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  • python 数据画图

    2020-04-17 21:14:30
    python 数据画图1、matplotlib2、seaborn3、echarts前端 1、matplotlib import matplotlib.pyplot as plt matplotlib学习:matplotlib官网链接:https://matplotlib.org/ 2、seaborn import seaborn as sns ...

    1、matplotlib

    • matplotlib作图简单方便,适合科学作图和论文发表(偏学术)
    • 步骤1:选择作图的类型
    • 步骤2:导入图表所需要的数据
    import matplotlib.pyplot as plt
    

    matplotlib学习:matplotlib官网链接:https://matplotlib.org/

    2、seaborn

    import seaborn as sns
    

    seaborn 学习:seanborn-gallery官网链接:http://seaborn.pydata.org/examples/index.html#

    优点:语句简单,一个语句画图
    类别:聚类图(系统聚类)、概率密度图、热力图、散点图
    (安装seaborn可能会导致pandas降级,导致后面spyder打不开,需要pandas升级)

    3、pyechats

    优点:

    • 可视化的作图,交互式的动态效果。
    • 网页交互式地作图,适合项目开发和商业分析报告。
      缺点:
    • 国人开发,非常新的库,开发不稳定
      pycharts 数据分析与数据可视化

    4、echarts前端

    地图图可以使用 echarts,一个前端,后端用python写的,做成jasion文件。开源可以自己改数据。
    echarts,在windows中新建一个文件,文件名为abc.html。加载echarts前端body部分调整参数。编辑器打开,编辑。点开运行,不能运行,因为调用了一个echarts.min.js前端(在echarts网站上下载前端)。在echarts官网上的案例的var部分copy复制到body部分,重新刷新就可以使用了。
    echarts官网链接https://www.echartsjs.com/zh/index.html

    展开全文
  • Python画图主要用到matplotlib这个库。Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。这里有一本电子书供大家参考:《Python图表绘制:matplotlib绘图库...

    Python画图主要用到matplotlib这个库。Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。

    这里有一本电子书供大家参考:《Python图表绘制:matplotlib绘图库入门》

    具体来说是pylab和pyplot这两个子库。这两个库可以满足基本的画图需求,而条形图,散点图等特殊图,下面再单独具体介绍。

    首先给出pylab神器镇文:pylab.rcParams.update(params)。这个函数几乎可以调节图的一切属性,包括但不限于:坐标范围,axes标签字号大小,xtick,ytick标签字号,图线宽,legend字号等。

    具体参数参看官方文档:http://matplotlib.org/users/customizing.html

    首先给出一个Python3画图的例子。

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.pylab as pylab

    import scipy.io

    import numpy as np

    params={

    'axes.labelsize': '35',

    'xtick.labelsize':'27',

    'ytick.labelsize':'27',

    'lines.linewidth':2 ,

    'legend.fontsize': '27',

    'figure.figsize' : '12, 9' # set figure size

    }

    pylab.rcParams.update(params) #set figure parameter

    #line_styles=['ro-','b^-','gs-','ro--','b^--','gs--'] #set line style

    #We give the coordinate date directly to give an example.

    x1 = [-20,-15,-10,-5,0,0,5,10,15,20]

    y1 = [0,0.04,0.1,0.21,0.39,0.74,0.78,0.80,0.82,0.85]

    y2 = [0,0.014,0.03,0.16,0.37,0.78,0.81,0.83,0.86,0.92]

    y3 = [0,0.001,0.02,0.14,0.34,0.77,0.82,0.85,0.90,0.96]

    y4 = [0,0,0.02,0.12,0.32,0.77,0.83,0.87,0.93,0.98]

    y5 = [0,0,0.02,0.11,0.32,0.77,0.82,0.90,0.95,1]

    plt.plot(x1,y1,'bo-',label='m=2, p=10%',markersize=20) # in 'bo-', b is blue, o is O marker, - is solid line and so on

    plt.plot(x1,y2,'gv-',label='m=4, p=10%',markersize=20)

    plt.plot(x1,y3,'ys-',label='m=6, p=10%',markersize=20)

    plt.plot(x1,y4,'ch-',label='m=8, p=10%',markersize=20)

    plt.plot(x1,y5,'mD-',label='m=10, p=10%',markersize=20)

    fig1 = plt.figure(1)

    axes = plt.subplot(111)

    #axes = plt.gca()

    axes.set_yticks([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0])

    axes.grid(True) # add grid

    plt.legend(loc="lower right") #set legend location

    plt.ylabel('Percentage') # set ystick label

    plt.xlabel('Difference') # set xstck label

    plt.savefig('D:\commonNeighbors_CDF_snapshots.eps',dpi = 1000,bbox_inches='tight')

    plt.show()

    显示效果如下:

    代码没什么好说的,这里只说一下plt.subplot(111)这个函数。

    plt.subplot(111)和plt.subplot(1,1,1)是等价的。意思是将区域分成1行1列,当前画的是第一个图(排序由行至列)。

    plt.subplot(211)意思就是将区域分成2行1列,当前画的是第一个图(第一行,第一列)。以此类推,只要不超过10,逗号就可省去。

    python画条形图。代码如下。

    import scipy.io

    import numpy as np

    import matplotlib.pylab as pylab

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.ticker as mtick

    params={

    'axes.labelsize': '35',

    'xtick.labelsize':'27',

    'ytick.labelsize':'27',

    'lines.linewidth':2 ,

    'legend.fontsize': '27',

    'figure.figsize' : '24, 9'

    }

    pylab.rcParams.update(params)

    y1 = [9.79,7.25,7.24,4.78,4.20]

    y2 = [5.88,4.55,4.25,3.78,3.92]

    y3 = [4.69,4.04,3.84,3.85,4.0]

    y4 = [4.45,3.96,3.82,3.80,3.79]

    y5 = [3.82,3.89,3.89,3.78,3.77]

    ind = np.arange(5) # the x locations for the groups

    width = 0.15

    plt.bar(ind,y1,width,color = 'blue',label = 'm=2')

    plt.bar(ind+width,y2,width,color = 'g',label = 'm=4') # ind+width adjusts the left start location of the bar.

    plt.bar(ind+2*width,y3,width,color = 'c',label = 'm=6')

    plt.bar(ind+3*width,y4,width,color = 'r',label = 'm=8')

    plt.bar(ind+4*width,y5,width,color = 'm',label = 'm=10')

    plt.xticks(np.arange(5) + 2.5*width, ('10%','15%','20%','25%','30%'))

    plt.xlabel('Sample percentage')

    plt.ylabel('Error rate')

    fmt = '%.0f%%' # Format you want the ticks, e.g. '40%'

    xticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt)

    # Set the formatter

    axes = plt.gca() # get current axes

    axes.yaxis.set_major_formatter(xticks) # set % format to ystick.

    axes.grid(True)

    plt.legend(loc="upper right")

    plt.savefig('D:\errorRate.eps', format='eps',dpi = 1000,bbox_inches='tight')

    plt.show()

    结果如下:

    画散点图,主要是scatter这个函数,其他类似。

    画网络图,要用到networkx这个库,下面给出一个实例:

    import networkx as nx

    import pylab as plt

    g = nx.Graph()

    g.add_edge(1,2,weight = 4)

    g.add_edge(1,3,weight = 7)

    g.add_edge(1,4,weight = 8)

    g.add_edge(1,5,weight = 3)

    g.add_edge(1,9,weight = 3)

    g.add_edge(1,6,weight = 6)

    g.add_edge(6,7,weight = 7)

    g.add_edge(6,8,weight = 7)

    g.add_edge(6,9,weight = 6)

    g.add_edge(9,10,weight = 7)

    g.add_edge(9,11,weight = 6)

    fixed_pos = {1:(1,1),2:(0.7,2.2),3:(0,1.8),4:(1.6,2.3),5:(2,0.8),6:(-0.6,-0.6),7:(-1.3,0.8), 8:(-1.5,-1), 9:(0.5,-1.5), 10:(1.7,-0.8), 11:(1.5,-2.3)} #set fixed layout location

    #pos=nx.spring_layout(g) # or you can use other layout set in the module

    nx.draw_networkx_nodes(g,pos = fixed_pos,nodelist=[1,2,3,4,5],

    node_color = 'g',node_size = 600)

    nx.draw_networkx_edges(g,pos = fixed_pos,edgelist=[(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(1,9)],edge_color='g',width = [4.0,4.0,4.0,4.0,4.0],label = [1,2,3,4,5],node_size = 600)

    nx.draw_networkx_nodes(g,pos = fixed_pos,nodelist=[6,7,8],

    node_color = 'r',node_size = 600)

    nx.draw_networkx_edges(g,pos = fixed_pos,edgelist=[(6,7),(6,8),(1,6)],width = [4.0,4.0,4.0],edge_color='r',node_size = 600)

    nx.draw_networkx_nodes(g,pos = fixed_pos,nodelist=[9,10,11],

    node_color = 'b',node_size = 600)

    nx.draw_networkx_edges(g,pos = fixed_pos,edgelist=[(6,9),(9,10),(9,11)],width = [4.0,4.0,4.0],edge_color='b',node_size = 600)

    plt.text(fixed_pos[1][0],fixed_pos[1][1]+0.2, s = '1',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[2][0],fixed_pos[2][1]+0.2, s = '2',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[3][0],fixed_pos[3][1]+0.2, s = '3',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[4][0],fixed_pos[4][1]+0.2, s = '4',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[5][0],fixed_pos[5][1]+0.2, s = '5',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[6][0],fixed_pos[6][1]+0.2, s = '6',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[7][0],fixed_pos[7][1]+0.2, s = '7',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[8][0],fixed_pos[8][1]+0.2, s = '8',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[9][0],fixed_pos[9][1]+0.2, s = '9',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[10][0],fixed_pos[10][1]+0.2, s = '10',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[11][0],fixed_pos[11][1]+0.2, s = '11',fontsize = 40)

    plt.show()

    结果如下:

    总结

    以上就是本文关于Python科学画图代码分享的全部内容,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!

    展开全文
  • Python画图主要用到matplotlib这个库。Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。具体来说是pylab和pyplot这两个子库。这两个库可以满足基本的画图...

    Python画图主要用到matplotlib这个库。Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。

    具体来说是pylab和pyplot这两个子库。这两个库可以满足基本的画图需求,而条形图,散点图等特殊图,下面再单独具体介绍。

    首先给出pylab神器镇文:pylab.rcParams.update(params)。这个函数几乎可以调节图的一切属性,包括但不限于:坐标范围,axes标签字号大小,xtick,ytick标签字号,图线宽,legend字号等。

    具体参数参看官方文档:http://matplotlib.org/users/customizing.html

    首先给出一个Python3画图的例子。

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.pylab as pylab

    import scipy.io

    import numpy as np

    params={

    'axes.labelsize': '35',

    'xtick.labelsize':'27',

    'ytick.labelsize':'27',

    'lines.linewidth':2 ,

    'legend.fontsize': '27',

    'figure.figsize' : '12, 9' # set figure size

    }

    pylab.rcParams.update(params) #set figure parameter

    #line_styles=['ro-','b^-','gs-','ro--','b^--','gs--'] #set line style

    #We give the coordinate date directly to give an example.

    x1 = [-20,-15,-10,-5,0,0,5,10,15,20]

    y1 = [0,0.04,0.1,0.21,0.39,0.74,0.78,0.80,0.82,0.85]

    y2 = [0,0.014,0.03,0.16,0.37,0.78,0.81,0.83,0.86,0.92]

    y3 = [0,0.001,0.02,0.14,0.34,0.77,0.82,0.85,0.90,0.96]

    y4 = [0,0,0.02,0.12,0.32,0.77,0.83,0.87,0.93,0.98]

    y5 = [0,0,0.02,0.11,0.32,0.77,0.82,0.90,0.95,1]

    plt.plot(x1,y1,'bo-',label='m=2, p=10%',markersize=20) # in 'bo-', b is blue, o is O marker, - is solid line and so on

    plt.plot(x1,y2,'gv-',label='m=4, p=10%',markersize=20)

    plt.plot(x1,y3,'ys-',label='m=6, p=10%',markersize=20)

    plt.plot(x1,y4,'ch-',label='m=8, p=10%',markersize=20)

    plt.plot(x1,y5,'mD-',label='m=10, p=10%',markersize=20)

    fig1 = plt.figure(1)

    axes = plt.subplot(111)

    #axes = plt.gca()

    axes.set_yticks([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0])

    axes.grid(True) # add grid

    plt.legend(loc="lower right") #set legend location

    plt.ylabel('Percentage') # set ystick label

    plt.xlabel('Difference') # set xstck label

    plt.savefig('D:\commonNeighbors_CDF_snapshots.eps',dpi = 1000,bbox_inches='tight')

    plt.show()

    显示效果如下:

    20171129163239052.jpg?20171029163250

    代码没什么好说的,这里只说一下plt.subplot(111)这个函数。

    plt.subplot(111)和plt.subplot(1,1,1)是等价的。意思是将区域分成1行1列,当前画的是第一个图(排序由行至列)。

    plt.subplot(211)意思就是将区域分成2行1列,当前画的是第一个图(第一行,第一列)。以此类推,只要不超过10,逗号就可省去。

    python画条形图。代码如下。

    import scipy.io

    import numpy as np

    import matplotlib.pylab as pylab

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.ticker as mtick

    params={

    'axes.labelsize': '35',

    'xtick.labelsize':'27',

    'ytick.labelsize':'27',

    'lines.linewidth':2 ,

    'legend.fontsize': '27',

    'figure.figsize' : '24, 9'

    }

    pylab.rcParams.update(params)

    y1 = [9.79,7.25,7.24,4.78,4.20]

    y2 = [5.88,4.55,4.25,3.78,3.92]

    y3 = [4.69,4.04,3.84,3.85,4.0]

    y4 = [4.45,3.96,3.82,3.80,3.79]

    y5 = [3.82,3.89,3.89,3.78,3.77]

    ind = np.arange(5) # the x locations for the groups

    width = 0.15

    plt.bar(ind,y1,width,color = 'blue',label = 'm=2')

    plt.bar(ind+width,y2,width,color = 'g',label = 'm=4') # ind+width adjusts the left start location of the bar.

    plt.bar(ind+2*width,y3,width,color = 'c',label = 'm=6')

    plt.bar(ind+3*width,y4,width,color = 'r',label = 'm=8')

    plt.bar(ind+4*width,y5,width,color = 'm',label = 'm=10')

    plt.xticks(np.arange(5) + 2.5*width, ('10%','15%','20%','25%','30%'))

    plt.xlabel('Sample percentage')

    plt.ylabel('Error rate')

    fmt = '%.0f%%' # Format you want the ticks, e.g. '40%'

    xticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt)

    # Set the formatter

    axes = plt.gca() # get current axes

    axes.yaxis.set_major_formatter(xticks) # set % format to ystick.

    axes.grid(True)

    plt.legend(loc="upper right")

    plt.savefig('D:\errorRate.eps', format='eps',dpi = 1000,bbox_inches='tight')

    plt.show()

    结果如下:

    20171129163409572.jpg?20171029163420

    画散点图,主要是scatter这个函数,其他类似。

    画网络图,要用到networkx这个库,下面给出一个实例:

    import networkx as nx

    import pylab as plt

    g = nx.Graph()

    g.add_edge(1,2,weight = 4)

    g.add_edge(1,3,weight = 7)

    g.add_edge(1,4,weight = 8)

    g.add_edge(1,5,weight = 3)

    g.add_edge(1,9,weight = 3)

    g.add_edge(1,6,weight = 6)

    g.add_edge(6,7,weight = 7)

    g.add_edge(6,8,weight = 7)

    g.add_edge(6,9,weight = 6)

    g.add_edge(9,10,weight = 7)

    g.add_edge(9,11,weight = 6)

    fixed_pos = {1:(1,1),2:(0.7,2.2),3:(0,1.8),4:(1.6,2.3),5:(2,0.8),6:(-0.6,-0.6),7:(-1.3,0.8), 8:(-1.5,-1), 9:(0.5,-1.5), 10:(1.7,-0.8), 11:(1.5,-2.3)} #set fixed layout location

    #pos=nx.spring_layout(g) # or you can use other layout set in the module

    nx.draw_networkx_nodes(g,pos = fixed_pos,nodelist=[1,2,3,4,5],

    node_color = 'g',node_size = 600)

    nx.draw_networkx_edges(g,pos = fixed_pos,edgelist=[(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(1,9)],edge_color='g',width = [4.0,4.0,4.0,4.0,4.0],label = [1,2,3,4,5],node_size = 600)

    nx.draw_networkx_nodes(g,pos = fixed_pos,nodelist=[6,7,8],

    node_color = 'r',node_size = 600)

    nx.draw_networkx_edges(g,pos = fixed_pos,edgelist=[(6,7),(6,8),(1,6)],width = [4.0,4.0,4.0],edge_color='r',node_size = 600)

    nx.draw_networkx_nodes(g,pos = fixed_pos,nodelist=[9,10,11],

    node_color = 'b',node_size = 600)

    nx.draw_networkx_edges(g,pos = fixed_pos,edgelist=[(6,9),(9,10),(9,11)],width = [4.0,4.0,4.0],edge_color='b',node_size = 600)

    plt.text(fixed_pos[1][0],fixed_pos[1][1]+0.2, s = '1',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[2][0],fixed_pos[2][1]+0.2, s = '2',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[3][0],fixed_pos[3][1]+0.2, s = '3',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[4][0],fixed_pos[4][1]+0.2, s = '4',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[5][0],fixed_pos[5][1]+0.2, s = '5',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[6][0],fixed_pos[6][1]+0.2, s = '6',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[7][0],fixed_pos[7][1]+0.2, s = '7',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[8][0],fixed_pos[8][1]+0.2, s = '8',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[9][0],fixed_pos[9][1]+0.2, s = '9',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[10][0],fixed_pos[10][1]+0.2, s = '10',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[11][0],fixed_pos[11][1]+0.2, s = '11',fontsize = 40)

    plt.show()

    结果如下:

    20171129163556808.jpg?2017102916367

    总结

    以上就是本文关于Python科学画图代码分享的全部内容,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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  • Python画图主要用到matplotlib这个库。Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。具体来说是pylab和pyplot这两个子库。这两个库可以满足基本的画图...

    Python画图主要用到matplotlib这个库。Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。

    具体来说是pylab和pyplot这两个子库。这两个库可以满足基本的画图需求,而条形图,散点图等特殊图,下面再单独具体介绍。

    首先给出pylab神器镇文:pylab.rcParams.update(params)。这个函数几乎可以调节图的一切属性,包括但不限于:坐标范围,axes标签字号大小,xtick,ytick标签字号,图线宽,legend字号等。

    具体参数参看官方文档:http://matplotlib.org/users/customizing.html

    首先给出一个Python3画图的例子。

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.pylab as pylab

    import scipy.io

    import numpy as np

    params={

    'axes.labelsize': '35','xtick.labelsize':'27','ytick.labelsize':'27','lines.linewidth':2,'legend.fontsize': '27','figure.figsize' : '12,9' # set figure size

    }

    pylab.rcParams.update(params) #set figure parameter

    #line_styles=['ro-','b^-','gs-','ro--','b^--','gs--'] #set line style

    #We give the coordinate date directly to give an example.

    x1 = [-20,-15,-10,-5,5,10,15,20]

    y1 = [0,0.04,0.1,0.21,0.39,0.74,0.78,0.80,0.82,0.85]

    y2 = [0,0.014,0.03,0.16,0.37,0.81,0.83,0.86,0.92]

    y3 = [0,0.001,0.02,0.14,0.34,0.77,0.85,0.90,0.96]

    y4 = [0,0.12,0.32,0.87,0.93,0.98]

    y5 = [0,0.11,0.95,1]

    plt.plot(x1,y1,'bo-',label='m=2,p=10%',markersize=20) # in 'bo-',b is blue,o is O marker,- is solid line and so on

    plt.plot(x1,y2,'gv-',label='m=4,markersize=20)

    plt.plot(x1,y3,'ys-',label='m=6,y4,'ch-',label='m=8,y5,'mD-',label='m=10,markersize=20)

    fig1 = plt.figure(1)

    axes = plt.subplot(111)

    #axes = plt.gca()

    axes.set_yticks([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0])

    axes.grid(True) # add grid

    plt.legend(loc="lower right") #set legend location

    plt.ylabel('Percentage') # set ystick label

    plt.xlabel('Difference') # set xstck label

    plt.savefig('D:\commonNeighbors_CDF_snapshots.eps',dpi = 1000,bbox_inches='tight')

    plt.show()

    显示效果如下:

    15120914731.jpg?20171029163250

    代码没什么好说的,这里只说一下plt.subplot(111)这个函数。

    plt.subplot(111)和plt.subplot(1,1,1)是等价的。意思是将区域分成1行1列,当前画的是第一个图(排序由行至列)。

    plt.subplot(211)意思就是将区域分成2行1列,当前画的是第一个图(第一行,第一列)。以此类推,只要不超过10,逗号就可省去。

    python画条形图。代码如下。

    import scipy.io

    import numpy as np

    import matplotlib.pylab as pylab

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.ticker as mtick

    params={

    'axes.labelsize': '35','figure.figsize' : '24,9'

    }

    pylab.rcParams.update(params)

    y1 = [9.79,7.25,7.24,4.78,4.20]

    y2 = [5.88,4.55,4.25,3.78,3.92]

    y3 = [4.69,4.04,3.84,3.85,4.0]

    y4 = [4.45,3.96,3.82,3.80,3.79]

    y5 = [3.82,3.89,3.77]

    ind = np.arange(5) # the x locations for the groups

    width = 0.15

    plt.bar(ind,width,color = 'blue',label = 'm=2')

    plt.bar(ind+width,color = 'g',label = 'm=4') # ind+width adjusts the left start location of the bar.

    plt.bar(ind+2*width,color = 'c',label = 'm=6')

    plt.bar(ind+3*width,color = 'r',label = 'm=8')

    plt.bar(ind+4*width,color = 'm',label = 'm=10')

    plt.xticks(np.arange(5) + 2.5*width,('10%','15%','20%','25%','30%'))

    plt.xlabel('Sample percentage')

    plt.ylabel('Error rate')

    fmt = '%.0f%%' # Format you want the ticks,e.g. '40%'

    xticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt)

    # Set the formatter

    axes = plt.gca() # get current axes

    axes.yaxis.set_major_formatter(xticks) # set % format to ystick.

    axes.grid(True)

    plt.legend(loc="upper right")

    plt.savefig('D:\errorRate.eps',format='eps',bbox_inches='tight')

    plt.show()

    结果如下:

    15120914732.jpg?20171029163420

    画散点图,主要是scatter这个函数,其他类似。

    画网络图,要用到networkx这个库,下面给出一个实例:

    import networkx as nx

    import pylab as plt

    g = nx.Graph()

    g.add_edge(1,2,weight = 4)

    g.add_edge(1,3,weight = 7)

    g.add_edge(1,4,weight = 8)

    g.add_edge(1,weight = 3)

    g.add_edge(1,9,weight = 3)

    g.add_edge(1,6,weight = 6)

    g.add_edge(6,7,weight = 7)

    g.add_edge(6,8,weight = 7)

    g.add_edge(6,weight = 6)

    g.add_edge(9,weight = 7)

    g.add_edge(9,11,weight = 6)

    fixed_pos = {1:(1,1),2:(0.7,2.2),3:(0,1.8),4:(1.6,2.3),5:(2,0.8),6:(-0.6,-0.6),7:(-1.3,8:(-1.5,-1),9:(0.5,-1.5),10:(1.7,-0.8),11:(1.5,-2.3)} #set fixed layout location

    #pos=nx.spring_layout(g) # or you can use other layout set in the module

    nx.draw_networkx_nodes(g,pos = fixed_pos,nodelist=[1,5],node_color = 'g',node_size = 600)

    nx.draw_networkx_edges(g,edgelist=[(1,2),(1,3),4),5),9)],edge_color='g',width = [4.0,4.0,4.0],label = [1,node_size = 600)

    nx.draw_networkx_nodes(g,nodelist=[6,8],node_color = 'r',edgelist=[(6,7),(6,8),6)],edge_color='r',node_size = 600)

    nx.draw_networkx_nodes(g,nodelist=[9,11],node_color = 'b',9),(9,10),11)],edge_color='b',node_size = 600)

    plt.text(fixed_pos[1][0],fixed_pos[1][1]+0.2,s = '1',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[2][0],fixed_pos[2][1]+0.2,s = '2',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[3][0],fixed_pos[3][1]+0.2,s = '3',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[4][0],fixed_pos[4][1]+0.2,s = '4',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[5][0],fixed_pos[5][1]+0.2,s = '5',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[6][0],fixed_pos[6][1]+0.2,s = '6',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[7][0],fixed_pos[7][1]+0.2,s = '7',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[8][0],fixed_pos[8][1]+0.2,s = '8',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[9][0],fixed_pos[9][1]+0.2,s = '9',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[10][0],fixed_pos[10][1]+0.2,s = '10',fontsize = 40)

    plt.text(fixed_pos[11][0],fixed_pos[11][1]+0.2,s = '11',fontsize = 40)

    plt.show()

    结果如下:

    15120914743.jpg?2017102916367

    总结

    以上就是本文关于Python科学画图代码分享的全部内容,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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