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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:

    20171219160458195.jpg?201711191658

    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:

    20171219160647690.jpg?2017111916657

    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:

    20171219160808279.jpg?201711191696

    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:

    20171219161046687.jpg?20171119161056

    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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  • 主要介绍了python绘制简单折线图代码示例,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。
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  • Python绘制折线图(上)

    千次阅读 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。

    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_rowmax_rowmin_colmax_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”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TrueFalse,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TrueFalse,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

    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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  • 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...因此如果你需要绘制某种类型的,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()

    20172893246319.png?20171893256

    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()

    20172893327769.png?20171893336

    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()

    20172893622705.png?20171893632

    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()

    20172893726323.png?20171893734

    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()

    20172893807002.png?20171893816

    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。

    展开全文
  • 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。

    1547432569968694.png

    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’。

    1547432588381177.png

    如果让折线图和散点图叠加还可以突出每个点。

    1547432600221258.png

    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。

    1547432614385924.png

    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

    1547432627449829.png

    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

    1547432643978752.png

    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()

    1547432656383573.png

    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

    1547432668692499.png

    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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  • Python画折线图

    2021-10-14 11:18:29
    /usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from scipy import interpolate import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams config = { "font.family": 'serif', ...
  • 1.最简单的直线代码如下:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=[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]#...
  • 使用python绘制折线图

    2020-11-20 19:52:28
    matplotlib是python中用于数据可视化最常用的包,如果系统中未安装matplotlib包,可以在命令行使用pip install matplotlib安装matplotlib包下面我们开始使用matplotlib....[1, 4, 9, 16, 25]#绘制折线图并设置线条宽...
  • matplotlib是Python中的一个第三方库。主要用于开发2D图表,以渐进式、交互式的方式实现数据可视化,可以更直观的呈现数据,使数据更具说服力。 一、安装matplotlib pip install matplotlib -i ...
  • python画折线图-python如何画折线图

    千次阅读 2020-10-28 21:28:07
    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 npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt#这里导入...
  • python画折线图参数配置

    千次阅读 2021-06-09 18:42:45
    python画折线图参数配置 1.设定x,y坐标轴间隔 2.中文显示,搞定 3.网格线显示,搞定 4.数值显示,简化阅读繁琐程度 5.设置折线的颜色 #解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt....
  • 利用Python绘制科研论文折线图,通过读取exal大量数据,进行折线图绘制。
  • 主要介绍了Python 绘制可视化折线图的方法,文中讲解非常细致,代码帮助大家更好的理解和学习,感兴趣的朋友可以了解下
  • Python绘制折线图、散点图

    万次阅读 多人点赞 2019-01-06 11:01:13
    Python绘图需要下载安装matplotlib模块,它是一个数学绘图库,我们将使用它来制作简单的图表,如折线图和散点图。关于matplotlib模块的下载安装预配置将在后面具体介绍。 (一)绘制折线图 首先,我们先绘制一个...
  • 今天教大家用python绘制一些线性图案,需要的朋友可以借鉴参考一下。最简单的直线代码如下:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=[0,1]y=[0,1]plt.figure()plt.plot(x,y)plt.savefig("...
  • 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...
  • 折线图绘制主要分为四步: 1)导入相关的库 2)做图片输出的通用设置 3)设置数据及折现的属性 4)设置图的标题 案例: import matplotlib import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt %...
  • python 画折线图 并标记

    千次阅读 2021-03-27 20:31:59
    首先安装plt相关的包,其实也就是画图相关的包,好像叫做Matplotlib 无所谓,安装包的命令行给你,直接粘,然后复制代码,直接跑就好 pip install pytest-plt 下面就是代码了 import matplotlib.pyplot as plt ...
  • 添加如下代码即可: import matplotlib matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False
  • Python绘制折线图(下)

    千次阅读 2022-02-18 10:11:56
    完成上面的折线图绘制后,目前工作表的折线图应该是长这样的: 这折线图存在一些问题:信息模糊;不清楚X轴、Y轴描述了什么数据;折线图的样式不是很美观。 所以,还需要进行折线图信息及样式的优化,具体可...
  • 使用python绘制简单折线图

    千次阅读 2022-03-18 20:22:27
    构建python文件,使用import函数引入两个类,使我们可以绘制图像并对图像样式进行改变使其更加明显美观。 值得一提的是,matplotlib绘制出的图像会出现无法显示中文的情况,这并不是因为它不具备中文字体,而是并...
  • Python绘制折线图or平滑曲线图(2D)

    千次阅读 2021-10-20 09:58:03
    python通过插值的方式绘制平滑的曲线
  • 今天教大家用python绘制一些线性图案,需要的朋友可以借鉴参考一下。最简单的直线代码如下:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=[0,1]y=[0,1]plt.figure()plt.plot(x,y)plt.savefig("easyplot....
  • 利用python画折线图

    千次阅读 2020-12-04 15:26:12
    mfc='w',label=u'y=x^2曲线') plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10,label=u'y=x^3曲线') plt.legend() # 让图例生效 plt.xticks(x, names, rotation=45) plt.margins(0) plt.subplots_adjust(bottom=0.15) plt....

空空如也

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