正的数据。 first_row = next(reader) print(first_row)
上面程序中第7行代码创建了CSV读取器，第9行、第12行代码各读取文件的一行，其中第 7 行代码会返回 csv 文件的表头数据；第 9 行代码会返回真正的数据。运行上面程序，可以看到如下输出结果：
['Date', 'Max TemperatureC', 'Min TemperatureC', 'Description', 'WindDir', 'WindForce']['2017-1-1', '24', '13', '晴', '西南风', '1级']
从上面的输出结果可以看到，该文件的每行包含 6 个数据，分别是日期、最高温度、最低温度、天气情况、风向、风力。
掌握了csv读取器的用法之后，下面程序将会使用Matplotlib来进行可视化展示2017年7月广州的最高气温和最低气温，代码中的可视化部分值得关注！
import csvfrom datetime import datetimefrom matplotlib import pyplot as pltfilename = 'guangzhou-2017.csv'# 打开文件with open(filename) as f: # 创建cvs文件读取器 reader = csv.reader(f) # 读取第一行，这行是表头数据。 header_row = next(reader) print(header_row) # 定义读取起始日期 start_date = datetime(2017, 6, 30) # 定义结束日期 end_date = datetime(2017, 8, 1) # 定义3个list列表作为展示的数据 dates, highs, lows = [], [], [] for row in reader: # 将第一列的值格式化为日期 d = datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d') # 只展示2017年7月的数据 if start_date < d < end_date: dates.append(d) highs.append(int(row[1])) lows.append(int(row[2]))# 配置图形fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(12, 9))# 绘制最高气温的折线plt.plot(dates, highs, c='red', label='最高气温', alpha=0.5, linewidth = 2.0, linestyle = '-', marker='v')# 再绘制一条折线plt.plot(dates, lows, c='blue', label='最低气温', alpha=0.5, linewidth = 3.0, linestyle = '-.', marker='o')# 为两个数据的绘图区域填充颜色plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1)# 设置标题plt.title("广州2017年7月最高气温和最低气温")# 为两条坐标轴设置名称plt.xlabel("日期")# 该方法绘制斜着的日期标签fig.autofmt_xdate()plt.ylabel("气温（℃）")# 显示图例plt.legend()ax = plt.gca()# 设置右边坐标轴线的颜色（设置为none表示不显示）ax.spines['right'].set_color('none')# 设置顶部坐标轴线的颜色（设置为none表示不显示）ax.spines['top'].set_color('none')plt.show() 上面程序的前半部分代码用于从 csv 文件中读取 2017 年 7 月广州的气温数据，程序分别使用了 dates、highs 和 lows 三个 list 列表来保存日期、最高气温、最低气温。
程序的后半部分代码绘制了两条折线来显示最高气温和最低气温，其中第 31 行代码用于绘制最高气温，第 34 行代码用于绘制最低气温；第 37 行代码控制在两条折线之间填充颜色。程序也对坐标轴、图例进行了简单的设置。运行上面程序，可以看到如图 1 所示的折线图。
以上就是Python中怎么实现可视化操作，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。