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# 使用Python程式即時繪製數據圖檔

之前我們把資料定時上傳到ThingSpeak網站上了，這些資料就可以隨時下載並加以分析。不過在分析之前，還是讓我們自己來畫畫看資料的線圖。

{% hint style="info" %}
要在Python中繪製圖表，最常用的套件是 matplotlib

如果要進行資料分析，通常都是使用 pandas

要下載網頁的資料的話，我們使用的是 requests

處理 JSON 資料格式，當然是用 json
{% endhint %}

運用ThingSpeak上的資料有兩種常見的方式，第一種是到「 Import/Export」頁籤中去下載所有的資料回來，它會以CSV（以逗號分隔的資料，可以使用Excel讀取）的方式儲存到我們的磁碟中，我們的程式再載入此檔案加以分析。

而其實，每一個公開的Channel也可以透過下載的方式，隨時的取得最近的100筆資料，如果你要的資料只是最近的資料，那麼使用此種方式是最方便的。

要在網路上即時讀取最近的資料，需要先設定為「Public View」，就可以網頁中看到要讀取的網址，透過該網址就可以在瀏覽器看到該格式的資料，以JSON格式為例，原始資料如下（網址：<https://thingspeak.com/channels/630561/feed.json）：>

![](https://4230352526-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LMRUtAI79DesYgL8bWI%2F-LSCAkoHpSJNE1xkqk9O%2F-LSCBkhamV349eKjpQ6N%2F2018-11-26_07-27-07.png?alt=media\&token=1005c992-e96e-42cf-ac5c-d203f981d05d)

我們的做法是透過該網址把這筆資料下載到變數中，然後再透過json模組把原有的json格式的資料轉換成Python語言中的字典dict型態，接著再把我們想要的內容放到Pandas的DataFrame資料結構中就可以開始整理資料，或是把資料繪製成圖表了。

以下是程式碼：

```python
%matplotlib inline
import pandas as pd
import requests
import json

url = 'https://thingspeak.com/channels/630561/feed.json'
data = requests.get(url).text
jdata = json.loads(data)
feeds = jdata['feeds']
df = pd.DataFrame(feeds)
temperature = pd.to_numeric(df['field1'])
temperature.plot()
humidity = pd.to_numeric(df['field2'])
humidity.plot()
```

{% hint style="info" %}
請留意，上述的程式碼是在Jupyter notebook環境中執行的。
{% endhint %}

上述的程式碼執行的結果如下所示：

![](https://4230352526-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LMRUtAI79DesYgL8bWI%2F-LSAZTeMnzXVwBkQxLg2%2F-LSA_mybwxNnrcnYpq2C%2F%E8%9E%A2%E5%B9%95%E5%BF%AB%E7%85%A7%202018-11-25%20%E4%B8%8B%E5%8D%8811.57.18.png?alt=media\&token=83882e6b-d14a-4273-88eb-bd060d169b68)

在預設的情形下，每一次畫圖的內容都會被放在同一張圖表中，如果你只是要看其中一個圖表（例如溫度），那麼只要先把另一個圖表的繪圖部份先註解起來就可以了，程式碼可以修改如下：

```python
%matplotlib inline
import pandas as pd
import requests
import json

url = 'https://thingspeak.com/channels/630561/feed.json'
data = requests.get(url).text
jdata = json.loads(data)
feeds = jdata['feeds']
df = pd.DataFrame(feeds)
temperature = pd.to_numeric(df['field1'])
temperature.plot()
#humidity = pd.to_numeric(df['field2'])
#humidity.plot()
```

此時的輸出圖表就會只呈現溫度的部份：

![](https://4230352526-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LMRUtAI79DesYgL8bWI%2F-LSAZTeMnzXVwBkQxLg2%2F-LSAaRQ9DdtgBGHuQLtI%2F%E8%9E%A2%E5%B9%95%E5%BF%AB%E7%85%A7%202018-11-26%20%E4%B8%8A%E5%8D%8812.00.14.png?alt=media\&token=7f48a156-b196-4330-aca7-1e49d5d0853c)