Python 3绘制年份-犯罪数量柱状图时遇文件读取错误

首先看你的错误提示：urllib.error.URLError: <urlopen error URL not found: C://Users/Andrew/Downloads/Crimes_-_2001_to_present.csv>，这个问题主要是numpy的loadtxt把Windows路径当成URL解析了，再加上可能的路径拼写/文件名匹配问题，导致找不到文件。下面一步步给你解决：

1. 先解决路径和文件名核心问题 #

关键注意点： #

• 你代码里两次写的文件名不一致：第一次是Crimes_- _2001_to_present.csv（下划线和2001之间有空格），第二次是Crimes_-_2001_to_present.csv（无空格），这大概率是文件找不到的核心原因！一定要确保代码里的文件名和实际文件完全一致。
• Windows路径推荐用原始字符串（前面加r），避免Python解析转义字符，也能防止numpy误判成URL。比如：

  file_path = r"C:\Users\Andrew\Downloads\Crimes_-_2001_to_present.csv"
  

• 也可以用双反斜杠\\或者正斜杠/，但原始字符串最稳妥。

2. 修正后的numpy版本代码 #

我给你调整了代码，增加了文件存在检查，修复了小问题，兼容性更好：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os

# 用原始字符串定义路径，确保文件名和实际一致
file_path = r"C:\Users\Andrew\Downloads\Crimes_-_2001_to_present.csv"

# 提前检查文件是否存在，避免报错
if not os.path.exists(file_path):
    print(f"Error: 文件不存在，请检查路径：{file_path}")
else:
    # 读取数值数据
    data = np.loadtxt(file_path, delimiter=',', skiprows=1, usecols=range(1,5))
    data = data.transpose()
    # 读取年份字符串
    xt = np.loadtxt(file_path, dtype='str', delimiter=',', skiprows=1, usecols=(0,))
    
    width = 0.5
    # 用年份的数量代替固定的18，更灵活
    ind = np.arange(len(xt)) + 0.75
    fig, ax = plt.subplots(1,1)
    p0 = ax.bar(ind, data[0], width, color='cyan')
    
    ax.set_ylabel('Number of Crimes')
    ax.set_xlabel('Years')
    ax.set_xticks(ind + width/2.)
    ax.set_xticklabels(xt, rotation=70)
    # 修正拼写错误：Comitted -> Committed
    fig.legend((p0[0]), ('Crime Committed that year'))
    fig.tight_layout()
    # 用plt.show()代替fig.show()，兼容性更好
    plt.show()

3. 更推荐的pandas版本 #

处理CSV文件，pandas比numpy更简单，不需要分开读取数值和字符串列，代码更简洁，也不容易出路径问题：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import os

file_path = r"C:\Users\Andrew\Downloads\Crimes_-_2001_to_present.csv"

if not os.path.exists(file_path):
    print(f"Error: 文件不存在，请检查路径：{file_path}")
else:
    # 一键读取CSV，自动处理列类型
    df = pd.read_csv(file_path)
    
    # 取第一列作为年份，第二列作为犯罪数量（根据你的需求调整列索引）
    years = df.iloc[:, 0]
    crime_counts = df.iloc[:, 1]
    
    fig, ax = plt.subplots(1,1)
    ax.bar(years, crime_counts, width=0.5, color='cyan')
    
    ax.set_ylabel('Number of Crimes')
    ax.set_xlabel('Years')
    # 旋转X轴标签
    ax.tick_params(axis='x', rotation=70)
    ax.legend(['Crime Committed that year'])
    fig.tight_layout()
    plt.show()

额外提示 #

• 确认文件路径时，可以直接在文件资源管理器中复制路径：右键文件→属性→安全→对象名称，复制后粘贴到代码里，再加上r变成原始字符串。
• 如果CSV文件里有缺失值，numpy的loadtxt会报错，pandas的read_csv可以自动处理，这也是用pandas的优势之一。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lewis