Python利用Numpy读取文件并绘制图表
发布时间：2026-10-13 |
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本文介绍如何使用Python的Numpy模块loadtxt方法读取文本文件数据，并结合matplotlib进行可视化。通过示例代码展示如何将读取的数据转换为数组，提取特定列作为坐标轴，计算对数并绘制散点图，同时高亮显示特定数据点，为数据处理与可视化提供基础参考。
Python读取文件与绘图实现
具体实现代码如下：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.loadtxt('distance.txt',dtype = np.int)
print(data)
x = data[:,0] # 设置第1列数据为x轴数据。
y = np.log(data[:,1]) # 设置第2列为y轴数据，计算自然对数后赋值给y, 注意如果取以10为底的对数，则需要使用log10方法。
print(x[2])
print(y[2])
plt.figure(figsize= (6, 2.5)) # 设置图形宽高比
plt.plot(x, y, 'o')
# plt.ylabel('log(PGV)(微米/秒')
plt.plot(x[2],y[2],'o',color='red') # 用第3行数据突出显示数据，红线圆点。
plt.grid(ls = '--') # 设置网络线风格为虚线
plt.show()运行上述代码后的输出结果如下：
通过调用Numpy模块中的loadtxt方法，可以将文件内容直接读取为数组格式。相较于使用标准的open函数逐行读取，这种基于Numpy的读取方式在处理数值数据时更为便捷，操作也更加高效。
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