Python: crea un gráfico a partir de un archivo de texto

La biblioteca Matplotlib en Python es una biblioteca de visualización de datos muy popular. Se pueden trazar diferentes gráficos desde esta biblioteca, como gráfico de barras, gráfico circular, histograma, gráfico de dispersión, gráfico de líneas, etc. La fuente de datos puede ser cualquier archivo como CSV (archivo separado por comas), archivo de texto, etc. En este artículo , Los gráficos se crean en base a los datos tomados de un archivo de texto. Antes de usar la biblioteca Matplotlib en nuestro programa, asegúrese de que esté instalada en el sistema.

Pasos necesarios:

1. Cree un archivo de texto con una extensión .txt
2. Use el mismo nombre del archivo de texto en el programa
3. Guarde y ejecute el programa para obtener un gráfico

Ejemplo 1: Creación de un gráfico de barras.

Este es el archivo ‘sample.txt’ que contiene datos de estudiantes con nombres de estudiantes y sus calificaciones en una materia.

Acercarse:

1. Importe el módulo matplotlib.pyplot para visualización.
2. Abra el archivo en modo de lectura ‘r’ con la función open().
3. Iterar a través de cada línea en el archivo usando un bucle for.
4. Agregue cada fila en el archivo a la lista según sea necesario para nuestra visualización.
5. Usando la función plt.bar( ), grafique los nombres de los estudiantes en el eje X y las calificaciones de los estudiantes en el eje Y.

A continuación se muestra la implementación:

import matplotlib.pyplot as plt
  
names = []
marks = []
  
f = open('sample.txt','r')
for row in f:
    row = row.split(' ')
    names.append(row[0])
    marks.append(int(row[1]))
  
plt.bar(names, marks, color = 'g', label = 'File Data')
  
plt.xlabel('Student Names', fontsize = 12)
plt.ylabel('Marks', fontsize = 12)
  
plt.title('Students Marks', fontsize = 20)
plt.legend()
plt.show()

Producción :

Ejemplo 2: Creación de un gráfico circular.

Tomemos otro archivo de texto (sample.txt) que consiste en la cantidad de trabajo realizado por los empleados de una empresa en un proyecto.

Enfoque del programa:

1. Importe el módulo matplotlib.pyplot para visualización.
2. Abra el archivo sample.txt en modo de lectura ‘r’ con la función de apertura de archivo ( ).
3. Iterar a través de cada línea en el archivo usando un bucle for a.
4. Agregue cada fila del archivo a la lista según sea necesario para nuestra visualización.
5. Usando la función plt.pie( ), trazando un gráfico circular del trabajo realizado por los empleados de una empresa en un proyecto.

A continuación se muestra la implementación:

import matplotlib.pyplot as plt
  
names = []
work = []
  
for line in open('sample.txt', 'r'):
    Data = [i for i in line.split()]
    names.append(Data[0])
    New_Data= [ j for j in Data[1].split('%')]
      
    work.append(New_Data[0])
colors = ['yellow', 'b', 'green', 'cyan','red'] 
    
# plotting pie chart 
plt.pie(work, labels = names, colors = colors, startangle = 90,
        shadow = True, radius = 1.2, autopct = '%1.1f%%') 
plt.show()

Producción : 

Ejemplo 3:

Este ejemplo consta de un archivo de texto que contiene los números de lista de los estudiantes y sus calificaciones en una materia.

Enfoque del programa:

1. Importe el módulo matplotlib.pyplot para visualización.
2. Abra el archivo en modo de lectura ‘r’ con la función de apertura de archivo ( ).
3. Iterar a través de cada línea en el archivo usando un bucle for a.
4. Agregue cada línea del archivo en listas según sea necesario para nuestra visualización.
5. Usando la función plt.plot( ), grafique el número de rollo de estudiante en el eje X y las marcas de los estudiantes en el eje Y.
6. plt.yticks( ) se usa para obtener todos los ticks del eje Y.
7. Finalmente, se traza el diagrama de líneas para el archivo de texto que contiene los Números de lista de estudiantes y sus marcas en un tema.

A continuación se muestra la implementación:

import matplotlib.pyplot as plt
  
x = []
y = []
for line in open('sample.txt', 'r'):
    lines = [i for i in line.split()]
    x.append(lines[0])
    y.append(int(lines[1]))
      
plt.title("Students Marks")
plt.xlabel('Roll Number')
plt.ylabel('Marks')
plt.yticks(y)
plt.plot(x, y, marker = 'o', c = 'g')
  
plt.show()

Producción :