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  • python绘制地震散点图

    2020-09-19 07:06:59
    主要为大家详细介绍了python绘制地震散点图的相关方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 绘制散点图 调整曲线的颜色、粗细 调整图标标签 绘制简单折线图 折线图的绘制,需要用到matplotlib.pyplot库,利用其中的plot()方法实现折线图的绘制。 import matplotlib.pyplot as plt input_values=[1,2,3,4,5] ...

    本节你将学到

    • 绘制折线图
    • 绘制散点图
    • 调整曲线的颜色、粗细
    • 调整图标标签

    绘制简单折线图

    折线图的绘制,需要用到matplotlib.pyplot库,利用其中的plot()方法实现折线图的绘制。

    import matplotlib.pyplot as plt
    input_values=[1,2,3,4,5]
    squares = [1,4,9,16,25]
    plt.plot(squares)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    上面画出了输入数值为[1,2,3,4,5],输出数值为其平方的折线图。但是缺少相应的标签来说明图的情况。

    修改标签

    plt.plot(squares,linewidth=5)
    # 以下代码设置了图标的标题并给坐标轴加上标签。
    plt.title("Square Numbers",fontsize=24)
    plt.xlabel("Value",fontsize=14)
    plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14)
    plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
    plt.show()
    

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    散点图的绘制

    散点图的绘制,需要用到matplotlib.pyplot库,利用其中的scatter()方法实现散点图的绘制。

    x_values=[1,2,3,4,5]
    y_values=[1,4,9,16,25]
    
    # 参数s控制散点图中点的大小
    plt.scatter(x_values,y_values,s=100)
    
    plt.title("Square Numbers",fontsize=24)
    plt.xlabel("Value",fontsize=14)
    plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14)
    plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
    plt.show()
    

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    如果需要根据x_values的值自动计算纵坐标值,可以采用以下方法

    # 自动计算纵坐标值
    x_values=list(range(1,500))
    y_values=[x**2 for x in x_values]
    
    # 参数s控制散点图中点的大小
    plt.scatter(x_values,y_values,s=10)
    
    plt.title("Square Numbers",fontsize=24)
    plt.xlabel("Value",fontsize=14)
    plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14)
    plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
    plt.show()
    

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qnZNdUbf-1591170747343)(output_9_0.png)]

    如果想自定义颜色,可以在scatter()中增加参数c

    # 自动计算纵坐标值
    x_values=list(range(1,500))
    y_values=[x**2 for x in x_values]
    
    # 参数s控制散点图中点的大小
    plt.scatter(x_values,y_values,c='red',s=10)
    
    plt.title("Square Numbers",fontsize=24)
    plt.xlabel("Value",fontsize=14)
    plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14)
    plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
    
    #控制横纵坐标的范围
    plt.axis([0,600,0,360000])
    
    plt.show()
    

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1OpsBNDa-1591170747344)(output_11_0.png)]

    如果觉得单一颜色不好看,可以使用渐变色。渐变色的本质上需要利用纵坐标的数值进行颜色映射

    x_values=list(range(1,500))
    y_values=[x**2 for x in x_values]
    
    # 参数s控制散点图中点的大小
    plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap=plt.cm.Blues,s=10)
    
    plt.title("Square Numbers",fontsize=24)
    plt.xlabel("Value",fontsize=14)
    plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14)
    plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
    
    #控制横纵坐标的范围
    plt.axis([0,600,0,360000])
    
    plt.show()
    

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1ZqDvncI-1591170747345)(output_13_0.png)]

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  • 主要介绍了python绘制分布折线图的示例代码,帮助大家更好的利用python绘制图像,感兴趣的朋友可以了解下
  • 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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  • 主要介绍了python绘制简单折线图代码示例,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。
  • Python 绘制可视化折线图,坐标轴,折线图,标签,数据,详细内容Python 绘制可视化折线图易采站长站,站长之家为您整理了Python 绘制可视化折线图的相关内容。1. 用 Numpy ndarray 作为数据传入 plyimport numpy as np...

    Python 绘制可视化折线图,坐标轴,折线图,标签,数据,详细内容

    Python 绘制可视化折线图

    易采站长站,站长之家为您整理了Python 绘制可视化折线图的相关内容。

    1. 用 Numpy ndarray 作为数据传入 plyimport numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000)y = np.random.standard_normal(10)print "y = %s"% yx = range(len(y))print "x=%s"% xplt.plot(y)plt.show()

    09624a526b51376c565081a13bf5a096.jpg

    2. 操纵坐标轴和增加网格及标签的函数import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000)y = np.random.standard_normal(10)plt.plot(y.cumsum())plt.grid(True) ##增加格点plt.axis('tight') # 坐标轴适应数据量 axis 设置坐标轴plt.show()

    01747cfa20f57d0f355bcc593bbd8abc.jpg

    3. plt.xlim 和 plt.ylim 设置每个坐标轴的最小值和最大值#!/etc/bin/python#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000)y = np.random.standard_normal(20)plt.plot(y.cumsum())plt.grid(True) ##增加格点plt.xlim(-1,20)plt.ylim(np.min(y.cumsum())- 1, np.max(y.cumsum()) + 1)plt.show()

    d1d318f6f01110aff4b774929bb020e8.jpg

    4. 添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线#!/etc/bin/python#coding=utf-8import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(1000)y = np.random.standard_normal(20)plt.figure(figsize=(7,4)) #画布大小plt.plot(y.cumsum(),'b',lw = 1.5) # 蓝色的线plt.plot(y.cumsum(),'ro') #离散的点plt.grid(True)plt.axis('tight')plt.xlabel('index')plt.ylabel('value')plt.title('A simple Plot')plt.show()

    be101f7d0a6537e990df08baac239256.jpg

    以上就是Python 绘制可视化折线图的详细内容,更多关于Python 绘制折线图的资料请关注我们其它相关文章!以上就是关于对Python 绘制可视化折线图的详细介绍。欢迎大家对Python 绘制可视化折线图内容提出宝贵意见

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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()

    更多干货分享加python编程语言学习QQ群 515267276

    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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