怎样将csv文件导入python并绘制图形

怎样将csv文件导入python并绘制图形

# -*- coding: utf-8 -*-  
""" 
Spyder Editor 
This temporary script file is located here: 
C:Usersuser.spyder2.temp.py 
"""  
""" 
Show how to modify the coordinate formatter to report the image "z" 
value of the nearest pixel given x and y 
V1.1.1  get all filenames in shortout dir   choose one to analysis 
"""  
# coding: utf-8  
import time  
import string  
import os    
import math    
import pylab  
import csv  
import numpy as np  
from numpy import genfromtxt  
import matplotlib  
import matplotlib as mpl  
from matplotlib.colors import LogNorm  
from matplotlib.mlab import bivariate_normal  
import matplotlib.pyplot as plt  
import matplotlib.cm as cm  
import matplotlib.animation as animation  
pause  = False  
linenum=0  
fileList=[]      #待处理文件路径  
for filename in os.listdir(r'D:shortout'):  
pa='D:shortout\%s'%filename  
fileList.append(pa)  
#for files in range(0,len(fileList)):  
metric = genfromtxt(fileList[0], delimiter=',')  
lines=len(metric)    
#print len(metric)  
#print len(metric[4])  
#print metric[4]   
rowdatas=metric[:,0]  
for index in range(len(metric[4])-1):  
a=metric[:,index+1]  
rowdatas=np.row_stack((rowdatas,a))  
#print len(rowdatas)  
#print len(rowdatas[4])  
#print rowdatas[4]   
#      
#plt.figure(figsize=(38,38), dpi=80)  
#plt.plot(rowdatas[4] )  
#plt.xlabel('time')  
#plt.ylabel('value')  
#plt.title("USBHID data analysis")  
#plt.show()  
##如果是参数是list,则默认每次取list中的一个元素,即metric[0],metric[1],...   
listdata=rowdatas.tolist()  
print listdata[4]  
#fig = plt.figure()    
#window = fig.add_subplot(111)    
#line, = window.plot(listdata[4] )    
#plt.ion()  
#fig, ax = plt.subplots()  
#line, = ax.plot(listdata[4],lw=2)  
#ax.grid()  
fig = plt.figure()    
ax = fig.add_subplot(111)    
line, = ax.plot(listdata[4],lw=2 ) # I'm still not clear on this stucture...  
ax.grid()  
time_template = 'Data ROW = %d'  
time_text = ax.text(0.05, 0.9, '', transform=ax.transAxes)  
#ax = plt.axes(xlim=(0, 700), ylim=(0, 255))   
#line, = ax.plot([], [], lw=2)   
def onClick(event):  
global pause  
pause ^= True  
print 'user click the mouse!'  
print 'you pressed', event.button, event.xdata, event.ydata  
#   event.button=1 鼠标左键按下 2 中键按下 3 右键按下      
def getData():    
global listdata  
global linenum  
t = 0    
while t < len(listdata[4]):  
if not pause:   
linenum=linenum+1  
yield listdata[linenum-1]  
#    while t < len(listdata[4]):    
#        t = t + 1    
#        print t,t  
#        yield t, t    
def update(data):    
global linenum  
line.set_ydata(data)      
time_text.set_text(time_template % (linenum))  
return line,    
def init():  
#    ax.set_ylim(0, 1.1)  
#    ax.set_xlim(0, 10)  
#    line.set_data(xdata)  
plt.xlabel('time')  
plt.ylabel('Time')  
plt.title('USBHID Data analysis')  
return line,  
fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onClick)      
ani = animation.FuncAnimation(fig, update , getData , blit=False, interval=1*1000,init_func=init,repeat=False)    
plt.show()    
#my_data = genfromtxt('D:export.csv', delimiter=',')  
#rgbdata=my_data、255  
#plt.figure(figsize=(38,38), dpi=80)  
#  
#for index in range(3):  
#    row9=rgbdata[:,index]  

#    print "row %d size is
"%(index)  #    plt.plot(row9 )  
#    plt.xlabel('time')  
#    plt.ylabel('value')  
#    plt.title("USBHID data analysis")  
#    plt.legend()  
##    plt.cla()  
##    plt.clf()  
#plt.show()  
#plt.figure(1)  
#plt.imshow(rgbdata, interpolation='nearest')  
#plt.grid(True)  
#fig = plt.figure() # 新图 0  
#plt.savefig() # 保存  
#plt.close('all') # 关闭图 0