这篇文章主要介绍了Python如何绘制交通流折线图的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Python如何绘制交通流折线图文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
一、数据集下载
这里绘制PEMS04中的交通流量数据。该数据集中包含旧金山2018年1月1日至2月28日的29条道路上307个探测器每五分钟收集的数据。
二、折线图绘制
1、解压npz文件
npz是一种numpy文件存储的压缩格式，可使用numpy进行读取。
allow_pickle=True用于防止numpy版本过高带来的错误。
data.files查看压缩文件下的所有文件。
import numpy as npdata = np.load(数据集存放地址, allow_pickle=True)print(data.files)可以看到压缩文件下只有data一个文件：
通过 data['data'] 即可对该数据集进行读取。我们也可以查看一下该数据的维度。
print(data['data'].shape)其维度如下：
16992 = 59天×24小时×12（每五分钟统计一次流量数据），307为探测器数量，3为特征数。
2、折线图绘制
数据中包含的三个特征为（交通流量，平均速度，平均占用率），取出绘图需要的第一个特征（这里只绘制其中一个探测器的）。
flow = data['data'][:, 0, 0]
导入matplotlib包，通过pyplot来绘制最简单的折线图。
import matplotlib.pyplot as plt由于希望观测到工作日的流量变化，我们将横坐标替换为周一至周日。旧金山2018年1月1日为周一。
绘制的全部代码如下：
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = np.load(文件路径, allow_pickle=True)flow = data['data'][:, 0, 0]print(len(flow))week = ['Sun', 'Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat']x = []for i in range(59): x.append(week[(i + 1) % 7])y = []sum = 0for i in range(len(flow)): if i == 0 or (i + 1) % 288 != 0: sum += flow[i] else: y.append(sum) sum = 0 fig = plt.figure(figsize=(15, 5)) # 图片宽度设置的大一些plt.title('traffic flow in San Francisco')plt.xlabel('day')plt.ylabel('flow')plt.xticks(np.arange(59), x)plt.plot(np.arange(59), y, linestyle='-')fig.autofmt_xdate(rotation=45) # x轴的刻度标签逆时针旋转45度plt.show()绘制结果如下：
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