Python数据可视化，超星学习通助手后台数据的可视化处理

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Author：AXYZdong
自动化专业 工科男
有一点思考，有一点想法，有一点理性！
CSDN@AXYZdong
环境：Python 3.7
用到的库：matplotlib 和 csv
文章目录

一、前期准备
二、获取数据
三、可视化处理
四、运行结果
一、折线图
二、条形图
五、数据说明
六、某助手停止维护后
1、可视化处理
2、效果
总结
一、前期准备

安装 matplotlib 库，命令提示符栏输入

pip install matplotlib
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安装的时候可能有点慢，耐心等待。

关于matplotlib 库的使用方法，可以参考：Matplotlib.pyplot 常用方法

二、获取数据

脚本网站：https://greasyfork.org/zh-CN/scripts

到超星助手统计数据下载 .csv文件，并保存在与python文件相同的目录下。

提醒：拿到数据后，把第一行的英文删掉，不然 datetime.strptime() 函数转换数据时会出现错误

三、可视化处理

import matplotlib.pyplot as plt #导入库
from datetime import datetime #导入模块datetime中的datetime类
import csv

date=[] #创建列表
installs=[]
update_checks=[]

with open(‘stats.csv‘, ‘r‘) as f: #提取stats.csv中的数据并保存在对应列表中
reader = csv.reader(f)

dates,installs = [],[]
for row in reader:
current_date = datetime.strptime(row[0],"%Y-%m-%d") #包含日期信息的数据row[0]转为datetime对象
dates.append(current_date)

install = int(row[1])
installs.append(install)

update_checks.append(row[2])

plt.plot(dates,installs,color= ‘red‘) #采用条形图，颜色设置为红色

plt.title(‘the picture about xuexitong help installs‘, fontsize = 16) #设置图片名称

plt.xticks(rotation=300) #x轴标号旋转
plt.ylabel("", fontsize = 16)
plt.ylabel("Number", fontsize = 16)

plt.show()
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四、运行结果

一、折线图

二、条形图

仅修改一处代码即可

plt.bar(date,installs,color= ‘red‘)
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五、数据说明

统计的数据为 2018-06-19 ~ 2020-04-13 的安装数。

可见：2020-03~2020-04 这段时间数据爆棚，具体什么原因嘛，你懂得（手动滑稽）

六、某助手停止维护后

又一大佬开始接手，另一个脚本

1、可视化处理

import matplotlib.pyplot as plt #导入库
from datetime import datetime #导入模块datetime中的datetime类
import csv

date=[] #创建列表
installs=[]
update_checks=[]

with open(‘stats1.csv‘, ‘r‘) as f: #提取stats1.csv中的数据并保存在对应列表中
reader = csv.reader(f)

dates,installs = [],[]
for row in reader:
current_date = datetime.strptime(row[0],"%Y-%m-%d") #包含日期信息的数据row[0]转为datetime对象
dates.append(current_date)

install = int(row[1])
installs.append(install)

update_checks.append(row[2])

plt.plot(dates,installs,color= ‘blue‘) #采用条形图，颜色设置为蓝色

plt.title(‘the picture about xuexitong help installs‘, fontsize = 16) #设置图片名称

plt.xticks(rotation=300) #x轴标号旋转
plt.ylabel("", fontsize = 16)
plt.ylabel("Number", fontsize = 16)

plt.show()
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2、效果

总结

为了达到自己满意的效果，搞了好长时间
刚开始是 x 轴标号的问题，图片出来总是黑乎乎的一片，我以为是数据太多的问题，就没有考虑了
上传到博客后，发现坐标数值不对劲啊，和我预想的结果不一样。就开始查找各种资料，最后还是在《Python 编程 从入门到实践》中找到了解决办法。
小白的我学习 Python，遇到了各种问题，慢慢地一个个解决，到达自己满意的效果。

欢迎大佬批评指正 ?? ?? ??
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43328313/article/details/105714713

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原文地址：https://www.cnblogs.com/dasdfdfecvcx/p/12810955.html