Python使用Matplotlib绘制Excel数据完整流程
发布时间：2026-10-16| 3人浏览过
本文介绍如何使用Python的Matplotlib库读取Excel文件中的数据并绘制图表。文章详细讲解了数据初始化、参数配置（如坐标起始列行、图例名称）、绘图逻辑以及图片尺寸与DPI设置，确保输出的图片符合高清规范且不失真。
前言
时隔许久再次更新，今天分享一个简短的技术博文。主要任务是读取Excel文件中的数据，并利用Matplotlib库将其绘制为图表。
原始数据格式如下：
Excel文件中包含多个工作表（Sheet），每个工作表中对应着点的坐标数据。最终期望达到的效果如图所示：
同时，我们需要满足特定的图片输出规范：
只有符合上述规范，生成的图片才不会失真。当然，如果没有上级催促，这篇内容可能不会这么早面世（笑）。
实现过程
接下来展示具体的实现代码，主要包含两个部分：读取Excel数据以及使用Matplotlib绘制图片。
数据读取部分
首先进行数据读取，这部分逻辑相对简单，主要在类的初始化阶段完成。
def __init__(self,file_path,pic_name=None,
legend_names=None,padx=0,pady=1,
save_path_pre="./pic"
):
"""
默认存储的图片为4K，600dpi
:param file_path:
:param pic_name:
:param legend_names:
:param padx:
:param pady:
:param save_path_pre:
"""
self.xl_file = xlrd.open_workbook(file_path)
self.sheet_names = self.xl_file.sheet_names()
self.legend_names = None
self.setTrans = False
self.setFig = False
self.join = False
self.padx = padx
self.pady = pady
self.save_path_pre = save_path_pre
if(pic_name):
self.pic_name = pic_name
else:
self.pic_name = self.sheet_names
if(legend_names and padx==None):
self.legend_names=legend_names
elif(legend_names==None):
sheet1 = self.xl_file.sheets()[0]
sheet1_cols = sheet1.col_values(padx)
self.legend_names = sheet1_cols[pady:]
elif(legend_names!=None):
self.legend_names = legend_names
else:
raise Exception("请检查格式，或者参数设置")这里对初始化函数中的几个关键参数进行解释：
默认存储的图片分辨率为4K，DPI设置为600。 :param file_path: Excel文件路径 :param pic_name: 图片名称 :param legend_names: 图例名称列表 :param padx: 数据起始列索引 :param pady: 数据起始行索引 :param save_path_pre: 图片保存路径前缀
例如在前面的例子中，数据从第1行第1列开始，索引从0开始计算。
如果未指定图例说明（legend_names），代码将自动提取pady对应列的数据作为图例名称。
绘图部分
绘图过程非常直接，只需调用plt相关函数并传入已读取的数据即可。
def creatPic(self,legend_loc='upper right',multiple=40,
padding=10000,width=4096,height=3112
):
"""
:param legend_loc: 图例的说明
:return:
"""
if(self.setFig and self.setFig):
for sheet_index in range(len(self.xl_file.sheet_names())):
sheet = self.xl_file.sheets()[sheet_index]
self.plt = self.creatFigure()
#按照行进行读取
for row in range(self.pady,len(self.legend_names)+self.pady):
row_data_y = [self.transform(float(data),padding) for data in sheet.row_values(row)[self.padx+1:]]
row_data_x = [x*multiple for x in range(len(row_data_y))]
label_name = self.legend_names[row-self.pady]
self.plt.plot(row_data_x,row_data_y,label=label_name)
plt.legend()
save_path = self.save_path_pre+"./"+self.pic_name[sheet_index]+".jpg"
self.plt.savefig(save_path,
dpi=600, bbox_inches='tight'
)
self.changeImgSiz(save_path)
self.plt.pause(0.05)
else:
raise Exception("请先设置数据转换方式以及绘图")
此外，代码中还包含调整图片尺寸的逻辑，因为画布尺寸与实际保存的图片尺寸可能存在差异。这部分可根据需要调整。如果直接保存为PNG格式，可能会导致X轴和Y轴的标签显示不全。若重新调整尺寸，DPI可能会变为96，具体效果需自行权衡。
完整代码实现
import matplotlib.pyplot as plt # 为方便简介为plt
import xlrd
import math
from PIL import Image
class Draw(object):
def __init__(self,file_path,pic_name=None,
legend_names=None,padx=0,pady=1,
save_path_pre="./pic"
):
"""
默认存储的图片为4K，600dpi
:param file_path:
:param pic_name:
:param legend_names:
:param padx:
:param pady:
:param save_path_pre:
"""
self.xl_file = xlrd.open_workbook(file_path)
self.sheet_names = self.xl_file.sheet_names()
self.legend_names = None
self.setTrans = False
self.setFig = False
self.join = False
self.padx = padx
self.pady = pady
self.save_path_pre = save_path_pre
if(pic_name):
self.pic_name = pic_name
else:
self.pic_name = self.sheet_names
if(legend_names and padx==None):
self.legend_names=legend_names
elif(legend_names==None):
sheet1 = self.xl_file.sheets()[0]
sheet1_cols = sheet1.col_values(padx)
self.legend_names = sheet1_cols[pady:]
elif(legend_names!=None):
self.legend_names = legend_names
else:
raise Exception("请检查格式，或者参数设置")
def setTransform(self,joinPoint=None):
if(joinPoint):
self.transform = joinPoint
self.join = True
else:
self.transform_core = math.log
self.setTrans = True
def transform(self,x,pading=10000):
if(self.join):
return self.transform_core(x)
else:
return self.transform_core(x+pading)
def setFigure(self,style='seaborn-whitegrid',fig=None,
xlabel='x',ylabel='log(y)'):
self.fig = fig
self.style = style
self.xlabel = xlabel
self.ylabel = ylabel
self.setFig = True
def changeImgSiz(self,path,width=4096,height=4096):
img_switch = Image.open(path)
img_deal = img_switch.resize((width,height), Image.ANTIALIAS)
img_deal.save(path)
def creatFigure(self):
self.plt = plt
if(self.fig):
self.plt = self.fig()
else:
self.plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
self.plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
self.plt.figure(figsize=(8, 8))
self.plt.style.use(self.style)
self.plt.xlabel(self.xlabel)
self.plt.ylabel(self.ylabel)
return self.plt
def creatPic(self,legend_loc='upper right',multiple=40,
padding=10000,width=4096,height=3112
):
"""
:param legend_loc: 图例的说明
:return:
"""
if(self.setFig and self.setFig):
for sheet_index in range(len(self.xl_file.sheet_names())):
sheet = self.xl_file.sheets()[sheet_index]
self.plt = self.creatFigure()
#按照行进行读取
for row in range(self.pady,len(self.legend_names)+self.pady):
row_data_y = [self.transform(float(data),padding) for data in sheet.row_values(row)[self.padx+1:]]
row_data_x = [x*multiple for x in range(len(row_data_y))]
label_name = self.legend_names[row-self.pady]
self.plt.plot(row_data_x,row_data_y,label=label_name)
plt.legend()
save_path = self.save_path_pre+"./"+self.pic_name[sheet_index]+".jpg"
self.plt.savefig(save_path,
dpi=600, bbox_inches='tight'
)
self.changeImgSiz(save_path)
self.plt.pause(0.05)
else:
raise Exception("请先设置数据转换方式以及绘图")
if __name__ == '__main__':
file_path = ''
save_path_pre = ''
legend_names = ['','','']
draw = Draw(file_path,legend_names=legend_names,save_path_pre=save_path_pre)
draw.setTransform()
draw.setFigure()
draw.creatPic()
至此，关于Python使用Matplotlib绘制Excel数据Demo的实现流程介绍完毕。如需了解更多Python绘图相关内容，欢迎查阅本站往期文章或继续浏览后续教程，感谢大家的支持！
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