使用matplotlib python从文件数据到打印的条件

我有一个文件中的数据。看起来是这样的：

08:00,user1,1   
08:10,user3,2   
08:15,empty,0  
....

如何在

x轴

上用小时和

y轴

上的用户绘制二进制数据。用户将根据用户使用不同的标记来表示。例如，

user1

表示为

*

，

user3

表示为

o

。对于用户，

y轴

是

1

，对于空轴是

0

。 用户名后的数字（在文本文件中）用于决定 在条件语句中，它将是哪个标记

这是我想做的一张照片

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您可以使用np.recfromcsv加载文件。然后，我们将时间列转换为datetime对象，并为其定义一个

convtime

函数。然后我们使用此函数读取CSV文件

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
convtime = lambda x: datetime.datetime.strptime(x, "%H:%M")
all_records = np.recfromcsv("myfilename.csv", names=["time", "user", "val"], converters={0:convtime}) # This says parse column 0 using the convtime function

请注意，由于我们只将时间部分指定给了

datetime

，因此它将假定日期为1900年1月1日。如果您愿意，您可以添加相关日期

现在，绘制数据。这给我们带来了一个奇怪的问题，matplotlib只能对所有正在绘制的点使用一个符号。不幸的是，这意味着我们必须使用for循环。首先，让我们为每个用户的符号和颜色定义

dict

s：

symbols = {'user1':'*', 'user3':'o', 'empty':'x'}
colours = {'user1':'blue', 'user3':'red', 'empty':'orange'}
for rec in all_records:
    plt.scatter(rec['time'], rec['val'], c=colours[rec['user']], marker=symbols[rec['user']])

差不多了。我们仍然怀念传说。这种for循环的一个缺点是，文件中的每一行都会在图例中创建一个条目。我们通过创建一个自定义的传奇来克服这一点

import matplotlib.lines as mlines
legend_list = []
for user in symbols.keys():
    legend_list.append(mlines.Line2D([], [], color=colours[user], marker=symbols[user], ls='none', label=user))
plt.legend(loc='upper right', handles=legend_list)
plt.show()

就是这样！如果绘图被压扁，则使用

plt.xlim（）

根据您的喜好调整限制