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2020-10-29 14:10:22
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绘制折线图(上)
2022-02-14 09:26:50既然是分析利润的走势,那么选择折线图就可以更好地展示数据的变化趋势。 代码实现: import os from openpyxl import load_workbook from openpyxl.chart import LineChart, Reference # ...各个事业部需要在工作表中生成利润走势图,来分析利润走向。
但是一共有52个部门,也就是需要给52个Excel表格绘图,同样的绘图操作要重复52遍,如果一个个操作实在浪费时间。
还有绘制什么样式的图也需要琢磨一下。既然是分析利润的走势,那么选择折线图就可以更好地展示数据的变化趋势。
代码实现:
import os from openpyxl import load_workbook from openpyxl.chart import LineChart, Reference # 设置目标文件夹路径 path = './各部门利润表汇总/' # 获取文件夹下的所有文件名 file_list = os.listdir(path) # 遍历文件名列表,取得每一个文件名 for file_name in file_list: # 拼接文件路径 file_path = path + file_name print('正在处理:' + file_name) # 读取工作簿 wb = load_workbook(file_path) # 读取工作簿中的活跃工作表 ws = wb.active # 实例化 LineChart 类,得到 LineChart 对象 chart = LineChart() # 引用工作表的部分数据 data = Reference(worksheet=ws, min_row=3, max_row=9, min_col=1, max_col=5) # 添加被引用的数据到 LineChart 对象 chart.add_data(data, from_rows=True, titles_from_data=True) # 添加 LineChart 对象到工作表中,指定折线图的位置 ws.add_chart(chart, "C12") # 引用工作表的表头数据 cats = Reference(worksheet=ws, min_row=2, max_row=2, min_col=2, max_col=5) # 设置类别轴的标签 chart.set_categories(cats) # 设置 x 轴的标题 chart.x_axis.title = "季度" # 设置 y 轴的标题 chart.y_axis.title = "利润" # 改变线条颜色 chart.style = 48 # 保存文件 wb.save(file_path) # 在终端提示表格绘图结束 print('恭喜你,工作表中的图绘制成功!')
运行效果:
功能拆解
在分析项目、功能拆解前,先认识一下Excel图的元素。
X、Y轴的标题:图的坐标轴分为X轴(水平轴)、Y轴(垂直轴),其标题说明了坐标轴的内容。如下图所示:
类别轴、值轴:坐标轴还可以分为类别轴和值轴。值轴用于描述数量,标签一般是数字;类别轴用于描述类别,标签一般为类别名,如下图的“第n季度”。
图例:说明图中数据系列的含义。在下图中,图例说明相应颜色折线的含义,比如:深褐色折线描述了项目A的利润变化。
简单了解Excel图的元素后,我们开始项目的分析和拆解。
先回顾一下如何使用Microsoft Excel为多个Excel文件绘制折线图。
首先,打开一个Excel文件,绘制利润走势折线图,过程分为两步:
一、折线图绘制;
二、折线图信息及样式的优化。其中,折线图绘制包括三个步骤:确认图的类型;引用表格的数据;设置图在工作表的位置。
折线图信息及样式的优化包括三个步骤:修改类别轴的标签;添加X轴、Y轴的标题;修改图的样式。
最后,依次打开其他Excel文件,重复实现折线图绘制、折线图信息及样式的优化。
其实,利用Python绘制折线图时,也对应着这两步:折线图绘制、折线图信息及样式的优化。
由此,该项目可以拆解为四大功能块:循环打开Excel文件、折线图绘制、折线图信息及样式的优化、保存Excel文件。
项目的关键问题在于:
LineChart对象
、Reference对象
的学习,实现折线图绘制、折线图信息及样式的优化。然后,结合已学的知识
for循环
、os.listdir()
完成循环打开Excel文件,工作簿对象.save()
完成保存Excel文件。最后,将四个功能块合并,就可以为52个事业部的Excel表格绘制折线图。
2. 折线图绘制
折线图绘制功能块包括三个步骤:确定图的类型、引用表格中的数据、设置图在工作表的位置。
接下来,我会讲解各步骤相关的知识点。最后,利用所学知识实现折线图绘制功能块。
确定图的类型
LineChart类
openpyxl 可以绘制条形图、折线图等图。在
openpyxl.chart
模块中,每个类型的图都有对应的类。通过
chart = LineChart()
,得到LineChart对象
(LineChart的意思是:折线图),相当于确认图的类型为折线图。同理,通过
chart = BarChart()
可以得到BarChart对象
(BarChart的意思是:条形图)。综上,
LineChart对象
、BarChart对象
都可以称为图表对象。需要注意的是,在实例化
LineChart类
前,不要忘了从openpyxl.chart
中导入LineChart
。引用表格中的数据
这个步骤的实现,需要讲解较多的新知识:Reference类、LineChart对象.add_data()。
Reference 类
在Python中,通过实例化
openpyxl.chart
中的Reference类
(Reference中文翻译为:引用),完成表格数据的引用。例如:
Reference(worksheet=ws, min_row=3, max_row=9, min_col=1, max_col=5)
引用了工作表对象ws中第3行到第9行、第1列到第5列矩形区域的数据。那
Reference 类
中的各参数代表什么意思?参数
worksheet
比较好理解,指明被引用数据所在的工作表对象。参数
min_row
、max_row
、min_col
、max_col
:指明被引用数据的区域。其中,min_row指明数据区域的起始行,max_row、min_col、max_col指明终止行、起始列、终止列。如下图所示。
【温馨提示】区域包括起始行、终止行、起始列、终止列通过实例化
Reference类
,引用“事业01部.xlsx”中第 3 行的数据。实现代码:
from openpyxl import load_workbook from openpyxl.chart import Reference, LineChart # 读取工作簿 wb = load_workbook('./事业01部.xlsx') # 读取工作簿中的活跃工作表 ws = wb.active # 实例化 LineChart 类 chart = LineChart() # 实例化Reference类,创建Reference对象,赋值给变量data。引用第3行的数据。 data = Reference(worksheet=ws, min_row=3, max_row=3, min_col=1, max_col=6)
当取一行数据时,起始行和终止行是同一行。
LineChart对象.add_data()
通过实例化
Reference类
引用表格的数据后,还需要把被引用的数据添加到LineChart对象
。这时,
LineChart对象.add_data()
方法派上用场了。例如,Linechart对象.add_data(data, from_rows=True, titles_from_data=True),将被引用的数据
data
添加到LineChart对象
中。第一个参数是被引用的数据,它是
Reference对象
。参数
from_rows
,参数titles_from_data
又是什么意思呢?参数
from_rows
的值可以是True
或False
,默认值是False
。我们尝试给参数from_rows
设置不同的值理解该参数的意义。数from_rows小结:
一、from_rows(中文翻译为:来自行)。当from_rows设置为True时,引用区域的每行数据绘制一条折线。
二、当from_rows设置为False时,引用区域的每列数据绘制一条折线。
参数titles_from_data的值也只能是
True
或False
,默认值是False
。当设置不同的值,折线图会是怎么样的呢?所以,当
titles_from_data = False
时,只需要引用绘制折线的数据。当
titles_from_data = True
时,则需要多引用表格的数据来命名图例。如下图中,多引用了表格的
A列:项目A、项目B、项目C
来命名图例。引用表格中的数据步骤涉及的知识已讲解完:
1)Reference类:
Reference(worksheet, min_row, max_row, min_col, max_col)
2)add_data()方法:LineChart对象.add_data(Reference对象,from_rows, titles_from_data)
了解了如何去引用数据来绘制折线图后,还需要确定好折线图在表格中放置的位置。
添图至表格的合适位置
工作表对象.add_chart()
绘制完图后,需要使用方法
工作表对象.add_chart()
将图添加至工作表,并设置图的位置。add_chart()的使用很简单:
工作表对象.add_chart(图表对象,参数anchor)
。第1个参数,指明被添加至工作表的图表对象,这里是
LineChart
对象。第2个参数 anchor:设置图在工作表的位置。
例如,
ws.add_chart(chart, "C12")
,将绘制后的图表对象chart
添加到工作表对象ws
中,图的左上角位于单元格C12
。至此,我们已经可以在工作表上引用数据绘制出一个折线图,并放置在工作表的固定位置了。也就实现了功能块2:折线图绘制。
练习绘制折线图:
绘制项目A~项目G的利润变化,需要以项目名命名图例。
涉及到的知识点有:
实现代码:
from openpyxl import load_workbook from openpyxl.chart import LineChart, Reference # 读取工作簿 wb = load_workbook('./事业01部.xlsx') # 读取工作簿中的活跃工作表 ws = wb.active # 实例化 LineChart 类,得到 LineChart 对象, 并赋值给变量chart chart=LineChart() # 实例化 Reference 类,引用工作表的部分数据。将Reference对象赋值给变量data data=Reference(worksheet=ws,min_row=3,max_row=9,min_col=1,max_col=5) # 添加被引用的数据到 LineChart 对象 chart.add_data(data,from_rows=True, titles_from_data=True) # 添加 LineChart 对象到工作表中,折线图的左上角位于单元格 C12。 ws.add_chart(chart,'C12') # 保存文件 wb.save('./事业01部.xlsx')
运行效果:
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如何使用python画折线图-python使用matplotlib绘制折线图教程
2020-11-01 13:02:29matplotlib简介matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API...因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。在Linux下比较著名的数据图工...matplotlib简介
matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。
它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。
在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不习惯,而且画图质量不高。
而 Matplotlib则比较强:Matlab的语法、python语言、latex的画图质量(还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式)。
绘图库Matplotlib的安装方法:点击这里
matplotlib绘制折线图
1. line chart
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)
plt.title('line chart')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()
2. 图例
在plot的时候指定label,然后调用legend方法可以绘制图例。例如:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
plt.plot(x, y1, label='y = sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='y = cos(x)')
plt.legend()
plt.show()
legend方法可接受一个loc关键字参数来设定图例的位置,可取值为数字或字符串:
0: "best'
1: "upper right'
2: "upper left'
3: "lower left'
4: "lower right'
5: "right'
6: "center left'
7: "center right'
8: "lower center'
9: "upper center'
10: "center'
3. 线的样式
(1)颜色
plot方法的关键字参数color(或c)用来设置线的颜色。可取值为:
1、颜色名称或简写
b: blue
g: green
r: red
c: cyan
m: magenta
y: yellow
k: black
w: white
2、#rrggbb
3、(r, g, b) 或 (r, g, b, a),其中 r g b a 取均为[0, 1]之间
4、[0, 1]之间的浮点数的字符串形式,表示灰度值。0表示黑色,1表示白色
(2)样式
plot方法的关键字参数linestyle(或ls)用来设置线的样式。可取值为:
-, solid
--, dashed
-., dashdot
:, dotted
'', ' ', None
(3)粗细
设置plot方法的关键字参数linewidth(或lw)可以改变线的粗细,其值为浮点数。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
plt.plot(x, y1, c='r', ls='--', lw=3)
plt.plot(x, y2, c='#526922', ls='-.')
plt.show()
4. marker
以下关键字参数可以用来设置marker的样式:
marker
markeredgecolor 或 mec
markeredgewidth 或 mew
markerfacecolor 或 mfc
markerfacecoloralt 或 mfcalt
markersize 或 ms
其中marker可取值为:
'.': point marker
',': pixel marker
'o': circle marker
'v': triangle_down marker
'^': triangle_up marker
'<': triangle_left marker
'>': triangle_right marker
'1': tri_down marker
'2': tri_up marker
'3': tri_left marker
'4': tri_right marker
's': square marker
'p': pentagon marker
'*': star marker
'h': hexagon1 marker
'H': hexagon2 marker
'+': plus marker
'x': x marker
'D': diamond marker
'd': thin_diamond marker
'|': vline marker
'_': hline marker
例如:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 10)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
plt.plot(x, y1, marker='o', mec='r', mfc='w')
plt.plot(x, y2, marker='*', ms=10)
plt.show()
另外,marker关键字参数可以和color以及linestyle这两个关键字参数合并为一个字符串。例如:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 10)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
plt.plot(x, y1, 'ro-')
plt.plot(x, y2, 'g*:', ms=10)
plt.show()
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。
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python画折线图代码-Python绘制折线图和散点图的详细方法介绍(代码示例)
2020-11-01 13:10:54本篇文章给大家带来的内容是关于Python绘制折线图和散点图的详细方法介绍(代码示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。1、绘制折线图和散点图要用到matplotlib下的pylab,因此我们...本篇文章给大家带来的内容是关于Python绘制折线图和散点图的详细方法介绍(代码示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
1、绘制折线图和散点图要用到matplotlib下的pylab,因此我们需要先引入,因为要用到数组实现,还要引入numpy。然后确定x轴和y轴的数据,最后将其呈现出来。import matplotlib.pylab as pyl
import numpy as np
x = [1, 3, 5, 6, 8, 13, 14, 16]
y = [5, 1, 6, 7, 9, 3, 2, 10]
pyl.plot(x, y)
pyl.show()
这样一个简单的折线图就绘制好了。
上面的plot()有三个参数,第一个参数为x轴坐标,第二个参数为y轴坐标,第三个参数为确定线型,可有可无,如果要将上面的折线图改为散点图,只需更改第三个参数为"o’。
如果让折线图和散点图叠加还可以突出每个点。
2.我们还可以改变线和点的颜色,只需修改plot()的第三个参数。c--cyan--青色
r--red--红色
m--magente--品红
g--green--绿色
b--blue--蓝色
y--yellow--黄色
k--black--黑色
w--white--白色
上述参数可以叠加。
3.我们还可以改变线型,也是修改plot的第三个参数。- 实线
-- 虚线
-. 形式即为-.
: 细小的虚线
4.我们还可以改变点型,同样是修改第三个参数。s--方形
h--六角形
H--六角形
*--*形
+--加号
x--x形
d--菱形
D--菱形
p--五角形
5.我们目前绘制的图形,无图像名称及横纵坐标轴的名称,我们需要在程序中添加如下语句pyl.title()
pyl.xlabel()
pyl.ylabel()
6.现在绘图的x,y轴的范围是系统自动生成的,我们要想自定义,需要加上下面的两条语句,括号内为取值范围pyl.xlim()
pyl.ylim()
7.如果要在同一幅图中绘制多个图像,只需在show()之前再定义另外两个变量即可
以上就是Python绘制折线图和散点图的详细方法介绍(代码示例)的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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