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标题: Python中使用PostgreSQL和Apache AGE扩展来绘制和显示图表 [打印本页]
作者: 何小豆儿在此    时间: 2025-1-10 03:35
标题: Python中使用PostgreSQL和Apache AGE扩展来绘制和显示图表
要在Python中使用PostgreSQL和Apache AGE扩展来绘制和显示图表，你需要完成以下步调：
以下是一个简单的示例，假设你已经有一个包含AGE数据的PostgreSQL数据库：
安装依赖项

首先，确保你已经安装了必要的Python库：
  1. pip install psycopg2-binary matplotlib
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大概，假如你更喜好使用plotly：
  1. pip install psycopg2-binary plotly
复制代码
设置和毗连数据库

假设你的数据库名为mydatabase，用户名为myuser，暗码为mypassword，主机为localhost，端口为5432。
  1. import psycopg2
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3. # 或者使用 plotly: import plotly.express as px
  5. # 数据库连接参数
  6. conn_params = {
  7.     'dbname': 'mydatabase',
  8.     'user': 'myuser',
  9.     'password': 'mypassword',
  10.     'host': 'localhost',
  11.     'port': '5432'
  12. }
  14. # 连接到数据库
  15. conn = psycopg2.connect(**conn_params)
  16. cur = conn.cursor()
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查询AGE数据

假设你有一个表age_data，包含两列timestamp和value。
  1. # 查询数据
  2. query = "SELECT timestamp, value FROM age_data ORDER BY timestamp;"
  3. cur.execute(query)
  4. rows = cur.fetchall()
  6. # 获取列名
  7. colnames = [desc[0] for desc in cur.description]
  9. # 关闭游标和连接
  10. cur.close()
  11. conn.close()
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绘制图表

使用matplotlib绘制图表：
  1. # 提取数据
  2. timestamps = [row[0] for row in rows]
  3. values = [row[1] for row in rows]
  5. # 绘制图表
  6. plt.figure(figsize=(10, 5))
  7. plt.plot(timestamps, values, marker='o')
  8. plt.title('AGE Data')
  9. plt.xlabel('Timestamp')
  10. plt.ylabel('Value')
  11. plt.grid(True)
  12. plt.xticks(rotation=45)
  13. plt.tight_layout()
  15. # 显示图表
  16. plt.show()
复制代码
大概使用plotly绘制图表：
  1. # 提取数据
  2. import pandas as pd
  3. df = pd.DataFrame(rows, columns=colnames)
  4. df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
  6. # 绘制图表
  7. fig = px.line(df, x='timestamp', y='value', title='AGE Data')
  8. fig.show()
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完备代码示例

以下是完备的代码示例，使用matplotlib：
  1. import psycopg2import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd# 数据库毗连参数conn_params = {    'dbname': 'mydatabase',    'user': 'myuser',    'password': 'mypassword',    'host': 'localhost',    'port': '5432'}# 毗连到数据库conn = psycopg2.connect(**conn_params)cur = conn.cursor()# 查询数据
  2. query = "SELECT timestamp, value FROM age_data ORDER BY timestamp;"
  3. cur.execute(query)
  4. rows = cur.fetchall()
  6. # 获取列名
  7. colnames = [desc[0] for desc in cur.description]
  9. # 关闭游标和连接
  10. cur.close()
  11. conn.close()
  12. # 提取数据
  13. timestamps = [row[0] for row in rows]
  14. values = [row[1] for row in rows]
  16. # 绘制图表
  17. plt.figure(figsize=(10, 5))
  18. plt.plot(timestamps, values, marker='o')
  19. plt.title('AGE Data')
  20. plt.xlabel('Timestamp')
  21. plt.ylabel('Value')
  22. plt.grid(True)
  23. plt.xticks(rotation=45)
  24. plt.tight_layout()
  26. # 显示图表
  27. plt.show()
复制代码
大概使用plotly：
  1. import psycopg2import plotly.express as pximport pandas as pd# 数据库毗连参数conn_params = {    'dbname': 'mydatabase',    'user': 'myuser',    'password': 'mypassword',    'host': 'localhost',    'port': '5432'}# 毗连到数据库conn = psycopg2.connect(**conn_params)cur = conn.cursor()# 查询数据
  2. query = "SELECT timestamp, value FROM age_data ORDER BY timestamp;"
  3. cur.execute(query)
  4. rows = cur.fetchall()
  6. # 获取列名
  7. colnames = [desc[0] for desc in cur.description]
  9. # 关闭游标和连接
  10. cur.close()
  11. conn.close()
  12. # 提取数据df = pd.DataFrame(rows, columns=colnames)df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])# 绘制图表fig = px.line(df, x='timestamp', y='value', title='AGE Data')fig.show()
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请根据你的具体需求调解查询和绘图代码。

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