Python のサードパーティ ライブラリ openpyxl を使用して実際の散布図を描画する方法を 1 分で学習します
本篇文章给大家详细介绍一下用Python的第三方库openpyxl画真散点图的方法。有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对大家有所帮助。
之前在博客上看见不少类似的问题,点进去一看,发现都是完全照抄的官方文档。然而官方文档的demo,画出来并不是我们想要的效果:
说好的散点图,出来却是我们一般定义上的折线图。
直接上代码:
先安装openpyxl第三方库,以Windows为例,在cmd指令窗下发如下命令:
pip install openpyxl
Python代码如下:
""" __author__ = '伴月雎' __time__ = '2021/4/21 19:15' """ from openpyxl import Workbook from openpyxl.chart import ( ScatterChart, Reference, Series, ) wb = Workbook() ws = wb.active rows = [ ['Size', 'Batch 1', 'Batch 2'], [2, 40, 30], [3, 40, 25], [4, 50, 30], [5, 30, 25], [6, 25, 35], [7, 20, 40], ] for row in rows: ws.append(row) chart = ScatterChart() chart.title = "Scatter Chart" chart.style = 10 chart.x_axis.title = 'Size' chart.y_axis.title = 'Percentage' xvalues = Reference(ws, min_col=1, min_row=2, max_row=7) for i in range(2, 4): values = Reference(ws, min_col=i, min_row=1, max_row=7) series = Series(values, xvalues, title_from_data=True) chart.series.append(series) # 第一条散点 s1 = chart.series[0] # 散点标记类型 'auto', 'dash', 'triangle', 'square', 'picture', 'circle', 'dot', 'plus', 'star', 'diamond', 'x' s1.marker.symbol = "circle" s1.marker.graphicalProperties.solidFill = "0000FF" # Marker filling 设定标记填充的颜色 s1.marker.graphicalProperties.line.solidFill = "0000FF" # Marker outline 标记轮廓的颜色 s1.graphicalProperties.line.noFill = True # 关闭连线填充 # 第二条带连线的散点 s2 = chart.series[1] s2.marker.symbol = "circle" s2.graphicalProperties.solidFill = "FF0000" s2.marker.graphicalProperties.line.solidFill = "FF0000" s2.graphicalProperties.dashStyle = "dash" s2.graphicalProperties.line.width = 1000 # width in EMUs ws.add_chart(chart, "A10") wb.save("scatter.xlsx")
效果如下:
大家可以根据自己的需要做相应的扩展:
1.读取自己的Excel表格数据,替换上面代码中手动生成的数据:
wb = openpyxl.load_workbook('D:\\data.xlsx') # 填写你的Excel文件路径 ws = workbook['sheet1'] # 填写你的sheet标题
再参考上述代码,指定你的xvalues和values(即x轴,y轴)对应的行、列位就OK了。
2.最后修改画图元素的属性值,画出你自己定制化的散点图!
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以上がPython のサードパーティ ライブラリ openpyxl を使用して実際の散布図を描画する方法を 1 分で学習しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPは主に手順プログラミングですが、オブジェクト指向プログラミング(OOP)もサポートしています。 Pythonは、OOP、機能、手続き上のプログラミングなど、さまざまなパラダイムをサポートしています。 PHPはWeb開発に適しており、Pythonはデータ分析や機械学習などのさまざまなアプリケーションに適しています。

PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

PythonコードをSublimeテキストで実行するには、最初にPythonプラグインをインストールし、次に.pyファイルを作成してコードを書き込み、Ctrl Bを押してコードを実行する必要があります。コードを実行すると、出力がコンソールに表示されます。

Visual Studioコード(VSCODE)でコードを作成するのはシンプルで使いやすいです。 VSCODEをインストールし、プロジェクトの作成、言語の選択、ファイルの作成、コードの書き込み、保存して実行します。 VSCODEの利点には、クロスプラットフォーム、フリーおよびオープンソース、強力な機能、リッチエクステンション、軽量で高速が含まれます。

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。

メモ帳でPythonコードを実行するには、Python実行可能ファイルとNPPEXECプラグインをインストールする必要があります。 Pythonをインストールしてパスを追加した後、nppexecプラグインでコマンド「python」とパラメーター "{current_directory} {file_name}"を構成して、メモ帳のショートカットキー「F6」を介してPythonコードを実行します。
