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  • 主要为大家详细介绍了python使用matplotlib模块绘制多条折线图、散点图的方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • matplotlib画多条曲线

    千次阅读 2017-08-23 09:52:01
    plot(self, *args, **kwargs) def plot(self,ax,ay,colour): ”’#最常用的绘图命令plot, ”’self.axes.grid()self.axes.plot(ax,ay,colour) ...plot(x1, y1, x2, y2, antialised=False) ##画多条曲线 plot
    1. plot(self, *args, **kwargs)
      def plot(self,ax,ay,colour):
      ‘’’#最常用的绘图命令plot, ‘’’

      self.axes.grid()

       self.axes.plot(ax,ay,colour)
       self.UpdatePlot()
      

    plot(x1, y1, x2, y2, antialised=False) ##画多条曲线
    plot(x, y, color=‘green’, linestyle=‘dashed’, marker=‘o’, markerfacecolor=‘blue’, markersize=12).

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  • python matplotlib绘制多条折线图

    万次阅读 多人点赞 2020-08-02 22:13:10
    python matplotlib绘制多条折线图 代码 import matplotlib.pyplot as plt x = [6, 24, 48, 72] y1 = [87, 174, 225, 254] y2 = [24, 97, 202, 225] y3 = [110, 138, 177, 205] y4 = [95, 68, 83, 105] y5 = [72, 74...

    python matplotlib绘制多条折线图

    代码

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = [6, 24, 48, 72]
    y1 = [87, 174, 225, 254]
    y2 = [24, 97, 202, 225]
    y3 = [110, 138, 177, 205]
    y4 = [95, 68, 83, 105]
    y5 = [72, 74, 76, 67]
    plt.title('扩散速度')  # 折线图标题
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 显示汉字
    plt.xlabel('时间')  # x轴标题
    plt.ylabel('差值')  # y轴标题
    plt.plot(x, y1, marker='o', markersize=3)  # 绘制折线图,添加数据点,设置点的大小
    plt.plot(x, y2, marker='o', markersize=3)
    plt.plot(x, y3, marker='o', markersize=3)
    plt.plot(x, y4, marker='o', markersize=3)
    plt.plot(x, y5, marker='o', markersize=3)
    
    for a, b in zip(x, y1):
        plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)  # 设置数据标签位置及大小
    for a, b in zip(x, y2):
        plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
    for a, b in zip(x, y3):
        plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
    for a, b in zip(x, y4):
        plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
    for a, b in zip(x, y5):
        plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
    
    plt.legend(['方案一', '方案二', '方案三', '方案四', '方案五'])  # 设置折线名称
    
    plt.show()  # 显示折线图
    
    

    折线图

    在这里插入图片描述

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  • [work] matplotlib 画多曲线折线图

    千次阅读 2018-12-24 07:11:44
    这里我利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图: # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt #这里导入...

    这里我利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图:

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #这里导入你自己的数据
    #......
    #......
    #x_axix,train_pn_dis这些都是长度相同的list()
    
    #开始画图
    sub_axix = filter(lambda x:x%200 == 0, x_axix)
    plt.title('Result Analysis')
    plt.plot(x_axix, train_acys, color='green', label='training accuracy')
    plt.plot(sub_axix, test_acys, color='red', label='testing accuracy')
    plt.plot(x_axix, train_pn_dis,  color='skyblue', label='PN distance')
    plt.plot(x_axix, thresholds, color='blue', label='threshold')
    plt.legend() # 显示图例
    
    plt.xlabel('iteration times')
    plt.ylabel('rate')
    plt.show()
    #python 一个折线图绘制多个曲线

    这里写图片描述
      这里我谈谈matplotlib.pyplot.plot()的使用方法,先附上一个官方文档链接,然后我说下可能用到的一些参数,参数可选的内容我就不一一展开了,大家可以去上面那个连接里查:

    • color:曲线颜色,blue,green,red等等
    • label:图例,这个参数内容就自定义啦,注意如果写这个参数一定要加上plt.legend(),之后再plt.show()才有有用!
    • linestyle:曲线风格,’–’,’-.’,’:’等等
    • linewidth:曲线宽度,自定义就可以
    • marker:标记点样式,’o’,’x’,也就是说这些符号会标示出曲线上具体的“点”,这样一来就易于观察曲线上那些地方是支撑点
    • markersize:标记点的大小,自定义就可以

      如果不希望画到同一张图, 可以加一句:

    plt.cla()

    plt.legend()如果要显示label必须加

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  • 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
    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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  • 直接上python代码: ...import matplotlib.pyplot as plt names = ['GFK', 'SA', 'DA-NBNN', 'DLID', 'DaNN', 'Ours'] x = range(len(names)) y_1 = [0.464, 0.45, 0.528, 0.519, 0.536, 0.841] y...
  • matplotlib 绘制多条折线

    千次阅读 2020-12-25 12:55:39
    import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': names = ['0', '1', '2', '3', '4', '5'] names_y = ['0', '1', '2', '3', '4', '5','6','7'] x = range(len(names)) y = range(len(names_y)) ...
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  • python matplotlib 条折线图 其中一组数据有空值 如何处理? import csv from datetime import datetime from matplotlib import pyplot as plt filename = 'data.csv' with open(filename) as f: ...
  • 使用matplotlib在一张画多条曲线

    万次阅读 2020-03-21 21:59:50
    做数据分析,还有机器学习的收敛性,准确性分析时,往往需要将一些数据图形化,以曲线的形式显示出来,下面就介绍两种方式来实现这个小问题,一种是object-oriented面向对象的,另一种是基于plt的。 下面这个方式是...
  •  这里我利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图: 1.代码 # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt #...
  • matplotlib画折线图

    千次阅读 2018-12-16 21:16:46
    matplotlib画折线图 假设一天中每隔两个小时(range(2,26,2))的气温(℃)分别是[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15] 代码如下: # 导入pyplot from matplotlib import pyplot as plt # 数据在X轴的位置,是一...
  • 练习2:假设大家在30岁的时候,根据自己的实际情况,统计出来了你和你同桌各自从11岁到30岁每年交的女(男)朋友的数量如列表a和b,请在一个图中绘制出该数据的折线图,以便比较自己和同桌20年间的差异,同时分析每年交女...
  • python 用matplotlib画一个折线图

    千次阅读 2019-10-03 14:23:55
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  • matplotlib.pyplot
  • #!usr/bin/env python#encoding:utf-...__Author__:沂水寒城功能:折线图、散点图测试"""import randomimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltdef list2mat(data_list,w):""&qu...
  • 以下展示一些用 matplotlib 条形图、折线图、饼图以及散点图的示例,其中类似于图例、坐标轴名称,标题等的显示方法是一样的,不另做介绍。 0、引入模块 import random import matplotlib.pyplot as plt import ...
  • 今天小编就为大家分享一篇解决python中用matplotlib画多时出现图形部分重叠的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 这篇文章利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图: # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt #这里导入...
  • 使用matplotlib画折线图快速指定颜色

    千次阅读 2021-09-22 11:09:20
    在使用matplotlib画折线图时可以用如下方式指定线条颜色 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2],[3.4],color="red") plt.show() 但是其实可以用更简单的方法—用字母来代替颜色 plt.plot([1,2],[3,4],'r'...
  • matplotlib画折线图

    2019-10-10 16:11:22
    1)需要导入包 2)才能描点 import matplotlib.pyplot as plt #%matplotlib inline ...折线图的显示: 并设置图片的大小 # 展现上海一周的天气,比如从星期一到星期日的天气温度如下 # 1、创建画布 plt.figur...
  • 1、在一张画多条曲线 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3,3,50) #设置横轴的取值点 y1 = 2 * x + 1 #曲线1 y2 = x**2 #曲线2 plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) plt....
  • matplotlib.pyplot绘制图像之同一多条曲线对比

    万次阅读 多人点赞 2018-11-07 16:41:45
    绘制sinx和cosx # -*- coding:utf-8 -*- ...import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 2 * (np.pi)) #numpy.linspace(开始,终值(含终值)),个数) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) #画图 plt.title('C...
  • matplotlib画图时,常常需要实现两类功能,一类是在一个坐标轴上画多条曲线,能够清楚地看到多条曲线的对比情况。另一种情况是在同一个窗口的不同子图上画图,多用于呈现不同内容的曲线,没有对比关系的曲线图。...
  • 今天想直观的展示一下数据就用到了matplotlib模块,之前都是一张只有一条曲线,现在想同一个图片上绘制多条曲线来对比,实现很简单,具体如下:#!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂水寒城 ...
  • I am reading a netcdf file using python and need to plot a graphs using matplotlib library in python.The netcdf file is containing 3 variables: u v and w components.I have to draw these 3 components o...
  • Python matplotlib绘制折线图

    千次阅读 2020-11-01 22:10:31
    Python matplotlib绘制折线图
  • 这里我利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图: # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt #这里导入你...
  • 效果 绘制过程 导入必要的包。Matplotlib.pyplot import matplotlib.pyplot as plt 2.绘制一张空白 fig, ax = plt.subplots() plt.subplots()的作用是创建一个或者一组子图返回值是Figure,axes.Axes。...

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