使用matplot重症医学数据库MIMIC数据读取并作图

该博客使用Python的数据分析库pandas、可视化库seaborn和matplotlib,读取并展示了samples.csv文件中HR(心率)、PULSE(脉搏)、SBP(收缩压)和DBP(舒张压)四类生理指标的变化趋势。通过绘制折线图,帮助读者理解不同生理参数之间的关系。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import os

df = pd.read_csv(r'F:\kaiti\055n\data\samples.csv')
# print(df.info())
# print(df.isnull().sum())
plt.figure(figsize=(50, 20))
plt.plot(df.HR, label='HR', linewidth=5)
plt.plot(df.PULSE, label='PULSE', linewidth=5)
plt.plot(df.SBP, label='SBP', linewidth=5)
plt.plot(df.DBP, label='DBP', linewidth=5)

plt.show()

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