Python matplotlib读取excel数据并用for循环画多个子图

1. 引言

Python的matplotlib库是一个功能强大的绘图库，可以用来绘制各种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼图等。在本文中，我们将使用matplotlib库来读取Excel中的数据，并使用for循环来绘制多个子图。本文将详细介绍如何通过Python代码实现这一过程。

2. 准备工作

2.1 安装依赖库

首先，我们需要安装matplotlib库和pandas库。可以使用以下命令来安装：

pip install matplotlib pandas

2.2 准备数据

在本例中，我们将使用一个名为"data.xlsx"的Excel文件作为数据源。文件中包含了多个工作表，每个工作表中包含了不同的数据。

3. 读取Excel数据

首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们可以使用pandas库的read_excel()函数来读取Excel文件中的数据：

data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

这将把Excel文件中名为"Sheet1"的工作表的数据读取到一个名为data的DataFrame对象中。

4. 绘制多个子图

现在我们可以使用for循环来绘制多个子图了。假设我们有n个子图需要绘制，我们可以使用以下代码：

n = 4

fig, axs = plt.subplots(nrows=n)
for i in range(n):
    axs[i].plot(data['x'], data['y_' + str(i)])
plt.show()

这段代码使用subplots()函数创建一个新的Figure对象，并返回一个包含n个子图的Axes对象数组axs。然后，我们使用for循环来绘制每个子图的数据。在上述代码中，我们假设要绘制的数据列名为'x'和'y_0'、'y_1'、'y_2'、'y_3'等。

5. 结果演示

运行上述代码后，将显示一个包含n个子图的窗口，每个子图都绘制了相应的数据。

下面是一个例子，假设我们有一个包含4个子图的Excel文件，并且要绘制每个子图的数据：

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
n = 4
fig, axs = plt.subplots(nrows=n)
for i in range(n):
    axs[i].plot(data['x'], data['y_' + str(i)])
plt.show()

在上述代码中，我们假定Excel文件中的工作表名为"Sheet1"，数据列名为'x'和'y_0'、'y_1'、'y_2'、'y_3'。

通过运行上述代码，我们将获得一个包含4个子图的窗口，每个子图都显示了相应的数据。

6. 结论

本文介绍了如何使用Python的matplotlib库读取Excel文件中的数据，并使用for循环绘制多个子图。我们首先使用pandas库读取Excel文件中的数据，然后使用matplotlib库绘制多个子图。通过这种方法，我们可以快速、方便地将Excel中的数据可视化。

通过本文的介绍，我们了解了如何使用Python matplotlib库读取Excel数据并绘制多个子图。这对于分析和可视化复杂的Excel数据非常有用。