离心泵的特性曲线绘制

 化工原理实验----离心泵的特性曲线

使用python绘图

序号	管路流量	直管压差	泵出口压力	泵入口压力	电压	电流	流速	直管摩擦阻力系数	雷诺数	泵的扬程	有效功率	效率	直管摩擦阻力系数
1	23	11.52	85.7	-17.4	380.3	2.8	6.27987034	0.000158868	160779.4247	8.990438493	0.562348781	0.528106364	0.012245952
2	21.9	10.78	90.7	-15.9	380.3	2.8	5.979528715	0.000163972	153089.974	9.480717363	0.564653939	0.530271158	0.011565266
3	20.3	10.16	95	-14.3	380.2	2.7	5.542668169	0.000179863	141905.3183	9.898135708	0.546445042	0.53231734	0.010638057
4	19.6	9.79	97.4	-13.9	380.2	2.7	5.351541681	0.000185913	137012.0315	10.13782723	0.540378429	0.526407572	0.010503144
5	18	9.01	102.5	-12.1	380.2	2.7	4.914681135	0.00020287	125827.3759	10.6342349	0.520566003	0.507107374	0.010393939
6	16.4	8.18	106.3	-11	380.2	2.6	4.47782059	0.000221873	114642.7202	11.00739155	0.490936488	0.496637891	0.009873512
7	14.2	7.12	110.4	-9.3	380.2	2.6	3.87713734	0.000257598	99263.81874	11.40301991	0.440357376	0.445471387	0.010625668
8	13.1	6.56	112.9	-8.7	380.1	2.6	3.576795715	0.000278869	91574.36799	11.65020199	0.41505132	0.419981907	0.011028531
9	10.2	5.06	117.8	-6.9	380.1	2.5	2.784985977	0.000354805	71302.17966	12.12618145	0.336373119	0.353983814	0.012087622
10	6.7	3.32	122.7	-5.6	380.1	2.4	1.829353534	0.000539545	46835.74546	12.60896975	0.229747849	0.251850224	0.015685474
11	3.6	1.78	124.2	-5	380.1	2.3	0.982936227	0.001001968	25165.47517	12.75401076	0.124866612	0.14283039	0.026204072
12	2.1	1.07	126.2	-4.5	380.1	2.3	0.573379466	0.001770044	14679.86052	12.95148407	0.073966638	0.084607755	0.043561865
13	0	0	129.4	-1.2	380.1	2.2	0	0	0	13.23339716	0	0	#DIV/0!

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# 绘制时间序列数据的双Y轴图
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 #有效
# mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 #interactive mode（选中点F9）有效，script mode(三角形run)无效
import xlrd

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号 #有效
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签 #interactive mode（选中点F9）有效，script mode(三角形run)无效

# 假设我们有三个series，series1的数据范围和series2、series3的数据范围差异较大，或者scale差异较大，需要双Y轴去画。
workBook = xlrd.open_workbook(r"C:\Users\Taylor\Desktop\1.xls")

# 1.获取sheet的名字
# 1.1 获取所有sheet的名字(list类型)
# allSheetNames = workBook.sheet_names()
# print(allSheetNames)

# 1.2 按索引号获取sheet的名字（string类型）
# sheet1Name = workBook.sheet_names()[0]
# print(sheet1Name)

# 2. 获取sheet内容
## 2.1 法1：按索引号获取sheet内容
sheet1_content1 = workBook.sheet_by_index(0)  # sheet索引从0开始
## 2.2 法2：按sheet名字获取sheet内容
# sheet1_content2 = workBook.sheet_by_name('Sheet1')

# 3. sheet的名称，行数，列数
# print(sheet1_content1.nrows,sheet1_content1.ncols)

# 4. 获取整行和整列的值（数组）
#   rows = sheet1_content1.row_values(3)# 获取第四行内容
cols = sheet1_content1.col_values(1, start_rowx=1)  # 获取第三列内容
x = cols
y1 = sheet1_content1.col_values(10, start_rowx=1)
y2 = sheet1_content1.col_values(12, start_rowx=1)
Y = sheet1_content1.col_values(11, start_rowx=1)
x1 = sheet1_content1.col_values(9, start_rowx=1)
y3 = sheet1_content1.col_values(8, start_rowx=1)
# plt.plot(x1,y3,"m-*")
# print(x1,y3)
fig, right_axis = plt.subplots(figsize=(8, 6))
# 建立一个大型的空白图。
# 这是用了plt包的method。
# series1.plot(color='red')
# 画第一条时间序列数据，左轴。
# 这个是用了pd包的method plot。
# plt.legend(labels=[u"series1曲线名字_左轴"], loc='upper left', fontsize=16)
# 加上左轴曲线画的时间序列名称
# 曲线名字后面加上左轴，表示该颜色曲线刻度在左边。
# 左轴的legend放在左边，下面右轴的legend可以放在右边。不要放在同一个位置就可以。可以自己安排。

# 开始画右轴，画两条曲线
left_axis = right_axis.twinx()
right_axis.plot(x, y1, 'm--', marker='^', label="Q-H")
right_axis.text(22.03,10,"Q-H")

left_axis.plot(x, y2, color='r', marker="*", label="Q-η")
left_axis.text(22.48,0.589,"Q-η")

plt.plot(x, Y, marker="o", label="Q-N")
plt.text(22.05,0.500,s="Q-N")
#    添加离心泵的参数
plt.text(14.5,0.9,s="型号:TVPEY-EM2\n转速n=2840r/min",ha="center")
right_axis.set_ylim(0, 14)
# left_axis.set_yticks(np.arange(0, 1201, 200))
left_axis.set_ylim(0, 1)
# right_axis.set_yticks(np.arange(0, 1.01, 0.20))

# 设置坐标及标题的大小、颜色
left_axis.set_title('离心泵的特性曲线')
xlab = left_axis.set_xlabel('Q(m³/h)')

#双Y轴的颜色，及其坐标名称
l_ylab = left_axis.set_ylabel('η||(kw)', color='r')
right_axis.tick_params(axis='y', colors='b')


r_ylab = right_axis.set_ylabel('H(m)', color='b')
left_axis.tick_params(axis='y', colors='r')
# lns = r_ylab + l_ylab + xlab
# labs = [l.get_label() for l in lns]
plt.legend()
plt.grid()
# label = [u"流量", u"效率"]

plt.show()