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  • python简单代码示例-python绘制简单折线图代码示例
    2020-10-29 21:54:30

    1.画最简单的直线图

    代码如下:

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    x=[0,1]

    y=[0,1]

    plt.figure()

    plt.plot(x,y)

    plt.savefig("easyplot.jpg")

    结果如下:

    代码解释:

    #x轴,y轴

    x=[0,1]

    y=[0,1]

    #创建绘图对象

    plt.figure()

    #在当前绘图对象进行绘图(两个参数是x,y轴的数据)

    plt.plot(x,y)

    #保存图象

    plt.savefig("easyplot.jpg")

    2.给图加上标签与标题

    上面的图没有相应的X,Y轴标签说明与标题

    在上述代码基础上,可以加上这些内容

    代码如下:

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    x=[0,1]

    y=[0,1]

    plt.figure()

    plt.plot(x,y)

    plt.xlabel("time(s)")

    plt.ylabel("value(m)")

    plt.title("A simple plot")

    结果如下:

    代码解释:

    plt.xlabel("time(s)") #X轴标签

    plt.ylabel("value(m)") #Y轴标签

    plt.title("A simple plot") #标题

    3.画sinx曲线

    代码如下:

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    #设置x,y轴的数值(y=sinx)

    x = np.linspace(0, 10, 1000)

    y = np.sin(x)

    #创建绘图对象,figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度,单位为英寸,一英寸=80px

    plt.figure(figsize=(8,4))

    #在当前绘图对象中画图(x轴,y轴,给所绘制的曲线的名字,画线颜色,画线宽度)

    plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)

    #X轴的文字

    plt.xlabel("Time(s)")

    #Y轴的文字

    plt.ylabel("Volt")

    #图表的标题

    plt.title("PyPlot First Example")

    #Y轴的范围

    plt.ylim(-1.2,1.2)

    #显示图示

    plt.legend()

    #显示图

    plt.show()

    #保存图

    plt.savefig("sinx.jpg")

    结果如下:

    4.画折线图

    代码如下:

    # -*- coding: utf-8 -*-

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    #X轴,Y轴数据

    x = [0,1,2,3,4,5,6]

    y = [0.3,0.4,2,5,3,4.5,4]

    plt.figure(figsize=(8,4)) #创建绘图对象

    plt.plot(x,y,"b--",linewidth=1) #在当前绘图对象绘图(X轴,Y轴,蓝色虚线,线宽度)

    plt.xlabel("Time(s)") #X轴标签

    plt.ylabel("Volt") #Y轴标签

    plt.title("Line plot") #图标题

    plt.show() #显示图

    plt.savefig("line.jpg") #保存图

    结果如下:

    总结

    以上就是本文关于python绘制简单折线图代码示例的全部内容,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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  • 用python画图代码-python绘图代码

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    反之,标准差越小,曲线越瘦高。 绘制直方图,需要使用numpy的np.random.randn(n)函数,这个函数的作用就是从标准正态分布中返回n个样本值。 示例:直方图本例文件名为"pythonfullstackchapter07mpl_hist01”显示直方图。 其完整代码如下:? 运行脚本输出如图4-3所示的图形。? 图4-3 直方图...

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    反之,标准差越小,曲线越瘦高。 绘制直方图,需要使用numpy的np.random.randn(n)函数,这个函数的作用就是从标准正态分布中返回n个样本值。 示例:直方图本例文件名为 "pythonfullstackchapter07mpl_hist01”显示直方图。 其完整代码如下:? 运行脚本输出如图4-3所示的图形。? 图4-3 直方图...

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    以前总喜欢通过数学结合编程的循环来绘制一些几何图形,玩多了总觉得没意思了。 做课程时,学习基本的编程概念时,利用这种可视化的方法还是非常有效的,当然还有提升的空间,在作品效果上可以有更多玩法,通过仔细的观察事物,了解结构,规律以及配色,只需要通过非常简单的指令,也能过做出很多有意思的效果...

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    谢谢!matplotlib是基于numpy的一套python工具包。 这个包提供了丰富的数据绘图工具,主要用于绘制一些统计图形。 你可以找到很多各式各样的例子:? 通过数据绘图,我们可以将枯燥的数字转换成容易被人们接受的图表,从而让人留下更加深刻的印象。 实际上,早在一百多年前,南丁格尔就曾经用统计图形来说服英国政府...

    python进阶教程机器学习深度学习长按二维码关注进入正文? plotly基础内容介绍目录一 plotly简介二 plotly安装 2.1 安装方式三plotly的绘图方式四 plotly...plotly是集成了在线通过菜单操作绘图与离线通过代码绘图多种绘图方式的绘图系统,所以首先我们在使用plotly的时候,需要在官网注册一个个人账号,设置个人...

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  • python绘图代码总结

    千次阅读 2021-03-06 20:50:25
    经常重复使用的绘图代码使用SciencePlots画论文配图可见:传送门折线图import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mpl# 中文和负号的正常显示mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman']mpl....

    经常重复使用的绘图代码

    使用SciencePlots画论文配图可见:传送门

    折线图

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib as mpl

    # 中文和负号的正常显示

    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman']

    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']

    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

    #自定义刻度和标签

    times=data1['start_time_noday'].tolist()

    # 分时间区间,保证最后一位纳入标签

    ticks=list(range(0,len(times),2))

    if ticks[-1]!=len(times)-1:

    ticks.append(len(times)-1)

    labels=[times[i] for i in ticks]

    ##绘图

    fig= plt.figure(figsize=(8, 4),dpi=100)

    # 设置图形的显示风格

    plt.style.use('ggplot')

    ax1 = fig.add_subplot(111)

    ax1.plot(data1['order_id'],'-*',linewidth=1.5,label='非雨天工作日')

    ax1.plot(data2['order_id'],'-o',linewidth=1.5,label='非雨天周末')

    ax1.plot(data3['order_id'],'-v',linewidth=1.5,label='雨天工作日')

    ax1.plot(data4['order_id'],'-^',linewidth=1.5,label='雨天周末')

    ax1.legend(loc='upper right', frameon=False,fontsize = 10)

    ax1.set_xlabel('时间',fontsize =10)

    ax1.set_ylabel('订单量',fontsize =10)

    ax1.set(xlim=[0,len(times)-1])

    ax1.set_xticks(ticks)

    ax1.set_xticklabels(labels, rotation=45, horizontalalignment='right')

    ax1.tick_params(labelsize=8)

    ax1.set_title('骑行订单时间分布',fontsize =8)

    plt.vlines(32, 0, 2358, colors = "black", linestyles = "dashed",linewidth=0.8)

    plt.vlines(34, 0, 1366, colors = "black", linestyles = "dashed",linewidth=0.8)

    plt.vlines(72, 0, 1702, colors = "black", linestyles = "dashed",linewidth=0.8)

    bbox_props=dict(boxstyle="round",fc="w",ec="0.5",alpha=0)

    ax1.text(30,100,'8:00',ha='center',va='center',size=8,bbox=bbox_props,horizontalalignment='left')

    ax1.text(36,100,'8:30',ha='center',va='center',size=8,bbox=bbox_props,horizontalalignment='left')

    ax1.text(74,100,'18:00',ha='center',va='center',size=8,bbox=bbox_props,horizontalalignment='left')

    ax1.legend(loc='upper right', frameon=False,fontsize = 10)

    #vlines(x, ymin, ymax)画竖直线,前三个参数分别是:横坐标,minof纵坐标,max纵坐标

    #hlines(y, xmin, xmax)画水平线

    # ax1.vlines(0, 0, 0.5, colors = "c", linestyles = "dashed")

    plt.savefig('./time_distribute_15min_israin_isweekday.png',format='png', dpi=300)

    plt.show()

    times=data1['start_time_noday'].tolist()

    # 分时间区间,保证最后一位纳入标签

    ticks=list(range(0,len(times),2))

    if ticks[-1]!=len(times)-1:

    ticks.append(len(times)-1)

    labels=[times[i] for i in ticks]

    ax1.set_xticks(ticks)

    ax1.set_xticklabels(labels, rotation=45, horizontalalignment='right')

    是自定义横轴的刻度显示间隔及显示标签

    d0c3ce9bc934cd4877d509aceba0a4cf.png

    柱状图

    import matplotlib.pyplot as plt

    from matplotlib.ticker import FuncFormatter

    name_list = ["< 100k","100k-200k","200k-300k","300k-400k","400k-500k","> 500k"]

    num_list = [0.2626,0.3717,0.2061,0.0788,0.0343,0.0465]

    def auto_text(rects,ax):

    for rect in rects:

    ax.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2, rect.get_height(), '%.2f%%'%(rect.get_height()*100), ha='center', va='bottom')

    def to_percent(temp,position):

    return '%1.0f'%(100*temp) + '%'

    with plt.style.context(['science','no-latex']):

    fig= plt.figure(figsize=(8, 4),dpi=200)

    # 设置图形的显示风格

    # plt.style.use('ggplot')

    ax1 = fig.add_subplot(111)

    rect=ax1.bar(range(len(num_list)), num_list,tick_label=name_list)

    ax1.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))

    ax1.set_ylabel('User Percentage',fontsize =10)

    ax1.set_xlabel('Income',fontsize =10)

    auto_text(rect,ax1)

    # ax1.set_xticks(ticks)

    # ax1.set_xticklabels(labels, rotation=45, horizontalalignment='right')

    ax1.tick_params(labelsize=8)

    plt.savefig('income_percentage.jpg',dpi=300,)

    plt.show()

    42ab419015893ee3dd16c7fdf2812a13.png

    ax1.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))

    作用是设置纵轴为百分比格式,可以换做,省去自定义函数 to_percent的麻烦

    import matplotlib.ticker as mtick

    ax1.yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter())

    多柱状图

    import pandas as pd

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib as mpl

    # 中文和负号的正常显示

    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman']

    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']

    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

    from matplotlib.ticker import FuncFormatter

    def to_percent(temp,position):

    return '%1.0f'%(100*temp) + '%'

    data=pd.read_excel(r"C:\Users\fff507\Desktop\周内各天时变比例.xlsx")

    value_list=data['order_id'].tolist()

    x=list(range(len(value_list)))

    total_width,n=1,1.5

    width=total_width/n

    with plt.style.context(['science','no-latex']):

    fig= plt.figure(figsize=(12, 4),dpi=200)

    # 设置图形的显示风格

    # plt.style.use('ggplot')

    ax1 = fig.add_subplot(111)

    ax1.bar(x,value_list,width=width,fc='red',alpha=0.5)

    # 设置刻度和标签

    ticks=list(range(12,len(value_list),24))

    labels=['Monday','Tuesday','Wednesday','Thursday','Friday','Saturday','Sunday']

    ax1.set_xticks(ticks)

    ax1.set_xticklabels(labels, rotation=0, horizontalalignment='center')

    ax1.tick_params(labelsize=10)

    # ax1.set_title('骑行订单时间分布',fontsize =10)

    ax1.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))

    x1=0-width/2

    plt.vlines(x1, 0, 0.2, colors = "grey", linestyles = "-",linewidth=1)

    plt.vlines(23-width/2, 0, 0.2, colors = "grey", linestyles = "-",linewidth=1)

    plt.vlines(47+width/2, 0, 0.2, colors = "grey", linestyles = "-",linewidth=1)

    plt.vlines(71+width/2, 0, 0.2, colors = "grey", linestyles = "-",linewidth=1)

    plt.vlines(95+width/2, 0, 0.2, colors = "grey", linestyles = "-",linewidth=1)

    plt.vlines(119+width/2, 0, 0.2, colors = "grey", linestyles = "-",linewidth=1)

    plt.vlines(143+width/2, 0, 0.2, colors = "grey", linestyles = "-",linewidth=1)

    plt.vlines(167+width/2, 0, 0.2, colors = "grey", linestyles = "-",linewidth=1)

    list2=list(range(12,157,24))

    for i in list2:

    plt.vlines(i, 0, 0.2, colors = "grey", linestyles = "--",linewidth=1)

    ax1.set_ylabel('Trip Percentage/Day',fontsize =10)

    # plt.savefig('周内各天时变比例.png',format='png',bbox_inches='tight', pad_inches = 0,dpi=300)

    plt.savefig('周内各天时变比例.png',format='png',dpi=300)

    plt.show()

    c0d4974c50c5526e96235f385093a52c.png

    上面用到了SciencePlots绘图,传送门,会自动去掉绘图时的白边,不用这个的话,下面这样也可以去掉白边

    plt.savefig('周内各天时变比例.png',format='png',bbox_inches='tight', pad_inches = 0,dpi=300)

    概率分布直方图&累计概率分布

    def cum_prob_curve(data,bins,title,xlabel,pic_path):

    '''

    绘制概率分布直方图和累计概率分布曲线

    '''

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib as mpl

    from matplotlib.ticker import FuncFormatter

    #从pyplot导入MultipleLocator类,这个类用于设置刻度间隔

    from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

    fig= plt.figure(figsize=(8, 4),dpi=100)

    # 设置图形的显示风格

    plt.style.use('ggplot')

    # 中文和负号的正常显示

    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman']

    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']

    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

    ax1 = fig.add_subplot(111)

    ##概率分布直方图

    a1,a2,a3=ax1.hist(data,bins =bins, alpha = 0.65,density=0.7,edgecolor='k')

    ##累计概率曲线

    #生成累计概率曲线的横坐标

    indexs=[]

    a2=a2.tolist()

    for i,value in enumerate(a2):

    if i<=len(a2)-2:

    index=(a2[i]+a2[i+1])/2

    indexs.append(index)

    #生成累计概率曲线的纵坐标

    def to_percent(temp,position):

    return '%1.0f'%(100*temp) + '%'

    dis=a2[1]-a2[0]

    freq=[f*dis for f in a1]

    acc_freq=[]

    for i in range(0,len(freq)):

    if i==0:

    temp=freq[0]

    else:

    temp=sum(freq[:i+1])

    acc_freq.append(temp)

    #这是双坐标关键一步

    ax2=ax1.twinx()

    #绘制累计概率曲线

    ax2.plot(indexs,acc_freq)

    #设置累计概率曲线纵轴为百分比格式

    ax2.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(to_percent))

    ax1.set_xlabel(xlabel,fontsize=8)

    ax1.set_title(title,fontsize =8)

    #把x轴的刻度间隔设置为1,并存在变量里

    # x_major_locator=MultipleLocator(xlocator)

    # ax1.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)

    ax1.set_ylabel('频率/组距',fontsize=8)

    ax2.set_ylabel("累计频率",fontsize=8)

    plt.savefig(pic_path,format='png', dpi=300)

    plt.show()

    a91584b7c39d0c8ecb40b248082767ee.png

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