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  • Python做折线图

    2018-12-25 22:26:25
    from urllib.request import urlopen...# 折线图 plt.plot(range(len(list_add_name)),list_add_num,marker = 'o',color='coral') # x,y轴的说明 plt.xlabel('国家',font1) plt.ylabel('数量',font1) plt.show()

    from lxml.html import parse
    from urllib.request import urlopen
    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from pylab import *
    import csv
    import re
    t_data = pd.read_csv('D:\\kaola\\deal_with_data\\t_data.csv',encoding='GB18030')
    # 分组
    gp = t_data.groupby(by=['address'])
    # 将得到的结果转化为DataFrame格式
    data = gp.size()
    data = data.reset_index(name='items')
    # 按items升序排序
    data = data.sort('items')
    #重新设置索引
    data = data.reset_index(drop=True)
    # 定义两个列表
    list_add_num = []
    list_add_name = []
    # 将产地名称加入list_add_name列表中
    for i in data['address']:
        print(i)
        list_add_name.append(i)
    # 将总数加入list_add_num列表中
    for i in data['items']:
        print(i)
        list_add_num.append(i)

    import matplotlib

    #指定默认字体
    matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    matplotlib.rcParams['font.family']='sans-serif'
    # 设置画布大小
    fig = plt.figure(figsize = (20,20))

    font1 = {'family' : 'sans-serif',
    'weight' : 'normal',
    'size'   : 16,
    }

    #fig.suptitle('产地在各个国家所在的数量', fontsize = 24, fontweight = 'bold')
    # 绘制图形
    plt.bar(range(len(list_add_num)),list_add_num,align = 'center',color='red',alpha = 0.8)
    # 标题
    plt.title('产地在各个国家所在的数量')
    # x轴设置
    plt.xticks(np.arange(18),list_add_name)
    #plt.xticks(x,list_add_name)
    # y轴设置
    #plt.ylim([0,500])
    #plt.xlim([0,60])
    # 设置条形图所代表的数量
    for x,y in enumerate(list_add_num):
        plt.text(x,y+20,'%s'%round(y,1),ha='center')
    # 折线图
    plt.plot(range(len(list_add_name)),list_add_num,marker = 'o',color='coral')
    # x,y轴的说明
    plt.xlabel('国家',font1)
    plt.ylabel('数量',font1)
    plt.show()

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  • python折线图方法前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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    可是刚一开始学我就遇到了难题----数据分析!听起来很高大上,有没有?

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    如果你也想学习数据分析,跟我一起看看下方视频,听知名技术专家李刚老师对Python可视化模块详细解析,

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  • python折线图的程序

    2021-01-21 17:30:56
    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,...
  • python折线图

    千次阅读 2017-11-05 21:41:18
    之前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=[25000,65000,...

    之前做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(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")) #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(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")) #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:

    这里写图片描述

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  • python怎么做折线图

    2018-12-13 21:57:02
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    from pylab import * mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 添加这条可以让图形显示中文 x_axis_data = [2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015] ...
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  • Python做数据可视化—折线图

    千次阅读 2018-12-26 22:04:42
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    2021-02-05 13:03:36
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  • 应该是html一类的,但还没学过这个,希望各位大佬给出简单易懂的解答。</p>
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    千次阅读 2020-10-20 01:49:58
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