精华内容
下载资源
问答
  • matplotlib折线图

    2020-12-23 22:45:29
    matplotlib折线图一、使用步骤1.引入库2.读入数据 一、使用步骤 1.引入库 代码如下(示例): import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 2.读入数据 代码如下(示例): import ...
    
    
    


    一、使用步骤

    1.引入库

    代码如下(示例):

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt

    2.读入数据

    代码如下(示例):

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    #第一个图
    data = np.load('国民经济核算季度数据.npz')
    name = data['columns']
    values = data['values']
    plt.figure(figsize=(8,7))
    plt.scatter(values[:,0],values[:,2],marker='o')
    plt.xlabel('年份')
    plt.ylabel('生产总值(亿元)')
    plt.ylim((0,225000))
    plt.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation = 45)
    plt.title('2000-2017年各季度国民生产总值散点图')
    plt.savefig('散点图.jpg')
    plt.show()
    #第二个图
    plt.figure(figsize=(8,7))
    plt.scatter(values[:,0],values[:,3],marker = 'o',c = 'red')
    plt.scatter(values[:,0],values[:,4],marker = 'D',c = 'blue')
    plt.scatter(values[:,0],values[:,5],marker = 'v',c = 'yellow')
    plt.xlabel('年份')
    plt.ylabel('生产总值(亿元)')
    plt.title('2000-2007年各个季度的生产总值离散图')
    plt.legend(['第一产业','第二产业','第三产业'])
    plt.savefig('各个季度生产总值离散图.jpg')
    plt.show()
    #第三个图
    plt.figure(figsize=(8,7))
    plt.plot(values[:,0],values[:,2],color = 'r',linestyle = '--')
    plt.xlabel('年份')
    plt.ylabel('生产总值(亿元)')
    plt.ylim((0,225000))
    plt.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation = 45)
    plt.title('2000-2007年各季度的国民生产值折线图')
    plt.savefig('折线图.jpg')
    plt.show()
    #第四个图
    plt.figure(figsize=(8,7))
    plt.plot(values[:,0],values[:,3],'bs-',values[:,0],values[:,4],'ro-.',values[:,0],values[:,5],'gH--')
    plt.xlabel('年份')
    plt.ylabel('生产总值(亿元)')
    plt.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation = 45)
    plt.title('2000-2007各年的国民生产折线图')
    plt.legend(['第一产业','第二产业','第三产业'])
    plt.savefig('各季度的折线图.jpg')
    plt.show()

    该处使用的url网络请求的数据。


    展开全文
  • 总结一下关于matplotlib折线图的学习,避免以后忘记。一、使用软件pycharm二、遇到的问题:matplotlib使用pycharm安装的时候,发现Python3.8会安装失败,Python3.7安装成功,使用...

    总结一下关于matplotlib折线图的学习,避免以后忘记。

    一、使用软件

    pycharm

    二、遇到的问题:

    matplotlib使用pycharm安装的时候,发现Python3.8会安装失败,Python3.7

    安装成功,使用http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com/

    豆瓣的镜像文件

    三、知识总结

    1、使用matplotlib

    from matplotlib import pyplot as plt

    2、设置图像字体

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun']

    #SimSun为你所设置的字体,如果不设置字体的话,matplotlib默认是不能显示中文的

    3.设置x,y轴数据

    x=range(2,26,2) #设置x轴数据

    y=[15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15] #设置y轴数据

    plt.plot(x,y,label="同桌",color='g',linestyle='-')

    #plot中属性的作用:

    #color:设置线的颜色 例如:color=‘r’等,r表示红色

    #label:设置线的标签 例如:lable="自己"

    #linestyle:设置线的风格 例如:linestyle=‘-.’等

    #linewidth:设置线条粗细 例如:linewidth=5

    #alpha:设置透明度 例如alpha=0.5

    4.显示图片

    plt.show()

    5.设置x,y轴刻度

    x=range(2,26,2) #设置x轴数据

    y=[15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15] #设置y轴数据

    #设置x轴的刻度

    plt.xticks(x)

    #设置y轴的刻度

    plt.yticks(y)

    6.设置x轴刻度为中文

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun']

    x = range(0, 120)

    _xtick_labels = ["10点{}分".format(i) for i in range(60)]

    _xtick_labels += ["11点{}分".format(i) for i in range(60)]

    #设置_xtick_labels的范围为10点00分到11点00分

    plt.xticks(list(x)[::5],_xtick_labels[::5],rotation=60)

    #设置x轴刻度,不过x与_xtick_labels的个数必须相同

    7.设置图片大小

    plt.figure(figsize=(10,8),dpi=80)

    #figsize:设置长,宽高度

    #dpi:分辨率的大小

    #图片的大小等于长,宽分别乘以dpi

    8.保存图片

    plt.savefig("./t1.png")

    9.设置x,y轴的标签

    plt.xlabel("时间")

    plt.ylabel("温度")

    10.设置标题

    plt.grid(alpha=0.4)

    刚刚开始学数据分析,感觉Python的内容还是挺多的。

    展开全文
  • matplotlib 折线图

    2021-04-12 21:30:13
    如何用折线图绘制成绩,x轴是科目,比如“数学”,“语文”等等有很多科目</p>
  • import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#plt.style.use('default')#plt.close(fig)fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))ax = plt.axes()ax.spines['top'].set_visible(False) #设置去掉上边框ax....

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    #plt.style.use('default')

    #plt.close(fig)

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

    ax = plt.axes()

    ax.spines['top'].set_visible(False) #设置去掉上边框

    ax.spines['right'].set_visible(False) #设置去掉右边框

    plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'  #x轴的刻度尺朝里

    plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'  #y轴的刻度尺朝里

    ylist=[0.93,0.87,0.93,0.93,0.92,0.92,0.92,0.92]

    xlist=[5,6,7,8,9,12,15,17]

    plt.plot(xlist, ylist,c='black',ls='-',marker='+',mec='black',linewidth=1.5)

    #plt.title("original data")

    plt.xticks(fontsize=18)

    plt.yticks(fontsize=18)

    plt.xlabel("网络层数",fontsize=18)

    #yLable='\n'.join('精','度')

    yLable='精 '+'\n'+'度 '

    plt.ylabel(yLable,rotation='horizontal',fontsize=18)

    plt.savefig('5a.eps')

    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签

    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示y轴的负号

    plt.show()

    展开全文
  • Matplotlib折线图

    2017-08-07 22:03:00
    1、 线条种类及标记(参考自...3、 折线图 3.1 中文问题解决 from pylab import * mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#字体为宋体 3....

    1、 线条种类及标记(参考自http://matplotlib.org/api/markers_api.html#module-matplotlib.markers)

    2、 线条颜色

    3、 折线图

    3.1 中文问题解决

    from pylab import *
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#字体为宋体
    

     3.2 图例位置编辑

    3.3 图例相关属性

    3.4 代码

    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    from pylab import *
    # 通过rcParams设置全局横纵轴字体大小
    mpl.rcParams['xtick.labelsize'] = 12.5
    mpl.rcParams['ytick.labelsize'] = 12.5
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    # x轴的采样点,(起始点,终止点,采样数)
    plt.xlabel(u'强度')
    plt.ylabel(u'比例')
    x = np.array([1,2,3,4,5])
    y = np.array([1,2,3,4,5])
    y1 = np.array([2,1,3,6,4])
    line1 = plt.plot(x, y, 'ks-')
    line2 = plt.plot(x, y1, 'ko-')
    plt.setp(line1,linewidth=2.0,label=u'静态分配')
    plt.setp(line2,linewidth=1.0,label=u'动态分配')
    plt.legend(loc=1,ncol=2)#图例位置
    # 一定要加上这句才能让画好的图显示在屏幕上
    plt.show()
    

     3.5 展示

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/o-din/p/7301628.html

    展开全文
  • 这一篇主要学习折线图的基础绘制方法,不用复杂的数据集,只是学一下呈现方式和参数设置。时间和值两个字段,选用折线图呈现一下值随着时间的发展趋势。先将DATE列的数据类型转换为时间格式,使用pandas的to_...
  • 散点图和折线图是数据分析中最常用的两种图形。其中,折线图用于分析自变量和因变量之间的趋势关系,最适合用于显示随着时间而变化的连续数据,同时还可以看出数量的差异,增长情况。Matplotlib 中绘制散点图的函数...
  • matplotlib折线图使用

    2020-11-07 13:34:59
    matplotlib折线图使用
  • 主要介绍了python matplotlib折线图样式实现过程,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
  • 数据分析第二讲 matplotlib折线图 1、matplotlib介绍 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,最流行的Python底层绘图库,主要做数据可视 化图标 1.能将数据进行可视化,更直观的 2.使数据更加直观,更具说服力 2...
  • 主要介绍了Matplotlib 折线图plot()所有用法详解,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,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • python-matplotlib折线图及柱状图绘制一、折线图绘制二、柱状图绘制 一、折线图绘制 # 折线图: matplotlib.plot(横坐标,纵坐标,颜色,lw=线条宽度) # 1.导入numpy,matplotlib模块 import numpy as np import ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 4,281
精华内容 1,712
关键字:

matplotlib折线图