matplotlib获取excel数据出图

### 使用 Matplotlib 和 Pandas 读取 Excel 数据并生成图表 为了实现这一目标,需要安装必要的库 `pandas`、`matplotlib` 及 `openpyxl`。以下是具体操作方法: #### 安装依赖包 确保已安装所需软件包,可以使用 pip 进行安装: ```bash pip install pandas matplotlib openpyxl ``` #### 导入所需的 Python 库 首先应当导入处理数据和绘图所必需的模块[^1]: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ``` #### 加载 Excel 文件中的数据 通过调用 `pd.read_excel()` 函数来加载特定工作表的内容到 DataFrame 对象中,并查看其结构以了解可用列名[^2]: ```python df = pd.read_excel("./test01.xlsx", sheet_name="car") print("Data Frame:\n", df) print("\nColumns:", list(df.columns)) ``` #### 绘制简单的折线图或柱状图 假设要基于上述 DataFrame 中的数据创建一个简单图表,则可以根据实际需求选择合适的图形类型。这里给出两个例子——一个是折线图,另一个是条形图。 对于折线图来说,如果想要绘制某一系列数值随时间或其他因素变化的趋势曲线,那么可以选择这种方式[^3]: ```python plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(df['日期'], df['销量']) plt.title('汽车销售趋势') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('销量') plt.grid(True) plt.show() ``` 而对于条形图而言,当希望比较不同类目之间的数量差异时尤为适用。例如,按照品牌对比各车型销售额度的情况: ```python plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.barh(df.index, df['销售额']) plt.yticks(df.index, df['型号']) plt.title('按品牌划分的汽车销售额') plt.xlabel('销售额 (万元)') plt.tight_layout() # 自动调整子图参数使之填充整个图像区域 plt.show() ``` 以上代码片段展示了如何利用 Pandas 来解析 Excel 表格内的信息以及借助 Matplotlib 实现基本的数据可视化效果。当然,在实践中还可以进一步定制化这些图表样式,比如改变颜色方案、添加标签说明等。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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