使用 Python 读取 CSV 数据并绘图可借助 pandas 和 matplotlib 库。下面是不同场景下的实现示例： ### 读取单个 CSV 文件的数据并绘图 以下代码能读取单个 CSV 文件的数据，将其保存到 numpy 数组，然后绘图： ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义 CSV 文件路径 path_csv = "E:\\python\\python\\2021\\202104\\04091\\path_data.csv" # 示例数据 xa = np.array([42.0, 44.4, 43.1, 40.6]) ya = np.array([21.6, 21.2, 13.5, 14.0]) xa1 = np.array([10, 40]) ya1 = np.array([10, 40]) # 读取 CSV 文件的第 0 列数据 path_data_x = pd.read_csv(path_csv, header=None, usecols=[0]) # 读取 CSV 文件的第 1 列数据 path_data_y = pd.read_csv(path_csv, header=None, usecols=[1]) # 将读取的数据转换为 numpy 数组 path_x = np.array(path_data_x)[:, 0] path_y = np.array(path_data_y)[:, 0] # 绘图 plt.plot(path_x, path_y) plt.show() ``` ### 读取文件夹内所有 CSV 文件并绘图 以下代码会读取指定文件夹内的所有 CSV 文件，筛选数据后绘图，每个 CSV 文件的数据绘制一条曲线并叠加到一张图上： ```python import pandas as pd import glob import os import matplotlib.pyplot as plt # 定义文件夹路径 file_path = 'D:\\test' # 获取文件夹内所有 CSV 文件的路径 files = glob.glob(os.path.join(file_path, "*.csv")) # 遍历每个 CSV 文件 for file in files: # 读取 CSV 文件 df = pd.read_csv(file) # 筛选 battery_percent 大于等于 50 的数据 df = df[df['battery_percent'] >= 50] # 筛选 path_select_state 等于 ServerSendPath 的数据 df = df[df['path_select_state'] == "ServerSendPath"] # 选择需要的列 df = df[['robot_id', 'linear_velocity', 'linear_acceleration', 'battery_percent', 'path_select_state', 'left_wheel_current', 'right_wheel_current']] # 绘图 plt.plot(df["linear_velocity"], df["left_wheel_current"], label=file) # 设置标题和坐标轴标签 plt.title("Speed reducer", fontsize=16) plt.xlabel("linear_velocity", fontsize=16) plt.ylabel("left_wheel_current", fontsize=16) # 显示图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show() ``` ### 读取特定 CSV 文件并进行可视化绘图 以读取阿拉斯加州锡特卡 2018 年 1 月 1 日的天气数据文件为例，以下代码可实现读取文件数据并可视化绘图： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('data/sitka_weather_07-2018_simple.csv') # 提取最高温度和最低温度数据 high_temps = data['TMAX'] low_temps = data['TMIN'] # 绘图 plt.plot(high_temps, label='High Temperatures') plt.plot(low_temps, label='Low Temperatures') # 设置标题和坐标轴标签 plt.title('Temperature Data for Sitka, Alaska - 2018', fontsize=24) plt.xlabel('Day', fontsize=16) plt.ylabel('Temperature (F)', fontsize=16) # 显示图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show() ```