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  • matplotlib绘制曲线图

    2020-12-17 13:24:24
    曲线图的使用axes子图中的plot函数。Plot中的常用参数及解释详见下表: 参数 含义 x X轴数据 y Y轴数据,要与X数据的长度一致 alpha 线条透明度,浮点值 color or c 颜色,十六进制或者字符串等 ...

    曲线图的使用axes子图中的plot函数。Plot中的常用参数及解释详见下表:

    参数含义
    xX轴数据
    yY轴数据,要与X数据的长度一致
    alpha线条透明度,浮点值
    color or c颜色,十六进制或者字符串等
    label曲线名称,显示legend时有用
    linewidth or lw线条宽度,浮点数
    linestyle or ls线条样式
    marker数据点的样式
    zorder显示优先级,图内多种元素显示时控制元素的覆盖顺序
    #coding:utf-8
    
    from matplotlib import pyplot as plt
    import numpy as np
    
    # 解决中文显示问题
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    # 生成figure对象
    fig = plt.figure()
    # 生成axes对象
    axes = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
    
    x = np.linspace(-4, 4, 100)
    y = np.power(np.e, x)
    y1 = np.sin(x)*10 + 30
    # 绘制散点
    axes.plot(x, y, c="green", label=r'$e^x$', ls='-.', alpha=0.6, lw=2, zorder=2) 
    axes.plot(x, y1, c="blue", label=r'$2^x$', ls=':', alpha=1, lw=1, zorder=1) 
    # 设置图像标题
    axes.set_title("曲线图")
    
    axes.legend()
    # 显示图像
    plt.show()
    

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  • 【案例】Matplotlib绘制曲线图 用Matplotlib绘制一幅曲线图的基础知识,也可以作为Matplotlib的绘图模板来使用噢! 1. # 绘制一条sin曲线和一条cos曲线 2. # 步骤如下: 3. 4. # 1 调用程序包 5. import ...

    【案例】Matplotlib绘制曲线图

    用Matplotlib绘制一幅曲线图的基础知识,也可以作为Matplotlib的绘图模板来使用噢!

    1.	# 绘制一条sin曲线和一条cos曲线  
    2.	# 步骤如下:  
    3.	  
    4.	# 1 调用程序包  
    5.	import matplotlib as mpl  
    6.	import matplotlib.pyplot as plt  
    7.	import numpy as np  
    8.	  
    9.	# 2 设置绘图样式  
    10.	plt.style.use('seaborn-whitegrid')  
    11.	  
    12.	# 3 创建图形和坐标轴  
    13.	fig = plt.figure()  
    14.	ax = plt.axes()  
    15.	  
    16.	# 4 绘制曲线  
    17.	# 绘制曲线时用到了numpy中的sin()和cos()函数  
    18.	x = np.linspace(0, 12, 120)  
    19.	plt.plot(x, np.sin(x),'-',label = 'sin(x)')  
    20.	plt.plot(x, np.cos(x),'--',label = 'cos(x)')  
    21.	  
    22.	# 5 设置图形标签  
    23.	plt.title('Example_1')  
    24.	plt.xlabel('x')  
    25.	plt.ylabel('y')  
    26.	  
    27.	# 6 设置图例  
    28.	plt.legend()  
    29.	  
    30.	# 7 显示图形  
    31.	plt.show()  
    32.	  
    33.	# 8 将图形保存为文件  
    34.	fig.savefig('my_figure.png')   
    

    下图为运行脚本输出的图片。
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  • 使用matplotlib绘制曲线图

    千次阅读 2019-04-15 12:09:17
    绘制自己的曲线图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0,10,20) y1 = x**2.0 y2 = x**1.5 ''' plt.plot(Abscissa, ordinate,"bo-",linewidth="",markersize="",label="") "bo-...

    绘制自己的曲线图

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = np.linspace(0,10,20)
    
    y1 = x**2.0
    
    y2 = x**1.5
    
    '''
    plt.plot(Abscissa, ordinate,"bo-",linewidth="",markersize="",label="")
    "bo-":The shape of the point of the curve
    linewidth:The distance from the point on the curve
    markersize:The size of the point on the curve
    label:Description of the curve
    '''
    plt.plot(x,y1,"bo-",linewidth=2,markersize=12,label="First")
    plt.plot(x,y2,"gs-",linewidth=2,markersize=12,label="Sceond")
    
    #Label corresponding to horizontal and vertical coordinates
    plt.xlabel("X")
    plt.xlabel("Y")
    
    
    plt.axis([-0.5,10.5,-5,105])                #plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax])
    
    '''plt.legend(loc=""):The location of the description of the curve
    	loc=
    	upper right
    	upper left
    	lower left
    	lower right
    	right
    	center left
    	center right
    	lower center
    	upper center
    	center
    '''
    plt.legend(loc="upper left")
    
    plt.show()
    

    上面代码所显示的曲线图


    ("If you want the rainbow, you have to deal with the rain." --《The Fault in Our Stars》)

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  • import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x,y) #曲线图 plt.bar(x,y) # 柱状图
    matplotlib.pyplot.bar(x, y, width=0.8, bottom=None, \*, align='center', data=None, \*\*kwargs)

    x:x轴的数据值,或者标签
    y:每个标签的值
    width: 每个柱形图中每个柱子的宽度
    bottom:y轴的基准值(一般为0)
    align: 柱形图中每个柱子在中心或者边缘(center, edge)
    label: 添加标签

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.bar(m_list,m_num,label='City Hotel')
    plt.bar(m_list,m_num_resort,label='Resort Hotel')
    plt.legend(loc="upper left") 
    

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