python繪製cpu曲線圖,繪製cpu的基本結構圖

本文目錄一覽：

• 1、如何使用python製作excel透視曲線圖
• 2、如何使用Python繪製光滑實驗數據曲線
• 3、python怎麼畫曲線
• 4、如何用Python畫實時更新的波動率曲線圖
• 5、python matplotlib模塊 如何畫兩張圖出來
• 6、Python大數據， 一些簡單的操作

如何使用python製作excel透視曲線圖

Excel功能之強大，每個人都會用到。你還在為怎麼做數據表煩惱么。Excel高版本自帶的數據圖表可以滿足一般需求，這就是高版本的好處自帶很多實用功能減輕繁重的工作。本文就2010版本的數據視圖做個簡單的功能介紹，製作一個孩子的各科目每年學習成績曲線圖

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工具材料：

excel2010

操作方法

01

數據源，先做好每年孩子各科目學習成績的記錄

02

數據透視圖，首先要選擇數據，然後點擊『插入』-》數據透視表-》數據透視圖

03

選擇必要選項，在彈出的對話框中，有兩個選項供選擇，一個是數據源（可以選擇外部數據源，默認是當前選中的數據），一個是視圖要顯示的位置，可以在當前的表中呈現，也可以在另外一個sheet中展現。一般情況下我是在當前工作表中呈現，直觀，方便。

04

報錯，如果選擇了『現有工作表』，但是『位置』里為空，這樣直接確定是會報錯的，因為你還么有選擇圖標要顯示的位置。

05

選擇需要展示的數據，剛才選擇的數據源列都在上面提現出來了，現在是要選擇數據視圖展示的內容。我們來選擇科目、時間、成績。

06

橫軸、縱軸調整，圖1位置是我們所謂的X軸，圖2是我們要顯示的幾個內容，圖3是顯示的Y軸數值。

07

選擇圖標樣式，步驟6完成之後，默認是柱狀圖，但是這個不直觀，我想要的是曲線走勢圖，所以可以改變下顯示的樣式，

08

完美走勢圖，看曲線就可以知道小朋友數學、音樂成績在不斷提高，英語成績波動不大，語文成績在下滑。

如何使用Python繪製光滑實驗數據曲線

樓主的問題是否是「怎樣描繪出沒有數據點的位置的曲線」，或者是「x在某個位置時，即使沒有數據，我也想知道他的y值是多少，好繪製曲線」。這就是個預測未知數據的問題。

傳統的方法就是回歸，python的scipy可以做。流行一點的就是機器學習，python的scikit-learn可以做。

但問題在於，僅由光強能預測出開路電壓嗎（當然，有可能可以預測。）？就是你的圖1和圖2的曲線都不能說是不可能發生的情況吧，所以想預測開路電壓值還需引入其他影響因子。這樣你才能知道平滑曲線到底應該像圖1還是圖2還是其他樣子。

如果是單因子的話，從散點圖觀察，有點像 y = Alnx + B，用線性回歸模型確定A,B的值就可以通過x預測y的值，從而繪製平滑的曲線了。

python怎麼畫曲線

打開Python，使用import導入numpy和matplotlib.pyplot模塊。輸入函數數據，然後使用plt.show()展示繪製的圖像即可。

如何用Python畫實時更新的波動率曲線圖

用python做是不是有些太重了，python只需要負責給前端返回格式化的數據就好啦，這種圖片的事情讓這種專業的工具去做豈不更好

實時刷新的曲線圖 | Highcharts

需要一點點js知識和最簡單的flask知識，但是時間成本和效果表現肯定要優於python GUI

python matplotlib模塊 如何畫兩張圖出來

python matplotlib模塊 如何畫兩張圖出來的方法：

代碼如下所示：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#創建自變數數組

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

#創建函數值數組

y1 = np.sin(x)

y2 = np.cos(x)

y3 = np.sin(x*x)

#創建圖形

plt.figure(1)

”’

意思是在一個2行2列共4個子圖的圖中，定位第1個圖來進行操作（畫圖）。

最後面那個1表示第1個子圖。那個數字的變化來定位不同的子圖

”’

#第一行第一列圖形

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

#第一行第二列圖形

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

#第二行

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

#選擇ax1

plt.sca(ax1)

#繪製紅色曲線

plt.plot(x,y1,color=’red’)

#限制y坐標軸範圍

plt.ylim(-1.2,1.2)

#選擇ax2

plt.sca(ax2)

#繪製藍色曲線

plt.plot(x,y2,’b–‘)

plt.ylim(-1.2,1.2)

#選擇ax3

plt.sca(ax3)

plt.plot(x,y3,’g–‘)

plt.ylim(-1.2,1.2)

plt.show()

附上效果圖。

Python大數據， 一些簡單的操作

#coding:utf-8

#file: FileSplit.py

import os,os.path,time

def FileSplit(sourceFile, targetFolder):

sFile = open(sourceFile, ‘r’)

number = 100000 #每個小文件中保存100000條數據

dataLine = sFile.readline()

tempData = [] #緩存列表

fileNum = 1

if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目標目錄不存在，則創建

os.mkdir(targetFolder)

while dataLine: #有數據

for row in range(number):

tempData.append(dataLine) #將一行數據添加到列表中

dataLine = sFile.readline()

if not dataLine :

break

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

tFile = open(tFilename, ‘a+’) #創建小文件

tFile.writelines(tempData) #將列表保存到文件中

tFile.close()

tempData = [] #清空緩存列表

print(tFilename + ” 創建於: ” + str(time.ctime()))

fileNum += 1 #文件編號

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 = {} #緩存列表

if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目標目錄不存在，則創建

os.mkdir(targetFolder)

while dataLine: #有數據

p_re = re.compile(r'(GET|POST)\s(.*?)\sHTTP/1.[01]’,re.IGNORECASE) #用正則表達式解析數據

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() #讀入下一行數據

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+’) #創建小文件

tFile.writelines(tList) #將列表保存到文件中

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 = {} #緩存列表

p_re = re.compile(r'(.*?)(\d{1,}$)’,re.IGNORECASE) #用正則表達式解析數據

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: #有數據

subdata = p_re.findall(dataLine) #用空格分割數據

#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() #讀入下一行數據

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+’) #創建小文件

tFile.writelines(tList) #將列表保存到文件中

tFile.close()

if __name__ == “__main__” :

Reduce(“access”,”access”)