断断续续使用Python编程已接近半年时光，尽管目前使用的功能相对单一（主要用于传感器实验数据的处理），但仍然发现，某些时候使用时会一时半会想不起来了，归结原因是“不熟悉”；因此，考虑将目前学习Python的一些东西记录下来，权当是方便下次快速查找吧！
关于Python数据处理内容，我会开一个系列不断更新，争取基本覆盖实际中使用到的相关内容。
1. 本节讲解
Python读取.csv文件，并进行数据图像绘制。
2. 原始数据
部分原始数据的内容，格式如下：180202_20:28:52,180202_20:24:31,3
180202_20:28:53,180202_20:24:41,4
180202_20:28:53,180202_20:24:51,4
180202_20:28:54,180202_20:25:01,4
180202_20:28:54,180202_20:25:11,4
180202_20:28:55,180202_20:25:21,5
180202_20:28:55,180202_20:25:31,5
第一个逗号分隔数据为：TSI设备内部时间戳；第二个逗号分隔数据为：PC端操作系统时间戳；最后一个分隔符数据为：TSI设备此时刻对应值。我们需要获取以TSI设备时间戳为基准的TSI设备对应读数的曲线。
3. 工程文件（点击下载附件）
核心代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Dec 7 10:50:09
@author: lu
"""
import time
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
#读取的csv文件
fileName = '180202_59 TSI.csv'
#绘图所需数据
xtime = []
yvalue = []
#获取TSI传感器数据
with open(fileName, 'r') as csvfile:
spamreader = csv.reader(csvfile)
for row in spamreader:
#获取时间轴数据,根据csv格式知其为第一列row[0]
xtimestamp = time.mktime(time.strptime(row[0],"%y%m%d_%H:%M:%S"))
#获取PM2.5相关参数，根据csv格式知其为第三列row[2]
if(row[2].isdigit()):
xtime.append(xtimestamp)
yvalue.append(row[2])
else:
print("Wrong type: " + str(row))
#对X轴时间进行归一化
deta = int(xtime[0])
for j in range(len(xtime)):
xtime[j] = int(xtime[j])-deta
yvalue[j] = int(yvalue[j])
#X和Y坐标信息
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Ug(TSI_PM2.5)")
#绘制曲线
plt.plot(xtime,yvalue,label='TSI_PM2.5',linewidth=2)
plt.legend()
plt.show()
4. 实验结果
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