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  • plot画图函数

    2013-10-28 01:24:30
    plot画图函数 对plot画图函数的详细解释
  • python的Plot画图

    2021-06-29 09:18:38
    1 在文件1里面使用plot画图时,如果import了文件2,并且文件2里面也用到Plot画图。这时,就算在文件1里面设置了Plot的style,该设置的格式仍然会在文件2里面被改变。

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    在文件1里面使用plot画图时,如果import了文件2,并且文件2里面也用到Plot画图。这时,就算在文件1里面设置了Plot的style,该设置的格式仍然会在文件2里面被改变。

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  • 今天小编就为大家分享一篇解决python中使用plot画图,图不显示的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • Python 用 matplotlib 中的 plot 画图,折线图

    万次阅读 多人点赞 2019-08-22 21:14:47
    文章目录1....使用 matplotlib 包画图时,我们一般加载里面的 pyplot,并命名为 plt,然后使用 plot 函数画图。 # 导入 matplotlib 中的 plot, 并命名为常用名 plt import matplotlib.pyplot as p...

    1. 加载宏包

    使用 matplotlib 包画图时,我们一般加载里面的 pyplot,并命名为 plt,然后使用 plot 函数画图。

    # 导入 matplotlib 中的 plot, 并命名为常用名 plt
    import matplotlib.pyplot as plt
    

    例如,下面的代码画出正弦函数 y = s i n ( x ) y=sin(x) y=sin(x) 的图形。

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # 生成数据
    x = np.arange(0, 10, 0.1) # 横坐标数据为从0到10之间,步长为0.1的等差数组
    y = np.sin(x) # 纵坐标数据为 x 对应的 sin(x) 值
    
    # 生成图形
    plt.plot(x, y)
    
    # 显示图形
    plt.show()
    

    图形显示:
    在这里插入图片描述
    利用plot函数,我们可以对图形进行更多精细的设置,官方的详细文档可以参看:https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html。

    2. plot 函数的语法

    Plot 函数的基本语法是:

    plot([x], y, [fmt], **kwargs)
    含义
    [x]可选参数,横坐标轴数据
    y纵坐标轴数据
    [fmt]可选参数,字符串,定义图形的基本样式:颜色,点形,线形
    **Kwargs不定长的关键字参数,用字典形式设置图形的其他属性

    [fmt] 的常用代码(包括颜色代码、点形代码、线形代码),由下面的表所示。
    颜色:

    代码颜色
    ‘b’蓝色
    ‘g’绿色
    ‘r’红色
    ‘y’黄色
    ‘k’黑色
    ‘w’白色

    点形:

    代码点形
    ‘.’圆点形
    ‘o’实心圆
    ‘*’星号
    ‘+’加号
    ‘x’叉号

    线形:

    代码线形
    ‘-’实线
    ‘–’虚线
    ‘-.’折线
    ‘:’点线

    **Kwargs 的常用设置包括线条的粗细 linewidth,图像标签 label 等。下面一些 plot 函数的代码展示了 [x],[fmt],**Kwargs 的一些可选用法:

    >>> plot(x, y)        # 根据横坐标数据 x 与纵坐标数据 y 画图,采用默认的颜色、点形与线性
    >>> plot(y)           # 据纵坐标数据 y 画图,横坐标数据默认为从 0 到 N-1,步长为 1 的等差数组
    >>> plot(x, y, 'bo')  # 颜色为蓝色('b')、点形为圆('o')
    >>> plot(y, 'g-.')     # 颜色为绿色('g'),线型为折线('-.')
    >>> plt.plot(x, y, 'yo:', label='y=sin(x)', linewidth=2) # 颜色为黄色('y'),点形为圆形('o'),线形为虚线(':'),lable 内容为 'y=sin(x)', 线条宽度为 2
    

    通过设置线型形状,就可以画折线图了

    如果我们想自定义坐标轴的标题,坐标轴的刻度,坐标轴刻度的范围,设置图形标题,添加图例时,可以通过设置 pyplot 函数中的 xlable(横坐标轴标题), ylabel(纵坐标轴标题), xticks(横坐标轴刻度),yticks(纵坐标轴刻度),title(图形标题), grid(显示网格),legend(显示图例)等属性来实现。经过自定义设置,对上图的代码进行一下修改:

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # 这两行代码使得 pyplot 画出的图形中可以显示中文
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    # 生成数据
    x = np.arange(0, 10, 0.5)
    y = np.sin(x)
    
    # 生成图形
    plt.plot(x, y, 'go:', label='y=sin(x)', linewidth=2) # 颜色绿色,点形圆形,线性虚线,设置图例显示内容,线条宽度为2
    
    plt.ylabel('y') # 横坐标轴的标题
    plt.xlabel('x') # 纵坐标轴的标题
    plt.xticks(np.arange(0, 11, 1)) # 设置横坐标轴的刻度为 0 到 10 的数组
    plt.ylim([-2, 2]) # 设置纵坐标轴范围为 -2 到 2
    plt.legend() # 显示图例, 图例中内容由 label 定义
    plt.grid() # 显示网格
    plt.title('我的第一个 Python 图形') # 图形的标题
    
    # 显示图形
    plt.show()
    

    生成图形:

    在这里插入图片描述

    3. 一张图画好几条线

    下表是我国近10年的 GDP 增长率,以及三大产业在近10年的增长率。

    时间GDP增长率第一产业增长率第二产业增长率第三产业增长率
    2009年9.4410.39.6
    2010年10.64.312.79.7
    2011年9.64.210.79.5
    2012年7.94.58.48
    2013年7.83.888.3
    2014年7.34.17.47.8
    2015年6.93.96.28.2
    2016年6.73.36.37.7
    2017年6.845.97.9
    2018年6.63.55.87.6

    在画图时,横坐标轴数据为年份,纵坐标轴数据分别为 GDP 增长率,第一产业增长率,第二产业增长率,第三产业增长率。为了将四个纵坐标轴数据显示在一个图形上,可以用四个 plot 函数进行划线。Python 画图的代码为:

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 这两行代码解决 plt 中文显示的问题
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    # 输入纵坐标轴数据与横坐标轴数据
    gdp_rate = [9.4, 10.6, 9.6, 7.9, 7.8, 7.3, 6.9, 6.7, 6.8, 6.6]
    first_industry_rate = [4.0, 4.3, 4.2, 4.50, 3.8, 4.1, 3.9, 3.3, 4.0, 3.5]
    second_industry_rate = [10.3, 12.7, 10.7, 8.4, 8.0, 7.4, 6.2, 6.3, 5.9, 5.8]
    third_industry_rate = [9.6, 9.7, 9.5, 8.0, 8.3, 7.8, 8.2, 7.7, 7.9, 7.6]
    years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018]
    
    # 4 个 plot 函数画出 4 条线,线形为折线,每条线对应各自的标签 label
    plt.plot(years, gdp_rate, '.-', label='GDP增长率')
    plt.plot(years, first_industry_rate, '.-', label='第一产业增长率')
    plt.plot(years, second_industry_rate, '.-', label='第二产业增长率')
    plt.plot(years, third_industry_rate, '.-', label='第三产业增长率')
    
    plt.xticks(years)  # 设置横坐标刻度为给定的年份
    plt.xlabel('年份') # 设置横坐标轴标题
    plt.legend() # 显示图例,即每条线对应 label 中的内容
    plt.show() # 显示图形
    

    图形显示效果:
    在这里插入图片描述

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    方法

    x轴上下限设定 xlim([a,b]);
    y轴上下限设定 ylim([a,b])
    使用方法如下,
    xlim([XMIN XMAX]) % sets the x limits

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    展开全文
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