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python中xticks函数_python – matplotlib plot set x_ticks
2020-12-06 05:27:02set_xticks和set_xticklabels是轴方法,而不是plt模块命名空间中的函数.这是错误消息的含义,’module’对象没有属性’set_xticks’.此外,[i for i,item in enumerate(lam_beta)]可以简化为range(len(lam_beta))和...set_xticks和
set_xticklabels是轴方法,而不是plt模块命名空间中的函数.这是错误消息的含义,’module’对象没有属性’set_xticks’.
此外,
[i for i,item in enumerate(lam_beta)]
可以简化为
range(len(lam_beta))
和
[item for item in lam_beta]
可以简化为
lam_beta
让您的双手在轴上的便捷方式是打电话
plt.subplots:
所以:
fig, ax = plt.subplots()
...
ax.set_xticks(range(len(lam_beta)))
ax.set_xticklabels(lam_beta, rotation='vertical')
ax是一个Axes对象.调用Axes方法是使用matplotlib的面向对象方法.
或者,您可以通过调用plt.xticks来使用Matlab样式的pylab接口.如果我们定义
loc = range(len(lam_beta))
labels = lam_beta
然后
plt.xticks(loc, labels, rotation='vertical')
相当于
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xticks(loc)
ax.set_xticklabels(labels, rotation='vertical')
plt.xticks将刻度位置和标签设置为当前轴.
列表理解
[hr_values_per_chunk[chunk][i] for i,item in enumerate(lam_beta)]
可以简化为
hr_values_per_chunk[chunk][:len(lam_beta)]
并且您可以使用ax.set_color_cycle避免为每次调用ax.plot设置颜色参数:
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
lam_beta = [(lam1,beta1),(lam1,beta2),(lam1,beta3),....(lam_n,beta_n)]
chunks = [chunk1,chunk2,...chunk_n]
ht_values_per_chunk = {chunk1:[val1,val2,...],chunk2:[val1,val2,val3,.....]...}
color='rgbycmk'
ax.set_color_cycle(colors)
for chunk in chunks:
vals = hr_values_per_chunk[chunk][:len(lam_beta)]
ax.plot(vals, range(len(lam_beta)))
ax.set_xticks(range(len(lam_beta)))
ax.set_xticklabels(lam_beta, rotation='vertical')
plt.show()
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Python 用 matplotlib 中的 plot 画图,折线图
2019-08-22 21:14:47文章目录1. 加载宏包2. plot 函数的语法plot([x], y, [fmt], **kwargs)3. 一张图画好几条线 1. 加载宏包 使用 matplotlib 包...# 导入 matplotlib 中的 plot, 并命名为常用名 plt import matplotlib.pyplot as p...1. 加载宏包
使用 matplotlib 包画图时,我们一般加载里面的 pyplot,并命名为 plt,然后使用 plot 函数画图。
# 导入 matplotlib 中的 plot, 并命名为常用名 plt import matplotlib.pyplot as plt
例如,下面的代码画出正弦函数 的图形。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.arange(0, 10, 0.1) # 横坐标数据为从0到10之间,步长为0.1的等差数组 y = np.sin(x) # 纵坐标数据为 x 对应的 sin(x) 值 # 生成图形 plt.plot(x, y) # 显示图形 plt.show()
图形显示:
利用plot函数,我们可以对图形进行更多精细的设置,官方的详细文档可以参看:https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html。2. plot 函数的语法
Plot 函数的基本语法是:
plot([x], y, [fmt], **kwargs)
含义 [x] 可选参数,横坐标轴数据 y 纵坐标轴数据 [fmt] 可选参数,字符串,定义图形的基本样式:颜色,点形,线形 **Kwargs 不定长的关键字参数,用字典形式设置图形的其他属性 [fmt] 的常用代码(包括颜色代码、点形代码、线形代码),由下面的表所示。
颜色:代码 颜色 ‘b’ 蓝色 ‘g’ 绿色 ‘r’ 红色 ‘y’ 黄色 ‘k’ 黑色 ‘w’ 白色 点形:
代码 点形 ‘.’ 圆点形 ‘o’ 实心圆 ‘*’ 星号 ‘+’ 加号 ‘x’ 叉号 线形:
代码 线形 ‘-’ 实线 ‘–’ 虚线 ‘-.’ 折线 ‘:’ 点线 **Kwargs 的常用设置包括线条的粗细 linewidth,图像标签 label 等。下面一些 plot 函数的代码展示了 [x],[fmt],**Kwargs 的一些可选用法:
>>> plot(x, y) # 根据横坐标数据 x 与纵坐标数据 y 画图,采用默认的颜色、点形与线性 >>> plot(y) # 据纵坐标数据 y 画图,横坐标数据默认为从 0 到 N-1,步长为 1 的等差数组 >>> plot(x, y, 'bo') # 颜色为蓝色('b')、点形为圆('o') >>> plot(y, 'g-.') # 颜色为绿色('g'),线型为折线('-.') >>> plt.plot(x, y, 'yo:', label='y=sin(x)', linewidth=2) # 颜色为黄色('y'),点形为圆形('o'),线形为虚线(':'),lable 内容为 'y=sin(x)', 线条宽度为 2
通过设置线型形状,就可以画折线图了。
如果我们想自定义坐标轴的标题,坐标轴的刻度,坐标轴刻度的范围,设置图形标题,添加图例时,可以通过设置 pyplot 函数中的 xlable(横坐标轴标题), ylabel(纵坐标轴标题), xticks(横坐标轴刻度),yticks(纵坐标轴刻度),title(图形标题), grid(显示网格),legend(显示图例)等属性来实现。经过自定义设置,对上图的代码进行一下修改:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 这两行代码使得 pyplot 画出的图形中可以显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 生成数据 x = np.arange(0, 10, 0.5) y = np.sin(x) # 生成图形 plt.plot(x, y, 'go:', label='y=sin(x)', linewidth=2) # 颜色绿色,点形圆形,线性虚线,设置图例显示内容,线条宽度为2 plt.ylabel('y') # 横坐标轴的标题 plt.xlabel('x') # 纵坐标轴的标题 plt.xticks(np.arange(0, 11, 1)) # 设置横坐标轴的刻度为 0 到 10 的数组 plt.ylim([-2, 2]) # 设置纵坐标轴范围为 -2 到 2 plt.legend() # 显示图例, 图例中内容由 label 定义 plt.grid() # 显示网格 plt.title('我的第一个 Python 图形') # 图形的标题 # 显示图形 plt.show()
生成图形:
3. 一张图画好几条线
下表是我国近10年的 GDP 增长率,以及三大产业在近10年的增长率。
时间 GDP增长率 第一产业增长率 第二产业增长率 第三产业增长率 2009年 9.4 4 10.3 9.6 2010年 10.6 4.3 12.7 9.7 2011年 9.6 4.2 10.7 9.5 2012年 7.9 4.5 8.4 8 2013年 7.8 3.8 8 8.3 2014年 7.3 4.1 7.4 7.8 2015年 6.9 3.9 6.2 8.2 2016年 6.7 3.3 6.3 7.7 2017年 6.8 4 5.9 7.9 2018年 6.6 3.5 5.8 7.6 在画图时,横坐标轴数据为年份,纵坐标轴数据分别为 GDP 增长率,第一产业增长率,第二产业增长率,第三产业增长率。为了将四个纵坐标轴数据显示在一个图形上,可以用四个 plot 函数进行划线。Python 画图的代码为:
import matplotlib.pyplot as plt # 这两行代码解决 plt 中文显示的问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 输入纵坐标轴数据与横坐标轴数据 gdp_rate = [9.4, 10.6, 9.6, 7.9, 7.8, 7.3, 6.9, 6.7, 6.8, 6.6] first_industry_rate = [4.0, 4.3, 4.2, 4.50, 3.8, 4.1, 3.9, 3.3, 4.0, 3.5] second_industry_rate = [10.3, 12.7, 10.7, 8.4, 8.0, 7.4, 6.2, 6.3, 5.9, 5.8] third_industry_rate = [9.6, 9.7, 9.5, 8.0, 8.3, 7.8, 8.2, 7.7, 7.9, 7.6] years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018] # 4 个 plot 函数画出 4 条线,线形为折线,每条线对应各自的标签 label plt.plot(years, gdp_rate, '.-', label='GDP增长率') plt.plot(years, first_industry_rate, '.-', label='第一产业增长率') plt.plot(years, second_industry_rate, '.-', label='第二产业增长率') plt.plot(years, third_industry_rate, '.-', label='第三产业增长率') plt.xticks(years) # 设置横坐标刻度为给定的年份 plt.xlabel('年份') # 设置横坐标轴标题 plt.legend() # 显示图例,即每条线对应 label 中的内容 plt.show() # 显示图形
图形显示效果:
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matplotlib函数库使用plot绘制线状图
2017-11-05 16:58:27import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(0,1,50) y1=2*x+1 y2=x**2 plt.figure(num=1) #获取图片并命名 plt.plot(x,y1,color='blue',linewidth=1.0,linestyle='--',label='blue')#coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(0,1,50) y1=2*x+1 y2=x**2 plt.figure(num=1) #获取图片并命名 plt.plot(x,y1,color='blue',linewidth=1.0,linestyle='--',label='blue') plt.plot(x,y2,color='red',label='red') #设置存放x,y数据呈线状 并可以用color设置颜色 linewidth设置线段粗细 linestyle设置样式 label为设置线段名 plt.legend(loc='best') #显示所绘制曲线的信息 plt.xlim((0,1)) plt.ylim((0,3)) #设置x轴,y轴范围 plt.xlabel('x axis') plt.ylabel('y axis') #设置x轴,y轴标签名 plt.xticks(np.linspace(0,1,11)) plt.yticks(np.linspace(0,3,11)) #设置x轴,y轴刻度 ax=plt.gca() #获取当前坐标轴 gca='get current axis' ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') #去除右上坐标轴边框 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.yaxis.set_ticks_position('left') #绑定坐标轴 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.spines['left'].set_position(('data',0)) #将x,y轴定位在坐标点上那个位置 plt.show() #显示图片
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matplotlib.pyplot
2020-03-12 09:14:402.matplotlib.pyplot.plot(x,y,colorpointline,…) 画直线:(x,y)坐标 图像颜色 图像中点和线的样式 3.matplotlib.pyplot.xlabel() matplotlib.pyplot.ylabel() 分别给xy轴命名 4.matplotlib.pyplot.t...1.matplotlib.pyplot.figure(num,…)
给窗口命名2.matplotlib.pyplot.plot(x,y,colorpointline,…)
画直线:(x,y)坐标 图像颜色 图像中点和线的样式3.matplotlib.pyplot.xlabel()
matplotlib.pyplot.ylabel()
分别给xy轴命名4.matplotlib.pyplot.title()
给图像起标题5.matplotlib.pyplot.show()
绘制6.matplotlib.pyplot.grid()
绘制网格7.matplotlib.pyplot.legend()
放置标签 -
matplotlib下载
2021-03-18 12:28:43等待一回儿,然后紧接着输入以下命名 开始下载了,完成后出现 下载完成,紧接着开始测试 import matplotlib.pyplot as plt square = [1,4,9,16,25] plt.plot(square) plt.show() 运行之后出现 测试成功 ... -
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