python绘制cpu曲线图,绘制cpu的基本结构图

本文目录一览：

• 1、如何使用python制作excel透视曲线图
• 2、如何使用Python绘制光滑实验数据曲线
• 3、python怎么画曲线
• 4、如何用Python画实时更新的波动率曲线图
• 5、python matplotlib模块 如何画两张图出来
• 6、Python大数据， 一些简单的操作

如何使用python制作excel透视曲线图

Excel功能之强大，每个人都会用到。你还在为怎么做数据表烦恼么。Excel高版本自带的数据图表可以满足一般需求，这就是高版本的好处自带很多实用功能减轻繁重的工作。本文就2010版本的数据视图做个简单的功能介绍，制作一个孩子的各科目每年学习成绩曲线图

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工具材料：

excel2010

操作方法

01

数据源，先做好每年孩子各科目学习成绩的记录

02

数据透视图，首先要选择数据，然后点击‘插入’-》数据透视表-》数据透视图

03

选择必要选项，在弹出的对话框中，有两个选项供选择，一个是数据源（可以选择外部数据源，默认是当前选中的数据），一个是视图要显示的位置，可以在当前的表中呈现，也可以在另外一个sheet中展现。一般情况下我是在当前工作表中呈现，直观，方便。

04

报错，如果选择了‘现有工作表’，但是‘位置’里为空，这样直接确定是会报错的，因为你还么有选择图标要显示的位置。

05

选择需要展示的数据，刚才选择的数据源列都在上面提现出来了，现在是要选择数据视图展示的内容。我们来选择科目、时间、成绩。

06

横轴、纵轴调整，图1位置是我们所谓的X轴，图2是我们要显示的几个内容，图3是显示的Y轴数值。

07

选择图标样式，步骤6完成之后，默认是柱状图，但是这个不直观，我想要的是曲线走势图，所以可以改变下显示的样式，

08

完美走势图，看曲线就可以知道小朋友数学、音乐成绩在不断提高，英语成绩波动不大，语文成绩在下滑。

如何使用Python绘制光滑实验数据曲线

楼主的问题是否是“怎样描绘出没有数据点的位置的曲线”，或者是“x在某个位置时，即使没有数据，我也想知道他的y值是多少，好绘制曲线”。这就是个预测未知数据的问题。

传统的方法就是回归，python的scipy可以做。流行一点的就是机器学习，python的scikit-learn可以做。

但问题在于，仅由光强能预测出开路电压吗（当然，有可能可以预测。）？就是你的图1和图2的曲线都不能说是不可能发生的情况吧，所以想预测开路电压值还需引入其他影响因子。这样你才能知道平滑曲线到底应该像图1还是图2还是其他样子。

如果是单因子的话，从散点图观察，有点像 y = Alnx + B，用线性回归模型确定A,B的值就可以通过x预测y的值，从而绘制平滑的曲线了。

python怎么画曲线

打开Python，使用import导入numpy和matplotlib.pyplot模块。输入函数数据，然后使用plt.show()展示绘制的图像即可。

如何用Python画实时更新的波动率曲线图

用python做是不是有些太重了，python只需要负责给前端返回格式化的数据就好啦，这种图片的事情让这种专业的工具去做岂不更好

实时刷新的曲线图 | Highcharts

需要一点点js知识和最简单的flask知识，但是时间成本和效果表现肯定要优于python GUI

python matplotlib模块 如何画两张图出来

python matplotlib模块 如何画两张图出来的方法：

代码如下所示：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#创建自变量数组

x= np.linspace(0,2*np.pi,500)

#创建函数值数组

y1 = np.sin(x)

y2 = np.cos(x)

y3 = np.sin(x*x)

#创建图形

plt.figure(1)

”’

意思是在一个2行2列共4个子图的图中，定位第1个图来进行操作（画图）。

最后面那个1表示第1个子图。那个数字的变化来定位不同的子图

”’

#第一行第一列图形

ax1 = plt.subplot(2,2,1)

#第一行第二列图形

ax2 = plt.subplot(2,2,2)

#第二行

ax3 = plt.subplot(2,1,2)

#选择ax1

plt.sca(ax1)

#绘制红色曲线

plt.plot(x,y1,color=’red’)

#限制y坐标轴范围

plt.ylim(-1.2,1.2)

#选择ax2

plt.sca(ax2)

#绘制蓝色曲线

plt.plot(x,y2,’b–‘)

plt.ylim(-1.2,1.2)

#选择ax3

plt.sca(ax3)

plt.plot(x,y3,’g–‘)

plt.ylim(-1.2,1.2)

plt.show()

附上效果图。

Python大数据， 一些简单的操作

#coding:utf-8

#file: FileSplit.py

import os,os.path,time

def FileSplit(sourceFile, targetFolder):

sFile = open(sourceFile, ‘r’)

number = 100000 #每个小文件中保存100000条数据

dataLine = sFile.readline()

tempData = [] #缓存列表

fileNum = 1

if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目标目录不存在，则创建

os.mkdir(targetFolder)

while dataLine: #有数据

for row in range(number):

tempData.append(dataLine) #将一行数据添加到列表中

dataLine = sFile.readline()

if not dataLine :

break

tFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] + str(fileNum) + “.txt”)

tFile = open(tFilename, ‘a+’) #创建小文件

tFile.writelines(tempData) #将列表保存到文件中

tFile.close()

tempData = [] #清空缓存列表

print(tFilename + ” 创建于: ” + str(time.ctime()))

fileNum += 1 #文件编号

sFile.close()

if __name__ == “__main__” :

FileSplit(“access.log”,”access”)

#coding:utf-8

#file: Map.py

import os,os.path,re

def Map(sourceFile, targetFolder):

sFile = open(sourceFile, ‘r’)

dataLine = sFile.readline()

tempData = {} #缓存列表

if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目标目录不存在，则创建

os.mkdir(targetFolder)

while dataLine: #有数据

p_re = re.compile(r'(GET|POST)\s(.*?)\sHTTP/1.[01]’,re.IGNORECASE) #用正则表达式解析数据

match = p_re.findall(dataLine)

if match:

visitUrl = match[0][1]

if visitUrl in tempData:

tempData[visitUrl] += 1

else:

tempData[visitUrl] = 1

dataLine = sFile.readline() #读入下一行数据

sFile.close()

tList = []

for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):

tList.append(key + ” ” + str(value) + ‘\n’)

tFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] + “_map.txt”)

tFile = open(tFilename, ‘a+’) #创建小文件

tFile.writelines(tList) #将列表保存到文件中

tFile.close()

if __name__ == “__main__” :

Map(“access\\access.log1.txt”,”access”)

Map(“access\\access.log2.txt”,”access”)

Map(“access\\access.log3.txt”,”access”)

#coding:utf-8

#file: Reduce.py

import os,os.path,re

def Reduce(sourceFolder, targetFile):

tempData = {} #缓存列表

p_re = re.compile(r'(.*?)(\d{1,}$)’,re.IGNORECASE) #用正则表达式解析数据

for root,dirs,files in os.walk(sourceFolder):

for fil in files:

if fil.endswith(‘_map.txt’): #是reduce文件

sFile = open(os.path.abspath(os.path.join(root,fil)), ‘r’)

dataLine = sFile.readline()

while dataLine: #有数据

subdata = p_re.findall(dataLine) #用空格分割数据

#print(subdata[0][0],” “,subdata[0][1])

if subdata[0][0] in tempData:

tempData[subdata[0][0]] += int(subdata[0][1])

else:

tempData[subdata[0][0]] = int(subdata[0][1])

dataLine = sFile.readline() #读入下一行数据

sFile.close()

tList = []

for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):

tList.append(key + ” ” + str(value) + ‘\n’)

tFilename = os.path.join(sourceFolder,targetFile + “_reduce.txt”)

tFile = open(tFilename, ‘a+’) #创建小文件

tFile.writelines(tList) #将列表保存到文件中

tFile.close()

if __name__ == “__main__” :

Reduce(“access”,”access”)