数据可视化：matplotlib绘制天气折线图显示中文刻度标签偏转_数据可视化利用折线图展示从当前开始一周内的每天每小时天气温度预测数据,要求标-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44964753/article/details/99236321

本文展示如何使用Matplotlib库绘制包含中文刻度标签的天气折线图，并通过旋转中文标签来提高图表的可读性。示例代码中，我们从JSON文件中读取了连续几天的天气数据，包括日期、天气状况、早晚温度等信息，然后利用正则表达式提取数据并将其转换为可绘图的格式。最后，我们设置了图表样式、标题、图例和轴标签，实现了天气数据的可视化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

数据可视化：matplotlib绘制天气折线图显示中文刻度标签偏转

结果：

在这里插入图片描述

数据:

{“day”: [“11日（今天）”], “weather”: [“多云”], “sT”: [“0”], “xT”: [“18”]},
{“day”: [“12日（明天）”], “weather”: [“多云”], “sT”: [“31”], “xT”: [“17”]},
{“day”: [“13日（后天）”], “weather”: [“多云”], “sT”: [“32”], “xT”: [“18”]},
{“day”: [“14日（周三）”], “weather”: [“晴”], “sT”: [“32”], “xT”: [“14”]},
{“day”: [“15日（周四）”], “weather”: [“晴”], “sT”: [“34”], “xT”: [“15”]},
{“day”: [“16日（周五）”], “weather”: [“多云转晴”], “sT”: [“37”], “xT”: [“18”]},
{“day”: [“17日（周六）”], “weather”: [“多云”], “sT”: [“33”], “xT”: [“16”]},

代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import re

#显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

text = open("G:\python\程序\SpiderDate\Scrapy_Weather\weather.json",'r',encoding='utf-8').read()

day = re.findall(r'{"day": \["(.*?)"\],.*', text)
weather = re.findall(r'{.*"weather": \["(.*?)"\],.*},', text)
sT = re.findall(r'{".* "sT": \["(.*?)"\],.*},', text)
xT = re.findall(r'{.*"xT": \["(.*?)"\]},', text)

sT = list(map(int,sT))
xT = list(map(int,xT))
x = np.arange(len(sT))
#这个是为设置轴刻度做准备
x1 = x.copy()
sT[0]=30


plt.style.use("ggplot")
plt.figure(figsize=[5,5])
plt.subplot()
plt.title("ShiZhan_Weather_plot")
plt.plot(x, sT,c="r")
plt.plot(x, xT,c="g")
plt.legend(["上午","下午"],loc=0)


#显示数据标签
def weather_print(i):
        return weather[i]

for x,sT,xT in zip(x,sT,xT):
    plt.text(x,xT+(sT-xT)/2,"%s"%weather_print(x),ha="center")

#设置轴标签
plt.xlabel("Day")
plt.ylabel("Temp")

#设置轴刻度
plt.xticks(x1,day,rotation=17 )

plt.show()