python怎么在一张图上画多条折线_pandas 在同一个图中画多条折线图

2020-11-23 19:41:24

import pandas as pdimport xlwtimport osimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npworkbook = xlwt.Workbook()#name_list = ['V_YDJT_MHXT_DB_01_USED .xls', 'V_YDJT_HRXT_DB_01_USED.xls', 'V_YDJT_DS_...

import pandas as pd
import xlwt
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
workbook = xlwt.Workbook()
#name_list = ['V_YDJT_MHXT_DB_01_USED .xls', 'V_YDJT_HRXT_DB_01_USED.xls', 'V_YDJT_DS_DB_01_USED.xls']
name_list = ['V_YDJT_MHXT_DB_01_USED']
files = os.listdir(r'.')
for txt_file in files:
for name in name_list:
if name in txt_file:
# print(txt_file)
df = pd.DataFrame(pd.read_excel(txt_file))
istackList = df[['istack']].values.T.tolist()[:][0]
computeList = df[['compute01']].values.T.tolist()[:][0]
ipList = df[['ip']].values.T.tolist()[:][0]
instanceList = df[['instance-name']].values.T.tolist()[:][0]
# print (instanceList [0] )
# print("all istack")
# print(istackList)
istackList = list(set(istackList))
# print("NO repetition")
# print(istackList)
for name in istackList:
istack = df.loc[df['istack'] == name]
# print('\r\n')
# print(istack)
# data
a = istack["cpu_used"].describe()
print(a)
dfc = pd.DataFrame(istack ['cpu_used'],index= istack ['date'])
#dfc.plot(kind='line', rot=0)
dfm = pd.DataFrame(istack['mem_used'], index=istack['date'])
#dfm.plot(kind='line', rot=0)
dfd = pd.DataFrame(istack['disk_used'], index=istack['date'])
#dfd.plot(kind='line', rot=0)
ax = dfc.plot()
dx=dfm.plot( legend='w1', title=name, ax=ax)
dfd.plot(legend='w1', title=name, ax=dx)
plt.show()
# # plot
# data = istack.ix[0:, 4:7]
# #print(data)
# comp1=istack["cpu_used"]
# comp2=istack["mem_used"]
# comp3=istack["disk_used"]
# values = pd.Series(np.concatenate([comp1, comp2,comp3]))
# print (values)
# import matplotlib.pyplot as plt
#
# values.hist( color='k', normed=True)
# values.plot(kind='kde', style='k--')
#
# plt.show()
# cmean = '%.2f' % (istack["cpu_used"].mean())
# cmin = '%.2f' % (istack["cpu_used"].min())
# cmax = '%.2f' % (istack["cpu_used"].max())
#
# mmean = '%.1f' % (istack["mem_used"].mean())
# mmin = '%.1f' % (istack["mem_used"].min())
# mmax = '%.1f' % (istack["mem_used"].max())
#
# dmean = '%.1f' % (istack["disk_used"].mean())
# dmin = '%.1f' % (istack["disk_used"].min())
# dmax = '%.1f' % (istack["disk_used"].max())
# # print(type(dmin)) str
#
# # print("istack %s cmean %s cmin "
# # "%s cmax %s mmean %s mmin %s mmax %s dmean %s dmin %s dmax %s "
# # ""%(istackList[i],cmean,cmin,cmax,mmean,mmin,mmax,dmean,dmin,dmax))
# advisec = "0"
# advisem = "0"
# advised = "0"
# if float(cmin) < 10:
# advisec = "Reduce cpu"
# # print (advisec)
# elif float(cmax) >= 50:
# advisec = "Expand cpu"
# # print (advisec)
# else:
# advisec = "No change cpu"
# # print (advisec)
#
# if float(mmin) < 10:
# advisem = "Reduce mem"
# # print (advisem)
# elif float(mmax) >= 50:
# advisem = "Expand mem"
# # print (advisem)
# else:
# advisem = "No change mem"
# # print (advisem)
# # disk
# if float(dmax) > 50.0:
#
# advised = "Expand disk"
# # print (advised)
# else:
# advised = "No change disk"
# # print (advised)
#
# adv = "%s %s %s %s %s " \
# " %s %s %s %s %s %s %s %s %s %s %s" \
# % (
# istackList[0], computeList[0], ipList[0], instanceList[0], cmax, cmin, cmean, mmax, mmin,
# mmean,
# dmax, dmin, dmean, advisec, advisem, advised)
# print(adv)
# # writer
# st = str(name)
# sheet = workbook.add_sheet(st, cell_overwrite_ok=False)
# sheet.write(0, 0, adv) # row, column, value
# workbook.save(str(name) + "advise.xls")

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pandas 在同一个图中画多条折线图

万次阅读 2019-06-19 17:17:46

画图 import pandas as pd import xlwt import os import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np workbook = xlwt.Workbook() #name_list = ['V_YDJT_MHXT_DB_01_USED .xls', 'V_YDJT_HRXT_DB_01_USED.xls', ...

画图 
import pandas as pd
import xlwt
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
workbook = xlwt.Workbook()
#name_list = ['V_YDJT_MHXT_DB_01_USED .xls', 'V_YDJT_HRXT_DB_01_USED.xls', 'V_YDJT_DS_DB_01_USED.xls']
name_list = ['V_YDJT_MHXT_DB_01_USED']
files = os.listdir(r'.')
for txt_file in files:

    for name in name_list:
        if name in txt_file:
            # print(txt_file)

            df = pd.DataFrame(pd.read_excel(txt_file))
            istackList = df[['istack']].values.T.tolist()[:][0]
            computeList = df[['compute01']].values.T.tolist()[:][0]
            ipList = df[['ip']].values.T.tolist()[:][0]
            instanceList = df[['instance-name']].values.T.tolist()[:][0]
            # print (instanceList [0] )
            # print("all istack")
            # print(istackList)
            istackList = list(set(istackList))
            # print("NO repetition")
            # print(istackList)
            for name in istackList:
                istack = df.loc[df['istack'] == name]
                # print('\r\n')
                # print(istack)

                # data
                a = istack["cpu_used"].describe()
                print(a)



                dfc = pd.DataFrame(istack ['cpu_used'],index= istack ['date'])
                #dfc.plot(kind='line', rot=0)
                dfm = pd.DataFrame(istack['mem_used'], index=istack['date'])
                #dfm.plot(kind='line', rot=0)
                dfd = pd.DataFrame(istack['disk_used'], index=istack['date'])
                #dfd.plot(kind='line', rot=0)
                ax = dfc.plot()
                dx=dfm.plot( legend='w1', title=name, ax=ax)
                dfd.plot(legend='w1', title=name, ax=dx)



                plt.show()

                # # plot
                # data = istack.ix[0:, 4:7]
                # #print(data)
                # comp1=istack["cpu_used"]
                # comp2=istack["mem_used"]
                # comp3=istack["disk_used"]
                # values = pd.Series(np.concatenate([comp1, comp2,comp3]))
                # print (values)
                # import matplotlib.pyplot as plt
                #
                # values.hist( color='k', normed=True)
                # values.plot(kind='kde', style='k--')
                #
                # plt.show()

                # cmean = '%.2f' % (istack["cpu_used"].mean())
                # cmin = '%.2f' % (istack["cpu_used"].min())
                # cmax = '%.2f' % (istack["cpu_used"].max())
                #
                # mmean = '%.1f' % (istack["mem_used"].mean())
                # mmin = '%.1f' % (istack["mem_used"].min())
                # mmax = '%.1f' % (istack["mem_used"].max())
                #
                # dmean = '%.1f' % (istack["disk_used"].mean())
                # dmin = '%.1f' % (istack["disk_used"].min())
                # dmax = '%.1f' % (istack["disk_used"].max())
                # # print(type(dmin))  str
                #
                # # print("istack %s  cmean %s cmin "
                # #     "%s cmax %s mmean %s mmin %s mmax %s dmean %s dmin %s dmax %s  "
                # #    ""%(istackList[i],cmean,cmin,cmax,mmean,mmin,mmax,dmean,dmin,dmax))
                # advisec = "0"
                # advisem = "0"
                # advised = "0"
                # if float(cmin) < 10:
                #     advisec = "Reduce cpu"
                #     # print (advisec)
                # elif float(cmax) >= 50:
                #     advisec = "Expand cpu"
                #     # print (advisec)
                # else:
                #     advisec = "No change cpu"
                #     # print (advisec)
                #
                # if float(mmin) < 10:
                #     advisem = "Reduce mem"
                #     # print (advisem)
                # elif float(mmax) >= 50:
                #     advisem = "Expand mem"
                #     # print (advisem)
                # else:
                #     advisem = "No change mem"
                #     # print (advisem)
                # # disk
                # if float(dmax) > 50.0:
                #
                #     advised = "Expand disk"
                #     # print (advised)
                # else:
                #     advised = "No change disk"
                #     # print (advised)
                #
                # adv = "%s %s %s %s %s " \
                #       " %s  %s  %s   %s   %s   %s   %s   %s   %s %s %s" \
                #       % (
                #           istackList[0], computeList[0], ipList[0], instanceList[0], cmax, cmin, cmean, mmax, mmin,
                #           mmean,
                #           dmax, dmin, dmean, advisec, advisem, advised)
                # print(adv)
                # # writer
                # st = str(name)
                # sheet = workbook.add_sheet(st, cell_overwrite_ok=False)
                # sheet.write(0, 0, adv)  # row, column, value
                # workbook.save(str(name) + "advise.xls")

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python 用matplotlib绘制折线图-折线风格-多条折线绘制在一个图中

千次阅读 2020-05-05 00:19:41

使用matplotlib绘制折线图 　直接使用plot()函数　plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) 　x轴数据，y轴数据，format_string控制曲线的格式字串，format_string由颜色字符，风格字符，和标记字符。　导入库 ...

使用matplotlib绘制折线图
　　
直接使用plot()函数
　　plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
　　x轴数据，y轴数据，format_string控制曲线的格式字串，format_string由颜色字符，风格字符，和标记字符。　　
在这里插入图片描述

导入库

import matplotlib.pyplot as plt

数据部分

allX=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 54, 55, 57, 58, 60, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 70, 71, 74, 77, 79, 80, 83, 84, 86, 87, 89, 91, 96, 97, 99, 106, 108, 110, 116, 123]
allY=[117, 131, 141, 93, 101, 62, 72, 53, 40, 40, 39, 37, 34, 33, 25, 28, 26, 17, 17, 15, 10, 13, 10, 15, 15, 16, 10, 10, 9, 6, 6, 14, 7, 6, 4, 10, 9, 9, 3, 5, 4, 5, 1, 2, 4, 2, 5, 1, 3, 3, 1, 2, 5, 1, 2, 3, 1, 3, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
stuX=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 36, 40, 42, 45, 48, 50, 51, 55, 66, 84]
stuY=[34, 52, 64, 42, 43, 23, 26, 18, 17, 11, 9, 10, 8, 14, 9, 9, 5, 3, 3, 4, 5, 4, 4, 4, 5, 1, 1, 4, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]
adsX=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 54, 55, 57, 58, 60, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 70, 71, 74, 77, 79, 80, 83, 84, 86, 87, 89, 91, 96, 97, 106, 108, 110, 116, 123]
adsY=[40, 52, 66, 41, 54, 37, 44, 37, 19, 30, 27, 23, 23, 18, 16, 23, 21, 14, 14, 15, 9, 11, 8, 10, 14, 16, 10, 8, 8, 5, 6, 13, 7, 5, 4, 9, 9, 8, 3, 5, 4, 4, 1, 2, 3, 2, 4, 1, 3, 3, 1, 2, 4, 1, 2, 3, 1, 3, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1]

绘图

	# 总体度的分布
    plt.figure()
    plt.plot(allX, allY, label="总体度的分布", linestyle=":")

    # advisee度的折线图分布
    plt.plot(stuX, stuY,label="advisee度的分布", linestyle="--")

    # advisor度的折线图分布
    plt.plot(adsX, adsY, label="advisor度的分布", linestyle="-.")
    plt.legend()
    plt.title("度的分布折线图")
    plt.xlabel("度数")
    plt.ylabel("频次")
    plt.show()

结果

在这里插入图片描述

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python 可视化数据分析

一个简单的折线图view.rar
2019-07-30 11:34:28
一个简单的折线图view.rar,太多无法一一验证是否可用，程序如果跑不起来需要自调，部分代码功能进行参考学习。
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python绘制多个曲线的折线图
2020-09-20 02:10:12
主要为大家详细介绍了python绘制多个曲线的折线图，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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python怎么在一张图上画多条折线,如何在python中直观地堆叠多个折线图？

2021-07-16 12:12:15

I was having trouble creating a plot I need which has multiple line graphs.What I want is a way to graph each of these above the other (say one has a baseline of y=5 I want the next to have a baseline...


 
 I was having trouble creating a plot I need which has multiple line graphs.
 What I want is a way to graph each of these above the other (say one has a baseline of y=5 I want the next to have a baseline of y=10) and also each of these graphs must block the one above it.
 So this will inevitably look like the cover to Joy Divisions Unknown Pleasures here:
 http://cococubed.asu.edu/images/unknown_pleasures/unknown_pleasures.jpg
 Except inverted colors and I also would like an answer that utilizes python or numpy or matplotlib.
 解决方案
 Here's one way. The key point is to use fill_between function and offset each plotted line with some margin (i*2 in this case). Also, plotting has to start from the top, hence the [::-1] in the arange slice.
 t=linspace(-2*pi, 2*pi, 1000)
 for i in arange(1, pi, 0.01)[::-1]:
 left = exp(-(t + (i - 1) * 2*pi)**2) * cos(t * i)**2 - 1
 right = exp(-(t - (i - 1) * 2*pi)**2) * cos(t * i)**2 - 1
 vertical_offset = i*2
 fill_between(t, vertical_offset + left + right, facecolor='white')

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K线图，趋势图，折线图，柱状图等多个demo
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K线图，趋势图，折线图，柱状图等多个demo，日K线是根据股价(指数)一天的走势中形成的四个价位即：开盘价,收盘价,最高价,最低价绘制而成的。
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echarts
Origin | 一个X对应多个Y的折线图
万次阅读 2019-04-07 12:04:59
用edu邮箱注册可以免费试用半年首先打开软件是这样点击文件->新建->项目选择 Blank Workbook ...选中数据点击左下角 折线图 画图成功选择文件->导出图形可以选择.eps或者.pdf ...
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多个JS+Json柱状图饼图折线图示例
热门讨论 2013-01-28 15:11:21
多个JS+Json柱状图饼图折线图示例,前后端交互可参考本人博客！
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JS
python 用matplotlib画一个折线图
千次阅读 2019-10-03 14:23:55
# 生成一个等差数列，从0.5 ~ 7.5之间包括 0.5，7.5有1000个元素的数组 x = np.linspace(0.5, 7.5, 1000) # 对ndarray类型x 进行矢量运算 y = np.sin(x) import matplotlib.pyplot as plt # 创建图形并设置大小 ...
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matplotlib python
echarts折线图默认显示最后一个点的数据
千次阅读 2020-04-03 14:34:53
echarts折线图默认显示最后一个点的数据想要达到这种效果图如下：如果你给折线图设置数据显示，那么要不就全部隐藏，要不就全部显示在折线上。实现指定点的显示就需要你自己去处理这个数据了。方式有两种：方法...
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echarts vue
echarts多个折线图
千次阅读 2019-11-07 08:41:32
option = { xAxis: { type: 'category', data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, yAxis: { type: 'value' }, tooltip: { trigger: ...
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多Y轴折线图
2014-07-31 13:53:17
jsp 页面的多Y轴折线图制作案例附有实例及效果图片
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Matlab绘制多个折线图的方法
千次阅读 2021-06-29 00:11:22
给出一个Matlab绘制折线图的例子：Matlab绘制多个折线图和子图的详细方法，并且字体设置为Times New Roman，可用于普通课程作业的撰写。 %% 维数选择 % 人脸1.f Dim = 10:10:100; %% 数据选择 % 人脸1.f RKSH = [53 ...
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matlab 机器学习
使用Highcharts做一个简单的折线图
2019-05-05 17:08:56
如何达成这个折线图的效果我们在画页面时对于数据的展现，对于初学者，怎么更好的展现数据是困难的，这里将会提供一个简单的办法来展现数据的方式。 Highcharts 的优势 Highcharts 完全基于 HTML5 技术，不需要...
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highcharts js 前端图表
Echarts实现多个Y轴，2个以上不同计量单位的折线图数据横向对比
千次阅读 2019-02-21 15:42:40
在做项目时遇到一个需求，要使用主要数据，与气温和降水量做折线图横向对比。这里的问题在于：超过3种计量单位的数据做折线图的话，因为Y轴的计量单位得不同，也就是得有3个以上的Y轴。所以做主要数据和其中一个对比...
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Echarts
Canvas之画多个折线图
千次阅读 2017-06-14 20:51:26
使用html画多个折线图,效果图如下: 二,代码片段(完整的代码在文章的最后) var a_canvas; var a_context; var b_canvas; var b_context; window.onload = function() { a_canvas = ...
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html5 html canvas ios
Android复式折线图,即表格折线图,可支持多条折线显示
2018-11-07 14:33:46
Android复式折线图,即表格折线图,可支持多条折线显示基于IDEA的项目源码
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line-charts:一个用于在SVG中绘制折线图的库。写在所有榆木-源码
2021-05-05 13:09:46
用于在SVG中绘制折线图的库。写在所有榆树。参见安装在项目的根目录中运行以下命令 $ elm install terezka/line-charts 并将库导入到这样的elm文件中 import LineChart 有关使用的更多信息，请参见文档！文献...
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r语言把多个图合并在一张图_R语言绘图 | 折线图画法，如何画出你满意的图？
2020-11-20 06:48:57
绘制折线图如果将散点图上的点从左往右连接起来，就会得到一个折线图。今天我们以R中自带的Orange 数据集为例，来学习折线图的画法，该数据集中包含五种橘树的树龄和年轮数据。要考察橘树的年轮如何随着树龄变化，...
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pyqt5,Qchart画折线图,设定多个不同刻度的Y轴,修改自定义折线图的坐标轴,改变折线图的底色
千次阅读 2019-05-23 18:09:43
Qchart设定多个不同刻度的Y轴修改自定义折线图的坐标轴改变折线图的底色,底色透明 import datetime import sys from PyQt5 import QtWidgets, QtCore from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui ...
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pyqt5 Qchart
计算机折线图教程,excel怎么插入折线图 excel怎么将多个折线图合并
2021-07-10 07:00:39
很多excel用户在制作表格的过程中，有时候为了更加凸显数据的走势变化，就需要用到折线图了，大多数用户使用折线图都是直接插入使用，那么怎么插入折线图呢?方法很简单，下面小编为大家带来excel插入折线图的详细...
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python怎么在一张图上画多条折线_pandas 在同一个图中画多条折线图

pandas 在同一个图中画多条折线图

python 用matplotlib绘制折线图-折线风格-多条折线绘制在一个图中

导入库

数据部分

绘图

结果

一个简单的折线图view.rar

python绘制多个曲线的折线图

python怎么在一张图上画多条折线,如何在python中直观地堆叠多个折线图？

K线图，趋势图，折线图，柱状图等多个demo

Echarts 折线图一个点显示多个实时数据tooltip

achartengine一个布局中多条动态折线图实时更新效果

ECharts折线图多个折线每次只显示一条

python使用matplotlib在一个图形中绘制多个子图以及一个子图中绘制多条动态折线问题...

在 echarts折线图中添加一个自定义的 html元素

Origin | 一个X对应多个Y的折线图

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