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    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import pandas as pd
    import os
    import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    import pylab as pl
    
    import datetime as dt
    import matplotlib as 
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  • 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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  • "ro") #离散的点 plt.grid(True) plt.axis("tight") plt.xlabel("index") plt.ylabel("value") plt.title("A simple Plot") plt.show() 以上就是Python 绘制可视化折线图的详细内容,更关于Python 绘制折线图的...

    1. 用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply

    import numpy as np

    import matplotlib as mpl

    import matplotlib.pyplot as plt

    np.random.seed(1000)

    y = np.random.standard_normal(10)

    print "y = %s"% y

    x = range(len(y))

    print "x=%s"% x

    plt.plot(y)

    plt.show()

    2020722145907175.jpg

    2. 操纵坐标轴和增加网格及标签的函数

    import numpy as np

    import matplotlib as mpl

    import matplotlib.pyplot as plt

    np.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()

    2020722145954450.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-8

    import numpy as np

    import matplotlib as mpl

    import matplotlib.pyplot as plt

    np.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()

    2020722150037217.jpg

    4. 添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线

    #!/etc/bin/python

    #coding=utf-8

    import numpy as np

    import matplotlib as mpl

    import matplotlib.pyplot as plt

    np.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()

    2020722150117422.jpg

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    原文链接:https://www.cnblogs.com/zwhy8/archive/2020/07/22/13360522.html

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  • 主要为大家详细介绍了python绘制多个曲线的折线图,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • python matplotlib绘制多折线图

    万次阅读 多人点赞 2020-08-02 22:13:10
    python matplotlib绘制多折线图 代码 import matplotlib.pyplot as plt x = [6, 24, 48, 72] y1 = [87, 174, 225, 254] y2 = [24, 97, 202, 225] y3 = [110, 138, 177, 205] y4 = [95, 68, 83, 105] y5 = [72, 74...

    python matplotlib绘制多条折线图

    代码

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = [6, 24, 48, 72]
    y1 = [87, 174, 225, 254]
    y2 = [24, 97, 202, 225]
    y3 = [110, 138, 177, 205]
    y4 = [95, 68, 83, 105]
    y5 = [72, 74, 76, 67]
    plt.title('扩散速度')  # 折线图标题
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 显示汉字
    plt.xlabel('时间')  # x轴标题
    plt.ylabel('差值')  # y轴标题
    plt.plot(x, y1, marker='o', markersize=3)  # 绘制折线图,添加数据点,设置点的大小
    plt.plot(x, y2, marker='o', markersize=3)
    plt.plot(x, y3, marker='o', markersize=3)
    plt.plot(x, y4, marker='o', markersize=3)
    plt.plot(x, y5, marker='o', markersize=3)
    
    for a, b in zip(x, y1):
        plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)  # 设置数据标签位置及大小
    for a, b in zip(x, y2):
        plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
    for a, b in zip(x, y3):
        plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
    for a, b in zip(x, y4):
        plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
    for a, b in zip(x, y5):
        plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
    
    plt.legend(['方案一', '方案二', '方案三', '方案四', '方案五'])  # 设置折线名称
    
    plt.show()  # 显示折线图
    
    

    折线图

    在这里插入图片描述

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