Pré-requisitos: Matplotlib , NumPy

Neste artigo, veremos como carregar arquivos de dados para Matplotlib . Matplotlib é uma biblioteca Python 2D usada para visualização de datas. Podemos traçar diferentes tipos de gráficos usando os mesmos dados, como:

• Gráfico de Barras
• Gráfico de linha
• Gráfico de dispersão
• Gráfico de histograma e muitos.

Neste artigo, aprenderemos como podemos carregar dados de um arquivo para fazer um gráfico usando o módulo python “Matplotlib” . Aqui, também discutiremos duas maneiras diferentes de extrair dados de um arquivo. No primeiro módulo, discutiremos a extração de dados usando o módulo CVS embutido e no segundo módulo, usaremos um módulo “NumPy” de terceiros para extrair dados de um arquivo. 

Requerimento:

Um arquivo de texto de onde os dados devem ser extraídos. Deixe o nome do arquivo = GFG.txt

Método 1: neste método, iremos extrair dados usando o módulo CSV para carregar arquivos CVS.
  
Passo 1:

Importe todos os módulos necessários.

import matplotlib.pyplot as plt
import csv

Etapa 2: Criar variáveis ​​X e Y para armazenar dados do eixo X e do eixo Y de um arquivo de texto.  

import matplotlib.pyplot as plt
import csv
  
X = []
Y = []

Etapa 3: Abra o arquivo de texto no modo de leitura. Passe 'nome_arquivo' e delimitador na função de leitor e armazene os dados retornados em uma nova variável. 

import matplotlib.pyplot as plt
import csv
  
X = []
Y = []
  
with open('GFG.txt', 'r') as datafile:
    ploting = csv.reader(datafile, delimiter=',')

Passo 4: Crie um loop, que irá anexar os dados nas variáveis ​​X e Y.

import matplotlib.pyplot as plt
import csv
  
X = []
Y = []
  
with open('GFG.txt', 'r') as datafile:
    ploting = csv.reader(datafile, delimiter=',')
      
    for ROWS in ploting:
        X.append(int(ROWS[0]))
        Y.append(int(ROWS[1]))

Passo 5: Agora passe todos os parâmetros em suas respectivas funções.

import matplotlib.pyplot as plt
import csv
  
X = []
Y = []
  
with open('GFG.txt', 'r') as datafile:
    ploting = csv.reader(datafile, delimiter=',')
      
    for ROWS in ploting:
        X.append(int(ROWS[0]))
        Y.append(int(ROWS[1]))
  
plt.plot(X, Y)
plt.title('Line Graph using CSV')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

Saída:

Método 2: Neste método, iremos extrair dados usando o módulo numpy para carregar arquivos. Aqui você notará que as etapas 2,3 e 4 foram substituídas por np.loadtxt()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
X, Y = np.loadtxt('GFG.txt', delimiter=',', unpack=True)
  
plt.bar(X, Y)
plt.title('Line Graph using NUMPY')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

Saída:

Você também pode tentar outros gráficos diferentes mudando apenas 1 linha

plt.plot (X, Y) para plt.scatter (X, Y) ou plt.plot (X, Y)

• Usando plt.bar()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
X, Y = np.loadtxt('GFG.txt', delimiter=',', unpack=True)
  
plt.plot(X, Y)
plt.title('Line Graph using NUMPY')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

Saída:

• Usando plt.scatter()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  
X, Y = np.loadtxt('GFG.txt', delimiter=',', unpack=True)
  
plt.scatter(X, Y)
plt.title('Line Graph using NUMPY')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

Saída:

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