我们主要读取csv文件，绘制两个地区的气温表。
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在文本文件中存储数据，最简单的方式是将数据作为一系列以
逗号分隔的值(CSV)写入文件，这样的文件称为CSV文件 sitka_weather_07-2014.csv文件中是阿拉斯加锡特卡2014年的天气数据 ，其中包含当天的最高气温和最低气温 我们可以使用Python标准库中的csv模块来读取文件大家不要怕，我知道有一些翻译好了的中文手册，但是我还是希望自己可以看懂英文文档，我不希望出现了新的技术还要等国内大神翻译一下才能看。我和大家一起看文档，翻译。
enumerate()内置函数的使用方法 enumerate(iterable, start = 0) Return an enumerate object. iterable must be a sequence, an iterator, or some other object which supports iteration. The __next__() method of the iterator returned by enumerate() returns a tuple containing a count(from start which defaults to 0) and the values obtained from iterating over iterable. 这个意思就是eumerate()方法返回一个美剧对象，iterabel参数必须是一个序列、迭代器、或者其他支持迭代的对象。 由enumerate()返回的迭代器的__next__()方法，会返回一个包含计数(默认从0开始)的元组，包含的值来自迭代器的迭代 >>> seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter'] >>> list(enumerate(seasons)) [(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')] >>> list(enumerate(seasons, start=1)) [(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')] 我们显示出来锡特卡的最高气温和最低气温 打开死亡谷的温度数据集death_valley_2014.csv 可以发现文件中有某一行的最高气温是空的，这样可就产生了ValueError异常 因此我们要添加一些捕获异常代码try-except-else学过java的我们都知道用try-catch-finally
下面是代码部分
import csv from matplotlib import pyplot as plt from datetime import datetime #filename = 'sitka_weather_2014.csv' filename = 'death_valley_2014.csv' with open(filename) as f: # f为文件对象，调用csv的reader方法传递参数，得到与该文件相关联的阅读器对象 reader = csv.reader(f) # 模块csv包含next()函数，传入参数reader,将返回文件中的下一行 header_row = next(reader) ''' #得到的数据就是用Excel打开文件之后的第一行数据4列表 print(header_row) for index, column_header in enumerate(header_row): print(index, column_header, sep = ':') 0:AKDT 1:Max TemperatureF 2:Mean TemperatureF 3:Min TemperatureF 4:Max Dew PointF 5:MeanDew PointF 6:Min DewpointF 7:Max Humidity 8: Mean Humidity 9: Min Humidity 10: Max Sea Level PressureIn 11: Mean Sea Level PressureIn 12: Min Sea Level PressureIn 13: Max VisibilityMiles 14: Mean VisibilityMiles 15: Min VisibilityMiles 16: Max Wind SpeedMPH 17: Mean Wind SpeedMPH 18: Max Gust SpeedMPH 19:PrecipitationIn 20: CloudCover 21: Events 22: WindDirDegrees [Finished in 0.6s] 可以看到最高气温和最低气温分别存储在第0列和第1列 为了研究这些数据，我们将提取文件中每行数据，并提取索引值为1和2的值 图表的横坐标应该是对应的日期，因此我们需要导入datetime模块中的datetime类 classmethod datetime.strptime(date_string, format) Return a datetime corresponding to date_string, parsed according to format. 也就是说strptime方法有两个参数,一个是日期字符串，另一个是日期格式，根据日期格式解析字符串， 返回一个日期对象 ''' #提取最高气温和最低气温日期 dates, highs, lows= [], [], [] # 大家注意，此时文件指针在第二行 for row in reader: try: # 日期格式为年月日 current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d") # int()便于matplotlib读取 high = int(row[1]) low = int(row[2]) except ValueError: print(current_date, 'missing data') else: dates.append(current_date) highs.append(high) lows.append(low) #根据数据绘制图形 #设置屏幕分辨率dpi=128像素/英寸 屏幕尺寸长宽5/3英寸 fig = plt.figure(dpi = 128, figsize = (5, 4)) #alpha参数指定颜色的透明度，0表示完全透明，默认为1表示完全不透明 plt.plot(dates, highs, c = 'red', alpha = 0.5) plt.plot(dates, lows, c = 'blue', alpha = 0.5) #fill_between方法接受一个x值系列和两个y值系列，并填充两个y值系列之间的空间 facecolor为填充颜色 plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor = 'blue', alpha = 0.1) # 设置图形的格式 #plt.title("Daily high temperatures - 2014", fontsize = 12) plt.title("Daily high and low temperatures - 2014\nDeath Valley, CA") plt.xlabel('', fontsize = 10) # 自动调整横坐标日期 fig.autofmt_xdate() # 华氏温度F = 95C + 32 plt.ylabel("Temperature (F)", fontsize = 10) plt.tick_params(axis = 'both', which = 'major', labelsize = 8) plt.show()