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  • python画折线图方法前做PPT要用到折线图,嫌弃EXCEL自带的看上去不好看,就用python写了一个画折线图的程序。import matplotlib.pyplot as pltx=[1,2,3,4,5,6]y1=[35000,85000,120000]y2=[45000,85000,100000]y3=...

    python画折线图方法

    前做PPT要用到折线图,嫌弃EXCEL自带的看上去不好看,就用python写了一个画折线图的程序。

    import matplotlib.pyplot as plt

    x=[1,2,3,4,5,6]

    y1=[35000,85000,120000]

    y2=[45000,85000,100000]

    y3=[25000,65000,90000]

    point1=180180

    point2=200000

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

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

    plt.scatter(x[5],point1,marker='o')

    plt.scatter(x[5],point2,marker='o')

    plt.plot(x[:3],y1,label='计划值PV',linewidth = 2)

    plt.plot(x[:3],y2,'g--',label='挣值EV',linewidth = 2)

    plt.plot(x[:3],y3,'r-.',label='实际成本AC',linewidth = 2)

    plt.ylabel('美元')

    plt.xlabel('月')

    plt.annotate('EAC:%d'%point1, xy = (6, point1), xytext=(5.5*0.9, point1*0.9),

    arrowprops=dict(arrow, connection)) #添加注释,即85%处的标记。这里包括了指定箭头样式。

    plt.annotate('BAC:%d'%point2, xy = (6, point2), xytext=(5*0.9, point2*0.9),

    arrowprops=dict(arrow, connection)) #添加注释,即85%处的标记。这里包括了指定箭头样式

    plt.title('项目3个月后的挣值示意图')

    plt.legend()

    plt.show()

    结果图:

    15595D20164N0-14402.jpg

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持码农之家。

    利用python画出折线图

    本文实例为大家分享了python画折线图的具体代码,供大家参考,具体内容如下

    # encoding=utf-8

    import matplotlib.pyplot as plt

    from pylab import * #支持中文

    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

    names = ['5', '10', '15', '20', '25']

    x = range(len(names))

    y = [0.855, 0.84, 0.835, 0.815, 0.81]

    y1=[0.86,0.85,0.853,0.849,0.83]

    #plt.plot(x, y, 'ro-')

    #plt.plot(x, y1, 'bo-')

    #pl.xlim(-1, 11) # 限定横轴的范围

    #pl.ylim(-1, 110) # 限定纵轴的范围

    plt.plot(x, y, marker='o', mec='r', mfc='w',label=u'y=x^2曲线图')

    plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10,label=u'y=x^3曲线图')

    plt.legend() # 让图例生效

    plt.xticks(x, names, rotation=45)

    plt.margins(0)

    plt.subplots_adjust(bottom=0.15)

    plt.xlabel(u"time(s)邻居") #X轴标签

    plt.ylabel("RMSE") #Y轴标签

    plt.title("A simple plot") #标题

    plt.show()

    效果图:

    155953435425360-14b6.jpg

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持码农之家。

    以上就是本次给大家分享的关于java的全部知识点内容总结,大家还可以在下方相关文章里找到相关文章进一步学习,感谢大家的阅读和支持。

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  • mfc='w',label=u'y=x^2曲线') plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10,label=u'y=x^3曲线') plt.legend() # 让图例生效 plt.xticks(x, names, rotation=45) plt.margins(0) plt.subplots_adjust(bottom=0.15) plt....

    # encoding=utf-8

    import matplotlib.pyplot as plt

    from pylab import * #支持中文

    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

    names = ['5', '10', '15', '20', '25']

    x = range(len(names))

    y = [0.855, 0.84, 0.835, 0.815, 0.81]

    y1=[0.86,0.85,0.853,0.849,0.83]

    #plt.plot(x, y, 'ro-')

    #plt.plot(x, y1, 'bo-')

    #pl.xlim(-1, 11) # 限定横轴的范围

    #pl.ylim(-1, 110) # 限定纵轴的范围

    plt.plot(x, y, marker='o', mec='r', mfc='w',label=u'y=x^2曲线图')

    plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10,label=u'y=x^3曲线图')

    plt.legend() # 让图例生效

    plt.xticks(x, names, rotation=45)

    plt.margins(0)

    plt.subplots_adjust(bottom=0.15)

    plt.xlabel(u"time(s)邻居") #X轴标签

    plt.ylabel("RMSE") #Y轴标签

    plt.title("A simple plot") #标题

    plt.show()

    822885-20170713141056415-807156702.png

    展开全文
  • 1.最简单的直线图代码如下:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=[0,1]y=[0,1]plt.figure()plt.plot(x,y)plt.savefig("easyplot.jpg")结果如下:代码解释:#x轴,y轴x=[0,1]y=[0,1]#...

    1.画最简单的直线图

    代码如下:

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    x=[0,1]

    y=[0,1]

    plt.figure()

    plt.plot(x,y)

    plt.savefig("easyplot.jpg")

    结果如下:

    20171219160458195.jpg?201711191658

    代码解释:

    #x轴,y轴

    x=[0,1]

    y=[0,1]

    #创建绘图对象

    plt.figure()

    #在当前绘图对象进行绘图(两个参数是x,y轴的数据)

    plt.plot(x,y)

    #保存图象

    plt.savefig("easyplot.jpg")

    2.给图加上标签与标题

    上面的图没有相应的X,Y轴标签说明与标题

    在上述代码基础上,可以加上这些内容

    代码如下:

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    x=[0,1]

    y=[0,1]

    plt.figure()

    plt.plot(x,y)

    plt.xlabel("time(s)")

    plt.ylabel("value(m)")

    plt.title("A simple plot")

    结果如下:

    20171219160647690.jpg?2017111916657

    代码解释:

    plt.xlabel("time(s)") #X轴标签

    plt.ylabel("value(m)") #Y轴标签

    plt.title("A simple plot") #标题

    3.画sinx曲线

    代码如下:

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    #设置x,y轴的数值(y=sinx)

    x = np.linspace(0, 10, 1000)

    y = np.sin(x)

    #创建绘图对象,figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度,单位为英寸,一英寸=80px

    plt.figure(figsize=(8,4))

    #在当前绘图对象中画图(x轴,y轴,给所绘制的曲线的名字,画线颜色,画线宽度)

    plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)

    #X轴的文字

    plt.xlabel("Time(s)")

    #Y轴的文字

    plt.ylabel("Volt")

    #图表的标题

    plt.title("PyPlot First Example")

    #Y轴的范围

    plt.ylim(-1.2,1.2)

    #显示图示

    plt.legend()

    #显示图

    plt.show()

    #保存图

    plt.savefig("sinx.jpg")

    结果如下:

    20171219160808279.jpg?201711191696

    4.画折线图

    代码如下:

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    #X轴,Y轴数据

    x = [0,1,2,3,4,5,6]

    y = [0.3,0.4,2,5,3,4.5,4]

    plt.figure(figsize=(8,4)) #创建绘图对象

    plt.plot(x,y,"b--",linewidth=1) #在当前绘图对象绘图(X轴,Y轴,蓝色虚线,线宽度)

    plt.xlabel("Time(s)") #X轴标签

    plt.ylabel("Volt") #Y轴标签

    plt.title("Line plot") #图标题

    plt.show() #显示图

    plt.savefig("line.jpg") #保存图

    结果如下:

    20171219161046687.jpg?20171119161056

    总结

    以上就是本文关于python绘制简单折线图代码示例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题。如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

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  • 本篇文章给大家带来的内容是关于Python绘制折线图和散点图的详细方法介绍(代码示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。1、绘制折线图和散点图要用到matplotlib下的pylab,因此我们...

    本篇文章给大家带来的内容是关于Python绘制折线图和散点图的详细方法介绍(代码示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。

    1、绘制折线图和散点图要用到matplotlib下的pylab,因此我们需要先引入,因为要用到数组实现,还要引入numpy。然后确定x轴和y轴的数据,最后将其呈现出来。import matplotlib.pylab as pyl

    import numpy as np

    x = [1, 3, 5, 6, 8, 13, 14, 16]

    y = [5, 1, 6, 7, 9, 3, 2, 10]

    pyl.plot(x, y)

    pyl.show()

    这样一个简单的折线图就绘制好了。

    1547432569968694.png

    上面的plot()有三个参数,第一个参数为x轴坐标,第二个参数为y轴坐标,第三个参数为确定线型,可有可无,如果要将上面的折线图改为散点图,只需更改第三个参数为"o’。

    1547432588381177.png

    如果让折线图和散点图叠加还可以突出每个点。

    1547432600221258.png

    2.我们还可以改变线和点的颜色,只需修改plot()的第三个参数。c--cyan--青色

    r--red--红色

    m--magente--品红

    g--green--绿色

    b--blue--蓝色

    y--yellow--黄色

    k--black--黑色

    w--white--白色

    上述参数可以叠加。

    1547432614385924.png

    3.我们还可以改变线型,也是修改plot的第三个参数。- 实线

    -- 虚线

    -. 形式即为-.

    : 细小的虚线

    1547432627449829.png

    4.我们还可以改变点型,同样是修改第三个参数。s--方形

    h--六角形

    H--六角形

    *--*形

    +--加号

    x--x形

    d--菱形

    D--菱形

    p--五角形

    1547432643978752.png

    5.我们目前绘制的图形,无图像名称及横纵坐标轴的名称,我们需要在程序中添加如下语句pyl.title()

    pyl.xlabel()

    pyl.ylabel()

    1547432656383573.png

    6.现在绘图的x,y轴的范围是系统自动生成的,我们要想自定义,需要加上下面的两条语句,括号内为取值范围pyl.xlim()

    pyl.ylim()

    7.如果要在同一幅图中绘制多个图像,只需在show()之前再定义另外两个变量即可

    1547432668692499.png

    以上就是Python绘制折线图和散点图的详细方法介绍(代码示例)的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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