python實戰二：使用CSV資料繪製帶資料標誌的折線圖（matplotlib）

背景：
自動擷取缺陷管理系統中的bug趨勢統計資料，並儲存到CSV中，讀取CSV資料並繪製帶資料標誌的折線圖，並儲存為png圖片

下面代碼僅實現“讀取CSV資料並繪製帶資料標誌的折線圖，並儲存為png圖片”的功能

#匯入需要的模組import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.mlab as mlabimport matplotlib.ticker as ticker

#讀取CSV資料為numpy record array記錄r = mlab.csv2rec('D:/python/pj4/data/bug_trend.csv')r.sort()

#形成Y軸座標數組N = len(r)ind = np.arange(N)  # the evenly spaced plot indices#ind1這裡是為了把圖撐大一點ind1 = np.arange(N+3)

#將X軸格式化為日期形式，X軸預設為0.5步進，#這裡將整數X軸座標格式化為日期，.5的不對應日期，#因為擴充了3格座標，所以N+的座標點也不顯示日期def format_date(x, pos=None):    if not x%1 and  x<N:        thisind = np.clip(int(x), 0, N-1)        return r.create_date[thisind].strftime('%Y-%m-%d')    else:        return ''

#繪圖fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)#下行為了將圖擴大一點，用白色線隱藏顯示ax.plot(ind1,ind1,'-',color='white')#正常要顯示的bug總數折線ax.plot(ind, r['all'], 'o-',label='All of BUGs')#正常要顯示的bug已解決總數折線ax.plot(ind, r['resolved'], 'o-',label='Resolved BUGs')#正常要顯示的bug已關閉總數折線ax.plot(ind, r['closed'], 'o-',label='Closed BUGs')#表徵圖的標題ax.set_title(u"BUG Trend Chart")#線型示意說明ax.legend(loc='upper left')#在折線圖上標記資料，-+0.1是為了錯開一點顯示資料datadotxy=tuple(zip(ind-0.1,r['all']+0.1))for dotxy in datadotxy:    ax.annotate(str(int(dotxy[1]-0.1)),xy=dotxy)#將X軸格式化為日期形式    ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date))fig.autofmt_xdate() #顯示圖片plt.show()#將圖片儲存到指定目錄plt.savefig("D:/python/pj4/img/bug_trend.png")

效果圖：

CSV檔案格式示意圖：