matplotlib调用excel绘图

1.掌握特征数据类型的应用； 2．掌握文件的应用； 3．掌握使用matplotlib绘制图形；4. 具备解决实际生活或专业问题能力。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7760261
• 这篇博客也不错, 你可以看下读取excel文件并使用matplotlib绘图（含柱状图、柱状图加数值的显示和直方图）
• 除此之外, 这篇博客: python使用matplotlib可视化折线图、在可视化图像中同时绘制多条折线图中的  #python使用matplotlib可视化折线图、在可视化图像中同时绘制多条折线图 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  import matplotlib.pyplot as plt  
  import numpy as np
  
  a=np.random.random((9,3))*2
  y1=a[0:,1]
  y2=a[0:,2]
  x=np.arange(1,10)
  ax = plt.subplot(111)
  width=10
  hight=3
  ax.axes.set_xlim(-0.5,width+0.2)
  ax.axes.set_ylim(-0.5,hight+0.2)
  plotdict = { 'dx': x, 'dy': y1 }
  ax.plot('dx','dy','bD-',data=plotdict)
  ax.plot(x,y2,'r^-')
  plt.show()

  

  参考：python

  参考：matplotlib

• 您还可以看一下 白勇老师的玩转Matplotlib数据绘图库课程中的 绘制混淆矩阵小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答来自chatgpt:

  对于在使用matplotlib时调用Excel数据进行绘图的方法，可以采取以下步骤：

  1. 导入所需库及模块：

  import pandas as pd
  import matplotlib.pyplot as plt
  

  1. 读取Excel数据：

  data = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx', sheet_name='工作表名')
  

  其中，文件路径/文件名.xlsx为Excel文件所在路径及文件名，工作表名为需要读取的工作表名称。

  1. 对数据进行预处理：

  处理方式视具体需求而定，例如：

  • 选择需要的数据列：

  data = data[['列名1', '列名2', '列名3']]
  

  其中，列名1、列名2、列名3为需要选择的列名。

  • 对数据进行筛选和排序：

  data = data[data['列名1'] > 数值]
  data = data.sort_values(by=['列名2'], ascending=False)
  

  其中，列名1为需要筛选的列名，数值为筛选条件，列名2为需要根据其值进行排序的列名，ascending=False表示降序排列。

  1. 绘制图表：

  # 折线图
  plt.plot(data['列名1'], data['列名2'], label='数据1', marker='o')
  plt.plot(data['列名1'], data['列名3'], label='数据2', marker='*')
  plt.xlabel('X轴标签')
  plt.ylabel('Y轴标签')
  plt.title('标题')
  plt.legend(loc='upper left')
  plt.show()
  
  # 柱状图
  plt.bar(data['列名1'], data['列名2'], width=0.3, color='r', label='数据1')
  plt.bar(data['列名1']+0.3, data['列名3'], width=0.3, color='b', label='数据2')
  plt.xlabel('X轴标签')
  plt.ylabel('Y轴标签')
  plt.title('标题')
  plt.legend(loc='upper left')
  plt.show()
  
  # 散点图
  plt.scatter(data['列名1'], data['列名2'], s=50, c='r', alpha=0.5, label='数据1')
  plt.scatter(data['列名1'], data['列名3'], s=50, c='b', alpha=0.5, label='数据2')
  plt.xlabel('X轴标签')
  plt.ylabel('Y轴标签')
  plt.title('标题')
  plt.legend(loc='upper left')
  plt.show()
  
  # 箱线图
  plt.boxplot([data['列名2'], data['列名3']], labels=['数据1', '数据2'])
  plt.title('标题')
  plt.show()
  

  其中，plot函数绘制折线图，bar函数绘制柱状图，scatter函数绘制散点图，boxplot函数绘制箱线图。

  1. 添加其他装饰：

  例如：

  • 添加网格线：

  plt.grid(axis='y', linestyle='--')
  

  • 保存图表：

  plt.savefig('文件路径/文件名.png')
  

  其中，文件路径/文件名.png为保存图表的路径及文件名。

  1. 完整代码示例：

  import pandas as pd
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  # 读取Excel数据
  data = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx', sheet_name='工作表名')
  
  # 对数据进行预处理
  data = data[['列名1', '列名2', '列名3']]
  data = data[data['列名1'] > 数值]
  data = data.sort_values(by=['列名2'], ascending=False)
  
  # 绘制图表
  plt.plot(data['列名1'], data['列名2'], label='数据1', marker='o')
  plt.plot(data['列名1'], data['列名3'], label='数据2', marker='*')
  plt.xlabel('X轴标签')
  plt.ylabel('Y轴标签')
  plt.title('标题')
  plt.legend(loc='upper left')
  plt.grid(axis='y', linestyle='--')
  plt.savefig('文件路径/文件名.png')
  plt.show()
  

  注意，这里的示例代码仅供参考，实际操作中需要根据具体情况进行调整和修改。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^