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import matplotlib.pyplot as plt #plt用于显示图片 import matplotlib.image as mping #mping用于读取图片 import datetime as dt import matplotlib.dates as mdates from pylab import * def draw_trend_chart(dates,y): mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 x = [dt.datetime.strptime(d,'%Y/%m/%d').date() for d in dates] #plt.figure(figsize=(8,8)) plt.figure() #plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m/%d/%Y')) #plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator()) #plt.plot(x,y,"r--",linewidth=2) plt.plot(x,y,"r",linewidth=1) #plt.gcf().autofmt_xdate() #plt.xlabel("DATE") #x轴标签 plt.ylabel("WEIGHT") #y轴标签 plt.title("MY HEALTH TRACKING")#标题 plt.savefig("liuyang.png") #保存图片名称 lena = mping.imread('liuyang.png') #读取图片文件信息 lena.shape #(512,512,3) plt.imshow(lena) #显示图片 plt.axis('off') #不显示坐标轴 plt.title("") plt.show() #显示 def get_weight_data(filename): time = [] weight = [] fileContent=open(filename,"r") for eachline in fileContent: eachData = eachline.strip('\n').split(",") if eachData[-1].strip() =='': continue else: time.append(eachData[0]) weight.append(eachData[1]) return [time, weight] data = get_weight_data("data.csv") draw_trend_chart(data[0],data[1])
以上就是python绘制趋势图的示例的详细内容,更多关于python绘制趋势图的资料请关注其它相关文章!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年11月02日
2024年11月02日
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