先前，我們已經介紹過 matplotlib 第三方繪圖庫的基本操作方法。

這里，我們將介紹如何通過讀取文件中的數據來繪制其圖像的操作方法。

基本繪制方法

python圖像處理庫。假設要繪制的數據存儲在名為 sample.txt 的文件中，如下所示：

sample.txt 存儲數據內容

 1 import matplotlib.pyplot as plt 2  3 X, Y = [], [] 4 for line in open('sample.txt', 'r'): 5     values = [float(s) for s in line.split()] 6     X.append(values[0]) 7     Y.append(values[1]) 8  9 plt.plot(X, Y)10 plt.show()

上述代碼：

#4 只讀方式打開文件，以行為單位讀取。

matplotlib保存圖片、#5 分離每行數據并存儲在列表中，其中 split 函數調用格式如下：

str.split(str="", num=string.count(str))

參數：

str -- 分隔符，默認為所有的空字符，包括空格、換行()、制表符()等。

matplotlib輸出圖片。num -- 分割次數，默認為 -1, 即分隔所有。

返回值：

返回分割后的字符串列表。

python圖像處理opencv。#6 存儲分離得到的 X 坐標數據。

#7 存儲分離得到的 Y 坐標數據。

sample.txt 文件數據繪制圖像

上述操作是基于 Python 基本方法進行讀取文件數據和繪制圖像的。事實上，這樣做無法處理一些可能出現的錯誤現象，從編程角度來看，是不嚴謹的。此外，matplotlib 還通常與 numpy 進行結合使用，進行處理用于繪制圖像的數據源。

改良繪制方法

1 import numpy2 import matplotlib.pyplot as plot3 4 data = numpy.loadtxt('sample.txt')5 6 plot.plot(data[:,0], data[:,1])7 plot.show()

matplotlib中文教程。上述代碼：

#4 numpy.loadtxt( )函數讀取文件后，返回的是一個二維數組，類型上是矩陣。這就有利于我們能夠方便地通過矩陣行、列的概念來分別獲得 x、y 坐標的數值(#6 (data[:,0], data[:,1]))。

相較前面，上述代碼更加簡潔，而且，運用 numpy 后還能夠快速處理大型數據文件，并且可以支持其它數據文件格式(諸如 CSV、matlab 等)。

此外，上述代碼還可以支持類似如下情況中的多條曲線繪制任務：

比如，當文件中包含有 N 列數據時，即繪制 N-1 條曲線。第一列即為 x 坐標數值，第二列即為第一條曲線的 y 坐標數值；第三列即為第二條曲線的 y 坐標數值；以此類推……

示例：

假設此時數據文件中包含如下內容：

sample.txt 數據文件存儲內容

1 import numpy2 import matplotlib.pyplot as plot3 4 data = numpy.loadtxt('sample.txt')5 6 for column in data.T:7     plot.plot(data[:,0], column)8 9 plot.show()

上述代碼：

#6 通過 data.T 矩陣轉置(列→行)后讀取的“行”即為原始矩陣的“列”。

#7 繪制多條曲線。

多條曲線繪制

小結：

本文介紹了如何用存儲在文件中的數據直接繪制其圖像的操作方法。在實際運用中，絕大多數繪制圖像的數據源都是存儲在某種格式的文件中。因此，學會上述圖像繪制方法后，將有利于我們發揮其實際效用，特別是對于大型數據源。

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