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  • Python绘制折线图散点图

    万次阅读 多人点赞 2019-01-06 11:01:13
    Python绘图需要下载安装matplotlib模块,它是一个数学绘图库,我们将使用它来制作简单的图表,如折线图散点图。关于matplotlib模块的下载安装预配置将在后面具体介绍。 (一)绘制折线图 首先,我们先绘制一个...

    Python绘图需要下载安装matplotlib模块,它是一个数学绘图库,我们将使用它来制作简单的图表,如折线图和散点图。关于matplotlib模块的下载安装预配置将在后面具体介绍。

    (一)绘制折线图

    首先,我们先绘制一个简单的折线图

    # 调用模块
    import matplotlib.pyplot as plt 
    squares=[1, 4, 9, 16, 25]
    x=[1, 2, 3, 4, 5]
    plt.plot(x, squares)
    plt.show()

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    解释:

    (1)plt.plot(x, squares)作用是画图,其中x相当于横坐标轴,squaers相当于纵坐标轴;

    (2)plt.show()作用是将画好的图显示出来。

    接下来,对上图进行进一步的修饰。

    import matplotlib.pyplot as plt
    squares=[1, 4, 9, 16, 25]
    x=[1, 2, 3, 4, 5]
    # 设置线宽
    plt.plot(x, squares, linewidth=4)
    
    # 设置图表标题,并给坐标轴添加标签
    plt.title("square of 'x'", 
    fontsize=20)
    plt.xlabel("x", fontsize=12)
    plt.ylabel("x^2", fontsize=12)
    
    # 设置坐标轴刻度标记的大小
    plt.tick_params(axis='both', 
    labelsize=10)
    plt.show()

    解释:

    (1)plt.plot(x, squares, linewidth=4)作用画图,参数linewidth=4表示将线条的宽度设置为4;

    (2)plt.title("square of 'x'", fontsize=20)作用为图添加标题square of 'x',参数fontsize表示设置字体的大小;

    (3)plt.xlabel("x", fontsize=12)作用为横坐标轴添加标签’x’;

    (4)plt.ylabel("x^2", fontsize=12)作用为纵坐标轴添加标签x^2;

    (5)plt.tick_params(axis='both', labelsize=10)作用设置横纵坐标轴刻度的大小,此处大小为10。

    (二)绘制散点图scatter

    简单的画一个点

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.scatter(3, 9)
    plt.show()

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    画一些列点,并对画的图进行编辑修饰:

    import matplotlib.pyplot as plt
    x = [1, 2, 3, 4, 5]
    squares = [1, 4, 9, 16, 25]
    
    # 设置点的大小
    plt.scatter(x, squares, s=200)
    
    # 设置图表标题,并给坐标轴添加标签
    plt.title("square of 'x'", fontsize=22)
    plt.xlabel("x", fontsize=12)
    plt.ylabel("x^2", fontsize=22)
    
    # 设置坐标轴刻度标记的大小
    plt.tick_params(axis='both',
    which='major', labelsize=10)
    plt.show()

    可以自动计算数据:数值1到5与其对应的平方数的散点图:

    import matplotlib.pyplot as plt
    xlist = list(range(1,6))
    ylist = [x**2 for x in xlist]
    plt.scatter(xlist, ylist,

    edgecolor='r', c='g', s=150)
    plt.title("square of'x'", fontsize=22)
    plt.xlabel("x", fontsize=22)
    plt.ylabel("x^2", fontsize=22)
    plt.axis([0, 6, 0, 30])
    plt.tick_params(axis='both', labelsize=10)
    plt.show()

    解释:

    (1)plt.scatter(xlist, ylist, edgecolor='r', c='g', s=150),其中参数edgecolor表示边缘的颜色,此处设置为红色;参数c表示内部的颜色,此处设置为绿色;s表示点的大小;(注意:关于参数c还以如下设置c=(value1, value2, value3),三个value取值范围0到1之间,分别表示红绿蓝三原色。plt.scatter(xlist,ylist, edgecolor='k',c=(1, 0, 0), s=150)见后面的图,注意区别)

    (2)plt.axis([0, 6, 0, 30])作用设置横纵坐标轴的范围,前两个表示横坐标轴,后两个表示纵坐标轴。

    import matplotlib.pyplot as plt
    xlist = [1, 2, 3, 4, 5]
    ylist = [x**2 for x in xlist]
    plt.scatter(xlist, ylist, edgecolor='k',

     c=(1, 0, 0), s=150)
    plt.title("square of'x'", fontsize=22)
    plt.xlabel("x", fontsize=22)
    plt.ylabel("x^2", fontsize=22)
    plt.axis([0, 6, 0, 30])
    plt.tick_params(axis='both', labelsize=10)
    plt.show()

    全文图片:

     

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  • python绘制散点图

    万次阅读 多人点赞 2018-07-13 21:41:53
    今天下午学习了如何使用python绘制简单的散点图,写成博客分享一下。 在python中画散点图主要是用matplotlib模块中的scatter函数,先来看一下scatter函数的基本信息。 网址为:点击打开链接 可以看到scatter中有很多...

    在python中画散点图主要是用matplotlib模块中的scatter函数,先来看一下scatter函数的基本信息。

      网址为:点击打开链接

      可以看到scatter中有很多参数,经常使用的参数主要有以下几个:

    c:

    marker:

      数据、代码和绘制的图如下。

      数据(取第一列作为x,取第四列作为y)截图:

      代码如下:

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    
    # 定义画散点图的函数
    def draw_scatter(n, s):
    	"""
    	:param n: 点的数量,整数
    	:param s:点的大小,整数
    	:return: None
    	"""
    	# 加载数据
    	data = np.loadtxt('results.txt', encoding='utf-8', delimiter=',')
    	# 通过切片获取横坐标x1
    	x1 = data[:, 0]
    	# 通过切片获取纵坐标R
    	y1 = data[:, 3]
    	# 横坐标x2
    	x2 = np.random.uniform(0, 5, n)
    	# 纵坐标y2
    	y2 = np.array([3] * n)
    	# 创建画图窗口
    	fig = plt.figure()
    	# 将画图窗口分成1行1列,选择第一块区域作子图
    	ax1 = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    	# 设置标题
    	ax1.set_title('Result Analysis')
    	# 设置横坐标名称
    	ax1.set_xlabel('gamma-value')
    	# 设置纵坐标名称
    	ax1.set_ylabel('R-value')
    	# 画散点图
    	ax1.scatter(x1, y1, s=s, c='k', marker='.')
    	# 画直线图
    	ax1.plot(x2, y2, c='b', ls='--')
    	# 调整横坐标的上下界
    	plt.xlim(xmax=5, xmin=0)
    	# 显示
    	plt.show()
    
    
    # 主模块
    if __name__ == "__main__":
    	# 运行
    	draw_scatter(n=2000, s=20)

      绘制的图如下:

     

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  • 这篇文章主要介绍了Python散点图折线图绘制过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下在数据分析的过程中,经常需要将数据可视化,目前常使用的...

    这篇文章主要介绍了Python散点图与折线图绘制过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

    在数据分析的过程中,经常需要将数据可视化,目前常使用的:散点图 折线图

    需要import的外部包 一个是绘图 一个是字体导入

    import matplotlib.pyplot as plt

    from matplotlib.font_manager import FontProperties

    在数据处理前需要获取数据,从TXT XML csv excel 等文本中获取需要的数据,保存到list

    def GetFeatureList(full_path_file):

    file_name = full_path_file.split('\')[-1][0:4]

    # print(file_name)

    # print(full_name)

    K0_list = []

    Area_list = []

    all_lines = []

    f = open(full_path_file,'r')

    all_lines = f.readlines()

    lines_num = len(all_lines)

    # 数据清洗

    if lines_num > 5000:

    for i in range(3,lines_num-1):

    temp_k0 = int(all_lines[i].split(' ')[1])

    if temp_k0 == 0:

    K0_list.append(ComputK0(all_lines[i]))

    else:

    K0_list.append(temp_k0)

    Area_list.append(float(all_lines[i].split(' ')[15]))

    # K0_Scatter(K0_list,Area_list,file_name)

    else:

    print('{} 该样本量少于5000'.format(file_name))

    return K0_list, Area_list,file_name

    绘制两组数据的散点图,同时绘制两个散点图,上下分布在同一个图片中

    def K0_Scatter(K0_list, area_list, pic_name):

    plt.figure(figsize=(25, 10), dpi=300)

    # 导入中文字体,及字体大小

    zhfont = FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc', size=16)

    ax = plt.subplot(211)

    # print(K0_list)

    ax.scatter(range(len(K0_list)), K0_list, c='r', marker='o')

    plt.title(u'散点图', fontproperties=zhfont)

    plt.xlabel('Sampling point', fontproperties=zhfont)

    plt.ylabel('K0_value', fontproperties=zhfont)

    ax = plt.subplot(212)

    ax.scatter(range(len(area_list)), area_list, c='b', marker='o')

    plt.xlabel('Sampling point', fontproperties=zhfont)

    plt.ylabel(u'大小', fontproperties=zhfont)

    plt.title(u'散点图', fontproperties=zhfont)

    # imgname = 'E:\' + pic_name + '.png'

    # plt.savefig(imgname, bbox_inches = 'tight')

    plt.show()

    散点图显示

    2019113083850151.png?2019103083947

    绘制一个折线图 每个数据增加标签

    def K0_Plot(X_label, Y_label, pic_name):

    plt.figure(figsize=(25, 10), dpi=300)

    # 导入中文字体,及字体大小

    zhfont = FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc', size=16)

    ax = plt.subplot(111)

    # print(K0_list)

    ax.plot(X_label, Y_label, c='r', marker='o')

    plt.title(pic_name, fontproperties=zhfont)

    plt.xlabel('coal_name', fontproperties=zhfont)

    plt.ylabel(pic_name, fontproperties=zhfont)

    # ax.xaxis.grid(True, which='major')

    ax.yaxis.grid(True, which='major')

    for a, b in zip(X_label, Y_label):

    str_label = a + str(b) + '%'

    plt.text(a, b, str_label, ha='center', va='bottom', fontsize=10)

    imgname = 'E:\' + pic_name + '.png'

    plt.savefig(imgname, bbox_inches = 'tight')

    # plt.show()

    2019113083850152.png?2019103083947

    绘制多条折线图

    def K0_MultPlot(dis_name, dis_lsit, pic_name):

    plt.figure(figsize=(80, 10), dpi=300)

    # 导入中文字体,及字体大小

    zhfont = FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc', size=16)

    ax = plt.subplot(111)

    X_label = range(len(dis_lsit[1]))

    p1 = ax.plot(X_label, dis_lsit[1], c='r', marker='o',label='Euclidean Distance')

    p2 = ax.plot(X_label, dis_lsit[2], c='b', marker='o',label='Manhattan Distance')

    p3 = ax.plot(X_label, dis_lsit[4], c='y', marker='o',label='Chebyshev Distance')

    p4 = ax.plot(X_label, dis_lsit[5], c='g', marker='o',label='weighted Minkowski Distance')

    plt.legend()

    plt.title(pic_name, fontproperties=zhfont)

    plt.xlabel('coal_name', fontproperties=zhfont)

    plt.ylabel(pic_name, fontproperties=zhfont)

    # ax.xaxis.grid(True, which='major')

    ax.yaxis.grid(True, which='major')

    for a, b,c in zip(X_label, dis_lsit[5],dis_name):

    str_label = c + '_'+ str(b)

    plt.text(a, b, str_label, ha='center', va='bottom', fontsize=5)

    imgname = 'E:\' + pic_name + '.png'

    plt.savefig(imgname,bbox_inches = 'tight')

    # plt.show()

    2019113083850153.png?2019103083947

    图形显示还有许多小技巧,使得可视化效果更好,比如坐标轴刻度的定制,网格化等

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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  • 本篇文章给大家带来的内容是关于Python绘制折线图散点图的详细方法介绍(代码示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。1、绘制折线图散点图要用到matplotlib下的pylab,因此我们...

    本篇文章给大家带来的内容是关于Python绘制折线图和散点图的详细方法介绍(代码示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。

    1、绘制折线图和散点图要用到matplotlib下的pylab,因此我们需要先引入,因为要用到数组实现,还要引入numpy。然后确定x轴和y轴的数据,最后将其呈现出来。import matplotlib.pylab as pyl

    import numpy as np

    x = [1, 3, 5, 6, 8, 13, 14, 16]

    y = [5, 1, 6, 7, 9, 3, 2, 10]

    pyl.plot(x, y)

    pyl.show()

    这样一个简单的折线图就绘制好了。

    1547432569968694.png

    上面的plot()有三个参数,第一个参数为x轴坐标,第二个参数为y轴坐标,第三个参数为确定线型,可有可无,如果要将上面的折线图改为散点图,只需更改第三个参数为"o’。

    1547432588381177.png

    如果让折线图和散点图叠加还可以突出每个点。

    1547432600221258.png

    2.我们还可以改变线和点的颜色,只需修改plot()的第三个参数。c--cyan--青色

    r--red--红色

    m--magente--品红

    g--green--绿色

    b--blue--蓝色

    y--yellow--黄色

    k--black--黑色

    w--white--白色

    上述参数可以叠加。

    1547432614385924.png

    3.我们还可以改变线型,也是修改plot的第三个参数。- 实线

    -- 虚线

    -. 形式即为-.

    : 细小的虚线

    1547432627449829.png

    4.我们还可以改变点型,同样是修改第三个参数。s--方形

    h--六角形

    H--六角形

    *--*形

    +--加号

    x--x形

    d--菱形

    D--菱形

    p--五角形

    1547432643978752.png

    5.我们目前绘制的图形,无图像名称及横纵坐标轴的名称,我们需要在程序中添加如下语句pyl.title()

    pyl.xlabel()

    pyl.ylabel()

    1547432656383573.png

    6.现在绘图的x,y轴的范围是系统自动生成的,我们要想自定义,需要加上下面的两条语句,括号内为取值范围pyl.xlim()

    pyl.ylim()

    7.如果要在同一幅图中绘制多个图像,只需在show()之前再定义另外两个变量即可

    1547432668692499.png

    以上就是Python绘制折线图和散点图的详细方法介绍(代码示例)的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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