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  • 使用 Python 的 matplotlib 库来画图还是比较方便的,今天整理一下 matplotlib 画折线图的方法。一、Python 使用 matplotlib 画折线图# coding:utf-8"""Author: roguesirDate: 2017/8/30GitH...

    bandwagonhost-top.png

    话不多说,直接上代码。最近修改一篇论文,实验部分的图全部重画了一下,也正好在此进行整理。使用 Python 的 matplotlib 库来画图还是比较方便的,今天整理一下用 matplotlib 画折线图的方法。

    一、Python 使用 matplotlib 画折线图# coding:utf-8

    """

    Author: roguesir

    Date: 2017/8/30

    GitHub: https://roguesir.github.com

    Blog: http://blog.csdn.net/roguesir

    """

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    x1=[20,33,51,79,101,121,132,145,162,182,203,219,232,243,256,270,287,310,325]

    y1=[49,48,48,48,48,87,106,123,155,191,233,261,278,284,297,307,341,319,341]

    x2=[31,52,73,92,101,112,126,140,153,175,186,196,215,230,240,270,288,300]

    y2=[48,48,48,48,49,89,162,237,302,378,443,472,522,597,628,661,690,702]

    x3=[30,50,70,90,105,114,128,137,147,159,170,180,190,200,210,230,243,259,284,297,311]

    y3=[48,48,48,48,66,173,351,472,586,712,804,899,994,1094,1198,1360,1458,1578,1734,1797,1892]

    x=np.arange(20,350)

    l1=plt.plot(x1,y1,'r--',label='type1')

    l2=plt.plot(x2,y2,'g--',label='type2')

    l3=plt.plot(x3,y3,'b--',label='type3')

    plt.plot(x1,y1,'ro-',x2,y2,'g+-',x3,y3,'b^-')

    plt.title('The Lasers in Three Conditions')

    plt.xlabel('row')

    plt.ylabel('column')

    plt.legend()

    plt.show()

    根据自己的需要进行修改即可。

    二、效果图

    oldtang.com_matplotlib.png

    ————————————————

    版权声明:本文为CSDN博主「roguesir」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。

    原文链接:https://blog.csdn.net/roguesir/article/details/77839721

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  • Excel 几秒钟就能出一张折线图。真的就这么简单吗?想一想:在普通的折线图中,如何自动地添加一条代表平均值的横线?如何添加一条带箭头的趋势线?如何快速地标注最大值和最小值?如何标注特殊事件?如何对...

    说起折线图,很多人都觉得非常简单,不就是一些点连成的线吗?用 Excel 几秒钟就能画出一张折线图。

    真的就这么简单吗?

    想一想:在普通的折线图中,如何自动地添加一条代表平均值的横线?如何添加一条带箭头的趋势线?如何快速地标注最大值和最小值?如何标注特殊事件?如何对折线图进行数据分析?

    下面我们用一个具体的案例,演示折线图的分析过程和画图的方法。

    一个案例

    根据某公司 2019 年 9 月份每天的销量数据,画出如下一张折线图:

    f5c2c1df6503

    通过观察可以看到,销量每隔几天就有一个波谷,对照日历,发现一个规律:这些销量比较低的日期,都是周末或节假日。

    如果理解了业务的周期性,那么在分析数据时,就能排除一些干扰,更快地找到对业务真正有价值的信息。

    排除周期性的因素之后,我们观察折线图中的最大值和最小值,看看它们是否在正常范围以内,如果不是的话,那么要分析背后的原因。

    比如说,9 月 30 日的销量最高,明显高于平时的正常水平,经过与业务沟通和分析发现,是因为这一天做了打折促销的运营活动。

    在折线图中,有一条代表平均值的横线,以及一条带箭头的趋势线,它们有助于对数据整体趋势的把握。

    从上面的图中可以看出,中秋节放假之后,销量有所上升,结合广告费的投入数据进行分析,计算它们相关系数,发现销量与广告费之间具有比较强的正相关性,也就是说,中秋节之后,销量上升的主要原因,是公司加大了广告费的投入。

    通过上面的分析解读,我们知道,折线图能直观地反映出数据随着时间变化的趋势,让数据更容易进行对比,发现数据背后规律性的知识,从而帮助管理者更好地做出决策。

    画图不是为了炫技,而是为了提高信息传递的效率。你不妨反思一下自己画过的图,是不是提高了信息传递的效率呢?

    画图方法

    能画折线图的软件工具有很多,本文采用的是 Python中的 matplotlib库。

    在Jupyter Lab 中运行以下 Python代码,就可以画出上面那张折线图。

    读取数据

    # 读取每日销售数据

    df = pd.read_excel('2019年9月每日销售.xlsx')

    df

    日期 实际销量

    0 2019-09-01 7

    1 2019-09-02 16

    2 2019-09-03 18

    3 2019-09-04 16

    4 2019-09-05 18

    5 2019-09-06 16

    6 2019-09-07 9

    7 2019-09-08 7

    8 2019-09-09 16

    9 2019-09-10 15

    10 2019-09-11 17

    11 2019-09-12 16

    12 2019-09-13 3

    13 2019-09-14 6

    14 2019-09-15 7

    15 2019-09-16 25

    16 2019-09-17 23

    17 2019-09-18 22

    18 2019-09-19 23

    19 2019-09-20 21

    20 2019-09-21 13

    21 2019-09-22 12

    22 2019-09-23 22

    23 2019-09-24 23

    24 2019-09-25 23

    25 2019-09-26 22

    26 2019-09-27 24

    27 2019-09-28 13

    28 2019-09-29 12

    29 2019-09-30 29

    开始分析和画图

    # 定义画图的数据

    x = df.日期

    y = df.实际销量

    # 定义颜色

    color1 = '#0085c3'

    color2 = '#7ab800'

    color3 = '#dc5034'

    # 设置图像大小

    fig = plt.figure(figsize=(10, 8))

    ax = fig.add_subplot(111)

    # 绘制折线图

    ax.plot(x, y, marker='o', color=color1)

    fig

    f5c2c1df6503

    # 标注最大值

    ax.text(x[y.idxmax()]+timedelta(hours=-12),

    y.max()+1, y.max(),

    color=color1, fontsize=15)

    # 标注最小值

    ax.text(x[y.idxmin()]+timedelta(hours=-9),

    y.min()-2, y.min(),

    color=color1, fontsize=15)

    fig

    f5c2c1df6503

    # 计算 7 天移动平均

    y2 = y.rolling(7).mean()

    # 绘制趋势线

    ax.plot(x, y2, ls='--', color=color2, label='7 天移动平均')

    fig

    f5c2c1df6503

    # 绘制平均值线

    ax.hlines(y.mean(), x[0], x[-1:],

    linestyles='-.', colors=color3)

    # 标注平均值

    ax.text(x[-1:]+timedelta(days=-7.5), y.mean()-2,

    '平均值: ' + str(round(y.mean(),1)),

    color=color3, fontsize=15)

    fig

    f5c2c1df6503

    # 绘制箭头

    plt.annotate('', xy=(x[-1:], y2[-1:]),

    xytext=(x[-2:-1], y2[-2:-1]),

    arrowprops=dict(arrowstyle='->',

    color=color2,

    shrinkB=0))

    # 标注特殊事件

    ax.annotate('中秋节', xy=(x[y.idxmin()], y.min()), color=color1,

    xytext=(x[y.idxmin()]+timedelta(days=1.5), y.min()-2),

    arrowprops=dict(arrowstyle='->', color=color1), fontsize=15)

    ax.annotate('打折促销', xy=(x[y.idxmax()], y.max()), color=color1,

    xytext=(x[y.idxmax()]+timedelta(days=-5), y.max()+2),

    arrowprops=dict(arrowstyle='->', color=color1), fontsize=15)

    fig

    f5c2c1df6503

    # 设置网格线

    ax.grid(ls=':', color='gray', alpha=0.6)

    # 设置图例的位置和大小

    ax.legend(loc='upper left', fontsize=12)

    # 设置坐标轴标签的角度和大小

    plt.xticks(rotation=90, fontsize=12)

    plt.yticks(fontsize=12)

    # 设置 y 轴的刻度范围

    ax.set_ylim(0, y.max()+5)

    # 设置图表标题

    _ = ax.set_title('2019年9月每日销量变化趋势', fontsize=25)

    fig

    f5c2c1df6503

    补充

    Series.idxmax(self,axis = 0,skipna = True,* args,** kwargs )返回最大值的行标签

    代码合集

    import numpy as np

    import pandas as pd

    import matplotlib.pyplot as plt

    from datetime import timedelta

    # 正常显示中文标签

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

    # 正常显示负号

    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

    # 读取每日销售数据

    df = pd.read_excel('./data/2019年9月每日销售.xlsx')

    # 定义画图的数据

    x = df.日期

    y = df.实际销量

    # 定义颜色

    color1 = '#0085c3'

    color2 = '#7ab800'

    color3 = '#dc5034'

    # 设置图像大小

    fig = plt.figure(figsize=(10, 8))

    ax = fig.add_subplot(111)

    # 绘制折线图

    ax.plot(x, y, marker='o', color=color1)

    # 标注最大值

    ax.text(x[y.idxmax()]+timedelta(hours=-12),

    y.max()+1, y.max(),

    color=color1, fontsize=15)

    # 标注最小值

    ax.text(x[y.idxmin()]+timedelta(hours=-9),

    y.min()-2, y.min(),

    color=color1, fontsize=15)

    # 计算 7 天移动平均

    y2 = y.rolling(7).mean()

    # 绘制趋势线

    ax.plot(x, y2, ls='--', color=color2, label='7 天移动平均')

    # 绘制箭头

    plt.annotate('', xy=(x[-1:], y2[-1:]),

    xytext=(x[-2:-1], y2[-2:-1]),

    arrowprops=dict(arrowstyle='->',

    color=color2,

    shrinkB=0))

    # 绘制平均值线

    ax.hlines(y.mean(), x[0], x[-1:],

    linestyles='-.', colors=color3)

    # 标注平均值

    ax.text(x[-1:]+timedelta(days=-7.5), y.mean()-2,

    '平均值: ' + str(round(y.mean(),1)),

    color=color3, fontsize=15)

    # 标注特殊事件

    ax.annotate('中秋节', xy=(x[y.idxmin()], y.min()), color=color1,

    xytext=(x[y.idxmin()]+timedelta(days=1.5), y.min()-2),

    arrowprops=dict(arrowstyle='->', color=color1), fontsize=15)

    ax.annotate('打折促销', xy=(x[y.idxmax()], y.max()), color=color1,

    xytext=(x[y.idxmax()]+timedelta(days=-5), y.max()+2),

    arrowprops=dict(arrowstyle='->', color=color1), fontsize=15)

    # 设置网格线

    ax.grid(ls=':', color='gray', alpha=0.6)

    # 设置图例的位置和大小

    ax.legend(loc='upper left', fontsize=12)

    # 设置坐标轴标签的角度和大小

    plt.xticks(rotation=90, fontsize=12)

    plt.yticks(fontsize=12)

    # 设置 y 轴的刻度范围

    ax.set_ylim(0, y.max()+5)

    # 设置图表标题

    _ = ax.set_title('2019年9月每日销量变化趋势', fontsize=25)

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  • python读取csv并画折线图

    千次阅读 多人点赞 2019-10-19 15:58:32
    python读取csv并画折线图 本文将说明如何用Python读取csv文件并且使用其数据画出折线图 1、导入库并规定格式 import csv import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib plt.rcParams['font.sans-serif'] =...

    python读取csv并画折线图

    本文将说明如何用Python读取csv文件并且使用其数据画出折线图。
    因为之前是直接写在了大工程里没有单独测试,把导入的库复制少了一个,现版本已经修正。有什么错误请各位直接指出。

    1、导入库并规定格式
    如果没有安装相关包的请先在控制台使用pip install命令安装pandas包和matplotlib包。

    	import csv
    	import matplotlib.pyplot as plt
    	import pandas as pd
    	plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    	plt.rcParams['font.family']='sans-serif'
    	plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False	
    

    2、读取csv文件

    data = pd.read_csv('文件名.csv')
    

    3、读取指定列

    xdata = []
    ydata = []
    xdata = data.ix[:,'列名1']   #将csv中列名为“列名1”的列存入xdata数组中
    							#如果ix报错请将其改为loc
    ydata = data.ix[:,'列名2']   #将csv中列名为“列名2”的列存入ydata数组中
    

    4、设置格式

    plt.plot(xdata,ydata,'bo-',label=u'',linewidth=1)
    plt.title(u"表名",size=10)   #设置表名为“表名”
    plt.legend()
    plt.xlabel(u'x轴名',size=10)   #设置x轴名为“x轴名”
    plt.ylabel(u'y轴名',size=10)   #设置y轴名为“y轴名”
    

    5、输出图表

    plt.show()
    
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  • python matplotlib 两条折线图 其中一组数据有空值 如何处理? import csv from datetime import datetime from matplotlib import pyplot as plt filename = 'data.csv' with open(filename) as f: ...
  • 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。以下文章来源于python...下面我给大家介绍一下如何用pyecharts出各种折线图1.基本折线图...

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

    以下文章来源于python数据分析之禅 ,作者鸟哥

    折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。

    9e33c95592ac4d5b951837a140d81183

    下面我给大家介绍一下如何用pyecharts画出各种折线图

    1.基本折线图

    importpyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts importLine

    x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

    y=[100,200,300,400,500,400,300]

    line=(

    Line()

    .set_global_opts(

    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),

    xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),

    yaxis_opts=opts.AxisOpts(

    type_="value",

    axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),

    splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),

    ),

    )

    .add_xaxis(xaxis_data=x)

    .add_yaxis(

    series_name="基本折线图",

    y_axis=y,

    symbol="emptyCircle",

    is_symbol_show=True,

    label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),

    )

    )

    line.render_notebook()

    ece7422f620a4a10b3fe56f94bb0f84f

    series_name:图形名称

    y_axis:数据

    symbol:标记的图形,pyecharts提供的类型包括'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle', 'diamond', 'pin', 'arrow', 'none',也可以通过 'image://url' 设置为图片,其中 URL 为图片的链接。is_symbol_show:是否显示 symbol

    2.连接空数据(折线图)

    有时候我们要分析的数据存在空缺值,需要进行处理才能画出折线图

    importpyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts importLine

    x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

    y=[100,200,300,400,None,400,300]

    line=(

    Line()

    .add_xaxis(xaxis_data=x)

    .add_yaxis(

    series_name="连接空数据(折线图)",

    y_axis=y,

    is_connect_nones=True

    )

    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-连接空数据"))

    )

    line.render_notebook()

    4acbeb4e162d4c9999e719c744aec8b9

    3.多条折线重叠

    importpyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts importLine

    x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

    y1=[100,200,300,400,100,400,300]

    y2=[200,300,200,100,200,300,400]

    line=(

    Line()

    .add_xaxis(xaxis_data=x)

    .add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y1,symbol="arrow",is_symbol_show=True)

    .add_yaxis(series_name="y2线",y_axis=y2)

    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-多折线重叠"))

    )

    line.render_notebook()

    f5ab9549b9b64433bc91f0fe268fcefe

    4.平滑曲线折线图

    importpyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts importLine

    x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

    y1=[100,200,300,400,100,400,300]

    y2=[200,300,200,100,200,300,400]

    line=(

    Line()

    .add_xaxis(xaxis_data=x)

    .add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y1, is_smooth=True)

    .add_yaxis(series_name="y2线",y_axis=y2, is_smooth=True)

    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-多折线重叠"))

    )

    line.render_notebook()

    d52a6f020e8244bfa4815f204b03651e

    is_smooth:平滑曲线标志

    5.阶梯图

    importpyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts importLine

    x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

    y1=[100,200,300,400,100,400,300]

    line=(

    Line()

    .add_xaxis(xaxis_data=x)

    .add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y1, is_step=True)

    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-阶梯图"))

    )

    line.render_notebook()

    2fc1e51a46b0442cb2f1cbee9cbe5ed0

    is_step:阶梯图参数

    6.变换折线的样式

    importpyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts importLinefrom pyecharts.faker importFaker

    x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

    y1=[100,200,300,400,100,400,300]

    line=(

    Line()

    .add_xaxis(xaxis_data=x)

    .add_yaxis("y1",

    y1,

    symbol="triangle",

    symbol_size=30,

    linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="red", width=4, type_="dashed"),

    itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(

    border_width=3, border_color="yellow", color="blue"),

    )

    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-ItemStyle"))

    )

    line.render_notebook()

    22220851bfef47c480e5b88b1237cd2d

    linestyle_opts:折线样式配置

    color设置颜色,width设置宽度

    type设置类型,有'solid', 'dashed', 'dotted'三种类型

    itemstyle_opts:图元样式配置,border_width设置描边宽度,border_color设置描边颜色,color设置纹理填充颜色

    7.折线面积图

    importpyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts importLine

    x=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日']

    y1=[100,200,300,400,100,400,300]

    y2=[200,300,200,100,200,300,400]

    line=(

    Line()

    .add_xaxis(xaxis_data=x)

    .add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y1,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))

    .add_yaxis(series_name="y2线",y_axis=y2,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))

    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-多折线重叠"))

    )

    line.render_notebook()

    4b65deb80c714d5a9e069d3c878a2ea0

    8.双横坐标折线图

    importpyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts importLinefrom pyecharts.commons.utils importJsCode

    js_formatter= """function (params) {

    console.log(params);

    return '降水量 ' + params.value + (params.seriesData.length ? ':' + params.seriesData[0].data : '');

    }"""line=(

    Line()

    .add_xaxis(

    xaxis_data=["2016-1","2016-2","2016-3","2016-4","2016-5","2016-6","2016-7","2016-8","2016-9","2016-10","2016-11","2016-12",

    ]

    )

    .extend_axis(

    xaxis_data=["2015-1","2015-2","2015-3","2015-4","2015-5","2015-6","2015-7","2015-8","2015-9","2015-10","2015-11","2015-12",

    ],

    xaxis=opts.AxisOpts(

    type_="category",

    axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),

    axisline_opts=opts.AxisLineOpts(

    is_on_zero=False, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#6e9ef1")

    ),

    axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(

    is_show=True, label=opts.LabelOpts(formatter=JsCode(js_formatter))

    ),

    ),

    )

    .add_yaxis(

    series_name="2015 降水量",

    is_smooth=True,

    symbol="emptyCircle",

    is_symbol_show=False,

    color="#d14a61",

    y_axis=[2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3],

    label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),

    linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),

    )

    .add_yaxis(

    series_name="2016 降水量",

    is_smooth=True,

    symbol="emptyCircle",

    is_symbol_show=False,

    color="#6e9ef1",

    y_axis=[3.9, 5.9, 11.1, 18.7, 48.3, 69.2, 231.6, 46.6, 55.4, 18.4, 10.3, 0.7],

    label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),

    linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),

    )

    .set_global_opts(

    legend_opts=opts.LegendOpts(),

    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="none", axis_pointer_type="cross"),

    xaxis_opts=opts.AxisOpts(

    type_="category",

    axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),

    axisline_opts=opts.AxisLineOpts(

    is_on_zero=False, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#d14a61")

    ),

    axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(

    is_show=True, label=opts.LabelOpts(formatter=JsCode(js_formatter))

    ),

    ),

    yaxis_opts=opts.AxisOpts(

    type_="value",

    splitline_opts=opts.SplitLineOpts(

    is_show=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(opacity=1)

    ),

    ),

    )

    )

    line.render_notebook()

    b766ac0f7eee44cca8c68ab84230ddb4

    9.用电量随时间变化

    importpyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts importLine

    x_data=["00:00","01:15","02:30","03:45","05:00","06:15","07:30","08:45","10:00","11:15","12:30","13:45","15:00","16:15","17:30","18:45","20:00","21:15","22:30","23:45",

    ]

    y_data=[300,280,250,260,270,300,550,500,400,390,380,390,400,500,600,750,800,700,600,400,

    ]

    line=(

    Line()

    .add_xaxis(xaxis_data=x_data)

    .add_yaxis(

    series_name="用电量",

    y_axis=y_data,

    is_smooth=True,

    label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),

    linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),

    )

    .set_global_opts(

    title_opts=opts.TitleOpts(title="一天用电量分布", subtitle="纯属虚构"),

    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),

    xaxis_opts=opts.AxisOpts(boundary_gap=False),

    yaxis_opts=opts.AxisOpts(

    axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} W"),

    splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),

    ),

    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(

    is_piecewise=True,

    dimension=0,

    pieces=[

    {"lte": 6, "color": "green"},

    {"gt": 6, "lte": 8, "color": "red"},

    {"gt": 8, "lte": 14, "color": "yellow"},

    {"gt": 14, "lte": 17, "color": "red"},

    {"gt": 17, "color": "green"},

    ],

    pos_right=0,

    pos_bottom=100),

    )

    .set_series_opts(

    markarea_opts=opts.MarkAreaOpts(

    data=[

    opts.MarkAreaItem(name="早高峰", x=("07:30", "10:00")),

    opts.MarkAreaItem(name="晚高峰", x=("17:30", "21:15")),

    ]

    )

    )

    )

    line.render_notebook()

    52b0114a06324a1895a14d16281c8ad0

    这里给大家介绍几个关键参数:

    ①visualmap_opts:视觉映射配置项,可以将折线分段并设置标签(is_piecewise),将不同段设置颜色(pieces);

    ②markarea_opts:标记区域配置项,data参数可以设置标记区域名称和位置。

    展开全文
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空空如也

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如何用python画折线图

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