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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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    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

    plt.xlim(1971,2021)

    展开全文
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    54ugek2xgl.png

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    所以行哥分享matplotlib和seaborn速查表给读者们在画图的时候使用,需要pdf版本的话可以在行哥免费的星球里下载? matplotlib速查表? seaborn速查表还有读者反应,有时候在数据可视化的时候不知道使用什么图来展示数据,这里提供了top50的可视化案例进行选择0 初始配置1. 相关性1.1 散点图1.2 气泡图1.3 散点图与最佳...

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  • 今天小编就为大家分享一篇python绘制散点图并标记序号的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • python散点图折线图

    万次阅读 多人点赞 2020-12-10 22:54:24
    Python-画图(散点图scatter、保存savefig)及颜色大全 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #...

    Python-画图(散点图scatter、保存savefig)及颜色大全
    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

    在这里插入图片描述
    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
    
    展开全文
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