• python绘制曲线
2021-11-18 16:49:38

在翻看书本是一段曲线吸引了我，特别是这种三角函数正弦和余弦相交，让我体会到数学和python语言的魅力！

#绘制曲线
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x1 = np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,50)
x2 = np.linspace(-4*np.pi,4*np.pi,50)
y1,y2 = np.sin(x1),np.cos(x2)
plt.plot(x1,y1,color='red',label='sin(x)')
plt.plot(x1,y2,color='blue',linestyle="-.",label='cos(x)')
plt.legend()
plt.savefig('./sincos.png')
plt.show()

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# importing package
import matplotlib.pyplot as plt

# create data
x = ["2020-11","2020-12","2021-01"]
y = [152,72,36]
z = [43,248,155]
w = [6,130,144]

# plot lines
plt.plot(x, y, label = "Zombie", linestyle="-")
plt.plot(x, z, label = "Monthly Created", linestyle="--")
plt.plot(x, w, label = "Monthly Deleted", linestyle="solid")

for a,b in zip(x,y):
plt.text(a, b+0.001, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=9)

for a,b in zip(x,z):
plt.text(a, b+0.001, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=9)

for a,b in zip(x,w):
plt.text(a, b+0.001, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=9)

plt.legend()
plt.show()

展开全文
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万次阅读 2019-03-14 16:14:18
# -*- 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...# python 一个折线图绘制多个曲线
# -*- 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
plt.title('Result Analysis')
plt.plot(list(range(100)), np.random.rand(100), color='green', label='training accuracy')
plt.plot(list(range(100)), np.random.rand(100), color='red', label='testing accuracy')
plt.legend()  # 显示图例

plt.xlabel('iteration times')
plt.ylabel('rate')
# plt.show()
plt.savefig('NER.png')

plt.title('Result Analysis')
plt.plot(list(range(100)), np.random.rand(100), color='green', label='training accuracy')
plt.plot(list(range(100)), np.random.rand(100), color='red', label='testing accuracy')
plt.legend()  # 显示图例

plt.xlabel('iteration times')
plt.ylabel('rate')
# plt.show()
plt.savefig('RC.png')
# python 一个折线图绘制多个曲线

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• You can use decreasing axes by flipping the normal order of the axis limits.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

t = np.arange(0.01, 5.0, 0.01)
s = np.exp(-t)

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(t, s)
ax.set_xlim(5, 0)  # decreasing time
ax.set_xlabel('Output Value')
ax.set_ylabel('PR')
ax.set_title('Should be growing...')
ax.grid(True)

plt.show()


• 实例
简单修改一下下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import font_manager
#
t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
t = np.arange(0.0, 10.0, 0.02)
s1 = np.exp(-t1)
s2 = s1[::-1]
s = np.hstack((s2, s1))
#
a1 = np.arange(0.8, 5.8, 0.02)
a = np.arange(0.8, 10.8, 0.02)
b1 = np.exp(-t1)
b2 = s1[::-1]
b = np.hstack((b2, b1))

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(t, s)
ax.plot(a, b)

my_font = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\STSONG.TTF')
ax.set_xlim(10.8, 0)  # decreasing time
ax.set_xlabel('输出值', fontproperties=my_font)
ax.set_ylabel('概率', fontproperties=my_font)
# ax.set_title('Should be growing...')
ax.grid(True)

plt.show()


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