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2022-01-16 04:32:42
Matplotlib 是一个用 Python 编写的流行的数据可视化库。数据可视化有助于以简单直观的方式呈现大型和复杂的数据集。
import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5, 6] y = [1, 5, 3, 5, 7, 8] plt.plot(x, y) plt.show()
得到一个简单的折线图:
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【Python_绘图】折线图与散点图
2021-06-07 10:00:09接续 【Python_绘图】折线图https://mp-new.csdn.net/mp_blog/creation/editor/117462761接续博文 “【Python_绘图】折线图” CSDN
功能
- 数据:读取表格(可指定Sheet表……也可指定Sheet表中的特定列)
- 绘图样式:多条折线图+散点图 → 标记点折线图
- 设置参数:设置轴标题、添加分界线等
代码
import matplotlib.pyplot as plt import xlrd import numpy as np import seaborn as sns # 设置字体格式,以显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman'] x_data = [] y1_data = [] y2_data = [] y3_data = [] y4_data = [] y5_data = [] y6_data = [] # 读取表格数据 data = xlrd.open_workbook(r'D:\mekong_NLP\作图\20210512 作图数据汇总\图三 情感折线与词云\20210606 情感分值作图表.xlsx') table = data.sheets()[0] # 表格中的Sheet1 x_data = list(range(1971,2021,1)) x_ticks=np.arange(1971,2021,5) #读取第x行 cap1 = table.row_values(0) cap2 = table.row_values(1) cap3 = table.row_values(2) cap4 = table.row_values(3) cap5 = table.row_values(4) cap6 = table.row_values(5) for i in range(0, len(x_data)): y1_data.append(cap1[i]) for i in range(0, len(x_data)): y2_data.append(cap2[i]) for i in range(0, len(x_data)): y3_data.append(cap3[i]) for i in range(0, len(x_data)): y4_data.append(cap4[i]) for i in range(0, len(x_data)): y5_data.append(cap5[i]) for i in range(0, len(x_data)): y6_data.append(cap6[i]) #逐条 作折线图 plt.plot(x_data, y1_data, c='crimson',linestyle=':',linewidth=2,label='China') plt.plot(x_data, y2_data, c='coral',linestyle=':',linewidth=2,label='Myanmar') plt.plot(x_data, y3_data, c='hotpink',linestyle=':',linewidth=2,label='Laos') plt.plot(x_data, y4_data, c='blue',linestyle=':',linewidth=2,label='Thailand') plt.plot(x_data, y5_data, c='lightsteelblue',linestyle=':',linewidth=2,label='Cambodia') plt.plot(x_data, y6_data, c='cornflowerblue',linestyle=':',linewidth=2,label='Vietnam') #逐条线 作散点图 plt.scatter(x_data, y1_data, c='crimson',s=15) plt.scatter(x_data, y2_data, c='coral',s=15) plt.scatter(x_data, y3_data, c='hotpink',s=15) plt.scatter(x_data, y4_data, c='blue',s=15) plt.scatter(x_data, y5_data, c='lightsteelblue',s=15) plt.scatter(x_data, y6_data, c='cornflowerblue',s=15) #修改图 相关参数 #plt.title('F1值随迭代次数的变化') plt.xticks(x_ticks) plt.tick_params(labelsize=16)#横纵标签大小 plt.xlabel('Year',size=16) plt.ylabel('Sentiment score',size=16) plt.ylim(ymin=-0.80, ymax=0.80) plt.vlines(1991, -0.8, 0.8, colors="black", linestyles="dashed",linewidth=1)#分界线 plt.vlines(1994, -0.8, 0.8, colors="black", linestyles="dashed",linewidth=1) plt.vlines(2008, -0.8, 0.8, colors="black", linestyles="dashed",linewidth=1) plt.vlines(2015, -0.8, 0.8, colors="black", linestyles="dashed",linewidth=1) leg=plt.legend(columnspacing=1,fontsize=16)#图例 leg.get_frame().set_linewidth(0.0)#不显示右边与上边线 sns.despine()#不显示右边与上边线 plt.show()#绘图
效果示例
附:使线贴合纵轴
- 参考:python作图图形不贴着坐标轴?python作图图形不贴着坐标轴? - 知乎
- 增添以下代码即可:
plt.xlim(1971,2021)
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python中的散点图还可以这么画
(这个针对改变描点形状)一、散点图
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #matplotlib画图中中文显示会有问题,需要这两行设置默认字体 plt.xlabel('x') #plt.ylabel('') plt.xlim(xmax=10,xmin=0) plt.ylim(ymax=2,ymin=0) x1=[]#自定义点 y1 = []#自定义点 x2=[]#自定义点 y2=[]#自定义点 colors1 = 'r' #点的颜色 colors2 = 'g' area = np.pi * 4**2 # 点面积 plt.scatter(x1, y1, s=area, c=colors1, alpha=0.4, label='a') plt.scatter(x2, y2, s=area, c=colors2, alpha=0.4, label='b') #plt.plot([0,9.5],[9.5,0],linewidth = '0.5',color='#000000') plt.legend() plt.yticks(()) plt.title('test') plt.show()
二、折线图
去掉上、右坐标线
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False)
解决中文乱码
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
设置坐标轴标题
plt.xlabel('x') plt.ylabel('y')
设置坐标范围
plt.xlim(xmax=5,xmin=0) plt.ylim(ymax=4,ymin=0)
自定义坐标描点连线数据
x1=[1,2,3,4,5] y1=[2.4118,2.3837,1.5294,2.6,1.5663] x2=x1; y2=[0.64,0.83034,0.76093,0.32199,0.55581]
开始作图
plt.plot(x1,y1,color='r',label='test') plt.plot(x2,y2,color='g',label='test2')
设置标题
plt.title(r'人生若只如初见')
添加图标
plt.legend()
在指定坐标处添加文字内容
plt.text(1, 3.0, r'何事秋风',color='r',fontsize=15) plt.text(3, 3.0, r'悲画扇',color='r',fontsize=15)
整体效果
完整代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.xlim(xmax=5,xmin=0) plt.ylim(ymax=4,ymin=0) x1=[1,2,3,4,5] y1=[2.4118,2.3837,1.5294,2.6,1.5663] x2=x1; y2=[0.64,0.83034,0.76093,0.32199,0.55581] plt.plot(x1,y1,color='r',label='test') plt.plot(x2,y2,color='g',label='test2') plt.title(r'人生若只如初见') plt.legend() plt.text(1, 3.0, r'何事秋风',color='r',fontsize=15) plt.text(3, 3.0, r'悲画扇',color='r',fontsize=15)
用Pycharm运行不出图
plt.show()
保存图片到本地
其中dpi为图像的清晰度,可改高一点 比如600,图片会更大更清晰
plt.savefig('图片名字.png', dpi=300, bbox_inches='tight')#指定分辨率
其他
python plt画图横纵坐标0点重合
#移位置 设为原点相交 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0))
y坐标轴反向
ax.invert_yaxis() #y轴反向
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