本文共 1386 字，大约阅读时间需要 4 分钟。

背景：

自动获取缺陷管理系统中的bug趋势统计数据，并保存到CSV中，读取CSV数据并绘制带数据标志的折线图，并保存为png图片

下面代码仅实现“读取CSV数据并绘制带数据标志的折线图，并保存为png图片”的功能

 

#导入需要的模块

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.ticker as ticker #读取CSV数据为numpy record array记录 r = mlab.csv2rec('D:/python/pj4/data/bug_trend.csv') r.sort()  #形成Y轴坐标数组 N = len(r) ind = np.arange(N)  # the evenly spaced plot indices #ind1这里是为了把图撑大一点 ind1 = np.arange(N+3) #将X轴格式化为日期形式，X轴默认为0.5步进， #这里将整数X轴坐标格式化为日期，.5的不对应日期， #因为扩展了3格坐标，所以N+的坐标点也不显示日期 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 ''  

#绘图

fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) #下行为了将图扩大一点，用白色线隐藏显示 ax.plot(ind1,ind1,'-',color='white') #正常要显示的bug总数折线 ax.plot(ind, r['all'], 'o-',label='All of BUGs') #正常要显示的bug已解决总数折线 ax.plot(ind, r['resolved'], 'o-',label='Resolved BUGs') #正常要显示的bug已关闭总数折线 ax.plot(ind, r['closed'], 'o-',label='Closed BUGs') #图标的标题 ax.set_title(u"BUG Trend Chart") #线型示意说明 ax.legend(loc='upper left')

#在折线图上标记数据，-+0.1是为了错开一点显示数据

datadotxy=tuple(zip(ind-0.1,r['all']+0.1)) for dotxy in datadotxy:     ax.annotate(str(int(dotxy[1]-0.1)),xy=dotxy)

#将X轴格式化为日期形式    

ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(format_date)) fig.autofmt_xdate() 

#显示图片

plt.show()

#将图片保存到指定目录

plt.savefig("D:/python/pj4/img/bug_trend.png") 效果图：

 

CSV文件格式示意图：