Python读取excel生成正态分布图

需求背景：
在制造业工厂为了统计产品尺寸的分布程度，需要制作正态分布图，excel 中没有专门的概率分布图制作比较麻烦。使用python容易实现。
运行环境：
win10 win8 win7 64位操作系统
python 3.6 以上
第三方库：
numpy
matplotlib
xlrd
程序代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.mlab as mlab
import xlrd
#import timedef get_excel_value(j,filename):  #j代表列0是第一列,j,filename 为文件名row_list =[] #建立空列表插入尺寸数据excel = xlrd.open_workbook(r"%s"%filename)#sheet = excel.sheet_by_index(0)  #根据下标获取对应的sheet表sheet = excel.sheet_by_name("report")  #根据表名获取对应的sheet表#for  j in range(0,sheet.ncols):for i in range(5, sheet.nrows):     #从表的第6行开始到if sheet.row_values(i, start_colx=j, end_colx=j+1):  #内循环row_list.append(sheet.row_values(i, start_colx=j, end_colx=j+1)[0]) #每次循环取一个单元格数据插入列表中arr_mean = np.mean(row_list)arr_std = np.std(row_list,ddof=1)return row_list,arr_mean,arr_std   #函数返回尺寸数据,尺寸均值,尺寸标准差def get_tolerance(j,filename):  #读取公差函数，公差在工作表的3-5行excel = xlrd.open_workbook(r"%s"%filename)sheet = excel.sheet_by_index(0)  #根据下标获取对应的sheet表nominalvalue = sheet.row_values(2, start_colx=j, end_colx=j+1)[0]up=sheet.row_values(3, start_colx=j, end_colx=j+1)[0]low=sheet.row_values(4, start_colx=j, end_colx=j+1)[0]LSL=nominalvalue+lowUSL=nominalvalue+upreturn LSL,USLdef get_name(j,filename):   #获取尺寸名excel = xlrd.open_workbook(r"%s"%filename)sheet = excel.sheet_by_index(0)  #根据下标获取对应的sheet表name = sheet.row_values(1, start_colx=j, end_colx=j+1)[0]return nameclass higram:def __init__(self,dimension,filename,mu,sigma,data,LSL,USL,num_bins ):self.dimension=dimensionself.filename=filenameself.mu=muself.sigma=sigmaself.data=dataself.LSL=LSLself.USL=USLself.num_bins=num_binsdef creatchart(self):# 设置matplotlib正常显示中文和负号matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']   # 用黑体显示中文matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False     # 正常显示负号def norm_pdf(x,mu,sigma):pdf = np.exp(-((x - mu)**2) / (2* sigma**2)) / (sigma * np.sqrt(2*np.pi)) #正态分布函数return pdfn, bins, patches = plt.hist(self.data, self.num_bins, density=1, facecolor="blue", edgecolor="black", alpha=0.5)#facecolor直方填充颜色edgecolor直方边框颜色#FFC0CB Pink 粉红 #E6E6FA Lavender 淡紫色/熏衣草淡紫y=norm_pdf(bins, mu, sigma)   #概率分布图#print(y)plt.plot(bins, y, 'r--',linestyle='-')   #概率分布图"_"代表实线,"r--"代表红色x = np.linspace(self.LSL, self.LSL, 100)    #等差数列y = np.linspace(0, 60, 100)plt.text(x[0],y[39],'LSL',size=13)    #text(x,y,str),x,y 文字的坐标plt.plot(x, y, 'g--', linewidth=1)x = np.linspace(self.USL, self.USL, 100)y = np.linspace(0, 60, 100)plt.text(x[0],y[39],'USL',size=13)plt.plot(x, y, 'g--', linewidth=1)plt.xlabel("区间")# 显示纵轴标签plt.ylabel("频数/频率") # 显示图标题plt.title(self.dimension+"_正态分布图")plt.subplots_adjust(left=0.15)   #把画的图从左边0.15(整个为1)处开始, 要不把y轴的label显示不出来plt.show()if __name__ == "__main__":#s=time.time()data=get_excel_value(0,"检测报告.xls")[0]  #尺寸数据mu=get_excel_value(0,"检测报告.xls")[1]    #尺寸均值sigma=get_excel_value(0,"检测报告.xls")[2]     #尺寸标准差LSL=get_tolerance(0,"检测报告.xls")[0]       #下公差USL=get_tolerance(0,"检测报告.xls")[1]       #上公差Dimension=get_name(0,"检测报告.xls")#尺寸名#e=time.time()#t=e-s#print(t)'''print("result:",data)print("mean:",mu)print("std:",sigma)print("LSL:",LSL)print("USL:",USL)print("Dimension:",Dimension)'''h=higram(Dimension,"检测报告.xls",mu,sigma,data,LSL,USL,num_bins=60)h.creatchart()

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