如何在Python中绘制函数的输出？

这三个函数为我提供了从状态0到下一个365个状态（或天数）的客户数量及其订单的进度。在

功能状态\u evolution

中，我想绘制第行的输出

custA = float(custA*1.09**(1.0/365))

A = sum(80 + random.random() * 50 for i in range(ordsA))

根据生产线的输出

custA = float(custA*1.09**(1.0/365))

A = sum(80 + random.random() * 50 for i in range(ordsA))

对custB执行同样的操作，这样我可以以图形方式比较它们的输出

def get_state0():
    """ functions gets four columns from base data and finds their state 0"""
    statetype0 = {'custt':{'typeA':100,'typeB':200}}
    orderstype0 = {'orders':{'typeA':1095, 'typeB':4380}}
    return  {'custtypeA' : int(statetype0['custt']['typeA']),
             'custtypeB' : int(statetype0['custt']['typeB']),
             'ordstypeA': orderstype0['orders']['typeA'],'A':1095, 'B':4380,
             'ordstypeB':orderstype0['orders']['typeB'], 
             'day':0 }  


def state_evolution(state):
    """function takes state 0 and predicts state evolution """
    custA = state['custtypeA']
    custB = state['custtypeB']
    ordsA = state['ordstypeA']
    ordsB = state['ordstypeB']
    A = state['A']
    B = state['B']
    day = state['day']   
    # evolve day
    day += 1
    #evolve cust typea
    custA = float(custA*1.09**(1.0/365))
    #evolve cust typeb
    custB = float (custB*1.063**(1.0/365))
    # evolve orders cust type A 
    ordsA += int(custA * order_rateA(day))
    A = sum(80 + random.random() * 50 for i in range(ordsA))
    # evolve orders cust type B 
    ordsB += int(custB * order_rateB(day))
    B = sum(70 + random.random() * 40 for i in range(ordsB))
    return {'custtypeA':custA ,'ordstypeA':ordsA, 'A':A, 'B':B,
            'custtypeB':custB, 'ordstypeB':ordsB, 'day': day}


def show_all_states():
    """ function runs state evolution function to find other states"""
    s  = get_state0() 
    for day in range(365):
        s = state_evolution(s)

        print day, s

---

您应该执行以下操作：

修改

custA

函数，使其返回一个序列（列表、元组），例如365个项目。或者，在列表理解或for循环中使用

custA

，以获得365个结果的序列

对

ordsA

函数执行相同的操作，以获取其他序列

从现在起，你可以根据自己的需要做不同的事情

如果希望两个绘图平行（叠加），则：

pyplot.plot(custA_result_list);
pyplot.plot(ordsA_result_list);
pyplot.show()

如果要关联数据，可以使用散点图（速度更快）或带有点标记的常规图（速度较慢但更可自定义）：

最后，如果数据是不规则采样的，还可以提供横轴值的序列。例如，这将允许只绘制工作日的结果，而不会“崩溃”周末（否则周五和周一之间的差距看起来像一天）：

希望这有帮助

编辑：关于excel，如果我理解正确，您已经有一个csv文件。然后，您可以使用

csv

python模块，或者自己这样阅读：

with open('file.csv') as csv_in:
    content = [line.strip().split(',') for line in csv_in]

---

现在，如果您有一个实际的

.xls

或

.xlsx

文件，请使用您可以下载的

xlrd

模块，或者在命令提示符下运行

pip install xlrd

。

不知道从何处启动它，例如创建一个单独的函数或将其包含在上述代码中，也不太习惯matplotlib要绘制一个变量与另一个变量的对比图，只需使用绘图函数：

将matplotlib.pyplot导入为plt plt.plot（var1，var2）

或使用散布函数：

plt.scatter（var1，var2）

然后可以使用

plt.savefig（）

-方法将这些图保存为.png、.jpg、，或.eps文件。或者，您可以使用我编辑过的状态演化函数直接显示图形，如“x=custA”“y=ordsA”“plt.scatter（x，y）”“plt.show（）”。但是当我运行show_all_states函数时，它只给我第1天的一个点，我希望它运行365天，然后在最后绘制图形（绘制365个数据点），感谢您的帮助。还有一件事需要帮助。如果您在变量statetype0中看到第一个函数get_state0（），我已经为键键入了值，而不是这样做，我希望从csv（excel）文件中获取这些值。我该怎么做？我会非常感激的