high_low_mean.py

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Oct 22 18:19:57 2017@author: dqhpl"""import csvfrom matplotlib import pyplot as pltfrom datetime import datetime#获取时间的包filename = 'sitka_weather_2014.csv'with open(filename) as f:    reader = csv.reader(f)    header_row = next(reader)        highs,dates, lows, means = [],[],[],[]    for row in reader:        try:            current_date = datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d")#转换为日期形式，格式记住                    low = int(row[3])                    high = int(row[1])                    mean = int(row[2])        except ValueError:            print(current_date, 'missing data')#如果有日期缺失数据提醒没有数据        else:            dates.append(current_date)            lows.append(low)            highs.append(high)#每一行第1列的数据加入（这个其实是第2列，真正的第1列是第0列）            means.append(mean)fig = plt.figure(dpi =128,figsize=(10,5))plt.plot(dates, highs, c='red', alpha = 0.3)#alpha指定透明度，0是完全透明，1是完全不透明plt.plot(dates, lows, c='blue', alpha =0.3)plt.plot(dates, means, c='yellow')plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor= 'blue', alpha=0.1)#设置图像格式plt.title("Daily high temperatures - 2014", fontsize = 14)fig.autofmt_xdate()#绘制斜的日期标签plt.ylabel("Temperature(F)", fontsize =10)plt.savefig('temperature.png',  bbox_inces = 'tight')#plt.show()#plt.show()打开matplotlib查看器，并显示绘制的图形#    for index,column_header in enumerate(header_row):#enumerate()表示来获取每个元素的索引及其值#       print(index, column_header)