数据准备
数据下载地址：
https://www.ituring.com.cn/book/1861
然后找到“随书下载”，下载“《Python编程》源代码文件-更新.zip”，解压，在chapter_16目录下有如下两个文件：
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sitka_weather_07-2014.csv -
sitka_weather_2014.csv
这就是我们需要的数据。
代码
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
# filename = "sitka_weather_07-2014.csv" # 32行数据
filename = "sitka_weather_2014.csv" # 356行数据
highs = [] # 最高气温
lows = [] # 最低气温
dates = [ ] # 日期
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
# 打印表头行
# print(header_row)
# 打印表头的每一列
# for index, column_header in enumerate(header_row):
# print(index, column_header)
for row in reader:
dates.append(datetime.strptime(row[0], "%Y-%m-%d")) # 记录日期
highs.append(int(row[1])) # 记录每天的最高气温，并且转换为整型
lows.append(int(row[3])) # 记录每天的最低气温，并且转换为整型
# 打印每天的最高气温
# print(highs)
# 绘制图形
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
plt.plot(dates, highs, c="red", alpha=0.5) # 绘制最高气温折线图，用红色表示
# alpha表示透明度，0为完全透明，1（默认值）表示完全不透明
plt.plot(dates, lows, c="blue", alpha=0.5) # 绘制最低气温折线图，用蓝色表示
plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor="blue", alpha=0.2)
# fill_between接受一个x和两个y值，并填充两个y值之间的空间
# facecolor指定填充的颜色
plt.title("Daily high/low temperature", fontsize=24)
plt.xlabel("", fontsize=16)
fig.autofmt_xdate() # 这一行是自动优化日期的显示，如果没这一行，日期会重叠，因为放不下那么多，有了这一句，日期会斜着放，而且会根据空间自动选取该展示的日期
plt.ylabel("Temperature(F)", fontsize=16)
plt.tick_params(axis="both", which="major", labelsize=16)
plt.show()
图示见下图。
知识点
csv读取文件
reader = csv.reader(file_obj)
datetime将日期字符串转化为日期对象
date = datetime.strptime(date_string, date_format)
matplotlib绘制图形时，指定图形的透明度
alpha参数，0为完全透明，1（默认值）完全不透明
plt.plot(dates, highs, c="red", alpha=0.5)
matplotlib填充两个y值之间的空间
plt.fill_between()
plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor="blue")
matplotlib自动对x轴的日期进行整理
plt.autofmt_xdate()
fig.autofmt_xdate()
原文始发于微信公众号（Know Why It）：绘制每天最高/低温度
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