import csvfilename = 'guangzhou-2017.csv'# 打开文件with open(filename) as f:    # 创建cvs文件读取器    reader = csv.reader(f)    # 读取第一行，这行是表头数据。    header_row = next(reader)    print(header_row)    # 读取第二行，这行是真正的数据。    first_row = next(reader)    print(first_row)

['Date', 'Max TemperatureC', 'Min TemperatureC', 'Description', 'WindDir', 'WindForce']['2017-1-1', '24', '13', '晴', '西南风', '1级']

import csvfrom datetime import datetimefrom matplotlib import pyplot as pltfilename = 'guangzhou-2017.csv'# 打开文件with open(filename) as f:    # 创建cvs文件读取器    reader = csv.reader(f)    # 读取第一行，这行是表头数据。    header_row = next(reader)    print(header_row)    # 定义读取起始日期    start_date = datetime(2017, 6, 30)    # 定义结束日期    end_date = datetime(2017, 8, 1)    # 定义3个list列表作为展示的数据    dates, highs, lows = [], [], []    for row in reader:        # 将第一列的值格式化为日期        d = datetime.strptime(row[0], '%Y-%m-%d')        # 只展示2017年7月的数据        if start_date < d < end_date:            dates.append(d)            highs.append(int(row[1]))            lows.append(int(row[2]))# 配置图形fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(12, 9))# 绘制最高气温的折线plt.plot(dates, highs, c='red', label='最高气温',    alpha=0.5, linewidth = 2.0, linestyle = '-', marker='v')# 再绘制一条折线plt.plot(dates, lows, c='blue', label='最低气温',    alpha=0.5, linewidth = 3.0, linestyle = '-.', marker='o')# 为两个数据的绘图区域填充颜色plt.fill_between(dates, highs, lows, facecolor='blue', alpha=0.1)# 设置标题plt.title("广州2017年7月最高气温和最低气温")# 为两条坐标轴设置名称plt.xlabel("日期")# 该方法绘制斜着的日期标签fig.autofmt_xdate()plt.ylabel("气温（℃）")# 显示图例plt.legend()ax = plt.gca()# 设置右边坐标轴线的颜色（设置为none表示不显示）ax.spines['right'].set_color('none')# 设置顶部坐标轴线的颜色（设置为none表示不显示）ax.spines['top'].set_color('none')plt.show()