python 画折线图


1. 安装依赖的包
    安装Numpy, Scipy,Matplotli
    分别输入下面的代码进行安装：
    
pip install numpy
pip install scipy
sudo apt-get install python-matplotlib
 
 测试是否安装成功
   
python

>>> import pylab


没有报错则安装成功


2. 运行下面的代码即可输出折线图
import numpy as np
import pylab as pl

def drawLine(file_path):
    X=[]
    Y=[]
    fileObj=open(file_path)
    for line in fileObj.readlines(1000): 
         (X1,Y1)=line.split(" ")
         X.append(X1)
         Y.append(Y1[:-1])
    pl.plot(X,Y)
    pl.savefig("test.jpg")
    
if __name__=="__main__":

    drawLine("test.txt")


其中test.txt为如下格式：
1 1
2 2
3 3
4 6
5 18


输出的折线图test.jpg如下：

python画折线图方法
前做PPT要用到折线图，嫌弃EXCEL自带的看上去不好看，就用python写了一个画折线图的程序。
import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5,6]
y1=[35000,85000,120000]
y2=[45000,85000,100000]
y3=[25000,65000,90000]
point1=180180
point2=200000
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号
plt.scatter(x[5],point1,marker='o')
plt.scatter(x[5],point2,marker='o')
plt.plot(x[:3],y1,label='计划值PV',linewidth = 2)
plt.plot(x[:3],y2,'g--',label='挣值EV',linewidth = 2)
plt.plot(x[:3],y3,'r-.',label='实际成本AC',linewidth = 2)
plt.ylabel('美元')
plt.xlabel('月')
plt.annotate('EAC:%d'%point1, xy = (6, point1), xytext=(5.5*0.9, point1*0.9),
arrowprops=dict(arrow, connection)) #添加注释，即85%处的标记。这里包括了指定箭头样式。
plt.annotate('BAC:%d'%point2, xy = (6, point2), xytext=(5*0.9, point2*0.9),
arrowprops=dict(arrow, connection)) #添加注释，即85%处的标记。这里包括了指定箭头样式
plt.title('项目3个月后的挣值示意图')
plt.legend()
plt.show()
结果图：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持码农之家。
利用python画出折线图
本文实例为大家分享了python画折线图的具体代码，供大家参考，具体内容如下
# encoding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *                 #支持中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
names = ['5', '10', '15', '20', '25']
x = range(len(names))
y = [0.855, 0.84, 0.835, 0.815, 0.81]
y1=[0.86,0.85,0.853,0.849,0.83]
#plt.plot(x, y, 'ro-')
#plt.plot(x, y1, 'bo-')
#pl.xlim(-1, 11) # 限定横轴的范围
#pl.ylim(-1, 110) # 限定纵轴的范围
plt.plot(x, y, marker='o', mec='r', mfc='w',label=u'y=x^2曲线图')
plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10,label=u'y=x^3曲线图')
plt.legend() # 让图例生效
plt.xticks(x, names, rotation=45)
plt.margins(0)
plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
plt.xlabel(u"time(s)邻居") #X轴标签
plt.ylabel("RMSE") #Y轴标签
plt.title("A simple plot") #标题
plt.show()
效果图：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持码农之家。
以上就是本次给大家分享的关于java的全部知识点内容总结，大家还可以在下方相关文章里找到相关文章进一步学习，感谢大家的阅读和支持。

python画折线图利用的是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
结果如下
这里谈谈matplotlib.pyplot.plot()的使用方法，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，需要的可自行查询官方文档
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。

python画折线图利用的是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
结果如下
这里谈谈matplotlib.pyplot.plot()的使用方法，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，需要的可自行查询官方文档
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。