python，json，忽略错误，python作图详细教程

python作图详细教程 " />

一、Python Json忽略错误

在Python中，Json是一种数据交换格式，可以将Python对象转换为Json字符串，也可以将Json字符串转换为Python对象。但是，当Json字符串不符合规范时，Python解析器可能会抛出异常。在某些情况下，我们希望忽略这些错误，继续处理其他的字符串或对象。本文将介绍如何在Python中忽略Json解析错误。

Python的json模块中有两个与忽略Json解析错误相关的选项：'ignore'和'json.JSONDecodeError'。如果您不想在Json字符串不符合规范时触发异常，可以使用'ignore'选项解析Json字符串。如下：

```

import json

json_str = '{"name": "Alice", age: 20}' # 错误的Json字符串

data = json.loads(json_str, strict=False) # 'ignore'选项解析Json字符串

print(data) # 输出 {'name': 'Alice'}

```

上面的代码中，'strict=False'选项告诉Json解析器忽略错误。解析完成后，Json字符串中的"name"字段被正确地解析，而错误的"age"字段被忽略。最终，Json字符串被转换为Python字典对象。

如果要更细粒度地控制Json解析错误的处理，可以监听Json解析错误的异常类'json.JSONDecodeError'。如下：

```

import json

json_str = '{"name": "Alice", age: 20}' # 错误的Json字符串

try:

data = json.loads(json_str)

except json.JSONDecodeError as e:

print('JsonDecodeError:', e)

data = {}

print(data) # 输出 {}

```

上面的代码中，使用了try/except语句监听Json解析错误，捕获JsonDecodeError异常，输出错误信息，然后将data初始化为空字典。如此，即使Json解析错误，程序仍可继续执行。

二、Python作图详细教程

Python 是一种十分优秀的编程语言，也有很多图形库，如 Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly 等等。这些库可以帮助我们在 Python 中制作各种美观的图形，数据可视化效果十分出色。本文将详细介绍 Python 中最常用的 Matplotlib 库的使用方法。

1. 导入 Matplotlib

在Python中，Matplotlib是用于绘图的最流行的库之一。首先，我们需要将其导入到我们的程序中：

```

import matplotlib.pyplot as plt

```

2. 绘制折线图

折线图是一种最基本的图表之一，它可以用来表示数据随时间、温度或其他量的变化。用 Matplotlib 绘制折线图非常简便。在本例中，我们将绘制一个简单的折线图，表示某公司在四个季度的营收情况：

```

import matplotlib.pyplot as plt

quarters = ['Q1', 'Q2', 'Q3', 'Q4']

revenues = [10, 20, 30, 25]

plt.plot(quarters, revenues)

plt.xlabel('Quarter')

plt.ylabel('Revenue (Billion $)')

plt.title('Company Revenue')

plt.show()

```

上面的代码中，我们首先定义了要显示的四个季度和这些季度的营收数据。接下来，我们调用 plt.plot 函数来制作折线图，用 plt.xlabel 和 plt.ylabel 函数设置 x 轴和 y 轴的标签，然后用 plt.title 函数设置图形的标题，最后用 plt.show 函数显示结果。

3. 绘制散点图

散点图是用不同颜色和大小的点表示数据点的图表。在 Matplotlib 中，可以使用 scatter 函数绘制散点图。本例将使用它表示一组学生标准化成绩：

```

import matplotlib.pyplot as plt

students = ['Bob', 'Alice', 'John', 'Emily', 'David']

scores = [85, 92, 78, 90, 88]

plt.scatter(students, scores)

plt.xlabel('Students')

plt.ylabel('Standardized Scores')

plt.title('Student Scores')

plt.show()

```

上面的代码中，我们首先定义了要显示的五个学生和这些学生的标准化成绩。接着，我们使用 plt.scatter 函数绘制散点图，用 plt.xlabel 和 plt.ylabel 函数设置 x 轴和 y 轴的标签，然后用 plt.title 函数设置图形的标题，最后用 plt.show 函数显示结果。

4. 绘制条形图

条形图是有着横向或竖向柱状图形状的一种图表。在 Matplotlib 中，可以使用 bar 函数绘制条形图。本例将使用它表示某国家的人口统计数据：

```

import matplotlib.pyplot as plt

countries = ['China', 'India', 'USA', 'Indonesia', 'Brazil']

populations = [1394, 1366, 327.2, 260.6, 211.8]

plt.bar(countries, populations)

plt.xlabel('Countries')

plt.ylabel('Population (Millions)')

plt.title('Country Populations')

plt.show()

```

上面的代码中，我们首先定义了要显示的五个国家和这些国家的人口。接下来，我们使用 plt.bar 函数绘制条形图，用 plt.xlabel 和 plt.ylabel 函数设置 x 轴和 y 轴的标签，然后用 plt.title 函数设置图形的标题，最后用 plt.show 函数显示结果。

5. 绘制饼图

饼图是将数据按百分比或角度表示为部分的圆形图表。在 Matplotlib 中，可以使用 pie 函数制作饼图。本例将使用它表示某省份的人口统计数据：

```

import matplotlib.pyplot as plt

cities = ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Chongqing', 'Tianjin']

populations = [217, 242, 133, 304, 156]

plt.pie(populations, labels=cities, autopct='%1.1f%%')

plt.title('City Populations')

plt.show()

```

上面的代码中，我们首先定义了要显示的五个城市和这些城市的人口。接下来，我们使用 plt.pie 函数绘制饼图并指定 autopct 格式化字符串来显示百分比，用 plt.title 函数设置图形的标题，最后用 plt.show 函数显示结果。

以上就是Python作图的基础介绍，Matplotlib毫无疑问是Python中最流行的制图工具库。Matplotlib的功能非常强大，可以轻松绘制各种类型的图形，只要您按照本文介绍的方法进行操作，即可创建漂亮且易于理解的图形。

壹涵网络我们是一家专注于网站建设、企业营销、网站关键词排名、AI内容生成、新媒体营销和短视频营销等业务的公司。我们拥有一支优秀的团队，专门致力于为客户提供优质的服务。

我们致力于为客户提供一站式的互联网营销服务，帮助客户在激烈的市场竞争中获得更大的优势和发展机会！