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如何在python中按周绘制多个折线图

在Python中按周绘制多个折线图可以使用Matplotlib库进行实现。Matplotlib是一个常用的Python数据可视化库,提供了丰富的绘图功能。

以下是实现该功能的步骤:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
  1. 准备数据: 假设我们有多个数据集,每个数据集都包含日期和对应的数值。可以使用Python的字典或者列表嵌套字典的数据结构来表示这些数据。例如:
代码语言:txt
复制
data = {
    'data1': {'2021-01-01': 10, '2021-01-08': 15, '2021-01-15': 12, ...},
    'data2': {'2021-01-01': 5, '2021-01-08': 8, '2021-01-15': 6, ...},
    ...
}
  1. 转换日期格式并按周进行分组:
代码语言:txt
复制
grouped_data = {}
for dataset, values in data.items():
    grouped_data[dataset] = {}
    for date_str, value in values.items():
        date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
        week_number = date.strftime('%U')  # 获取周数
        if week_number in grouped_data[dataset]:
            grouped_data[dataset][week_number].append(value)
        else:
            grouped_data[dataset][week_number] = [value]
  1. 绘制折线图:
代码语言:txt
复制
for dataset, values in grouped_data.items():
    weeks = list(values.keys())
    plt.plot(weeks, [sum(v)/len(v) for v in values.values()], label=dataset)
  1. 设置图表属性:
代码语言:txt
复制
plt.xlabel('Week')
plt.ylabel('Average Value')
plt.title('Multiple Line Plots')
plt.legend()
  1. 显示图表:
代码语言:txt
复制
plt.show()

完整的代码示例:

代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime

data = {
    'data1': {'2021-01-01': 10, '2021-01-08': 15, '2021-01-15': 12},
    'data2': {'2021-01-01': 5, '2021-01-08': 8, '2021-01-15': 6},
}

grouped_data = {}
for dataset, values in data.items():
    grouped_data[dataset] = {}
    for date_str, value in values.items():
        date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
        week_number = date.strftime('%U')
        if week_number in grouped_data[dataset]:
            grouped_data[dataset][week_number].append(value)
        else:
            grouped_data[dataset][week_number] = [value]

for dataset, values in grouped_data.items():
    weeks = list(values.keys())
    plt.plot(weeks, [sum(v)/len(v) for v in values.values()], label=dataset)

plt.xlabel('Week')
plt.ylabel('Average Value')
plt.title('Multiple Line Plots')
plt.legend()
plt.show()

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