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  • 1.5) # 蓝色的线 plt.plot(y.cumsum(),'ro') #离散的 plt.grid(True) plt.axis('tight') plt.xlabel('index') plt.ylabel('value') plt.title('A simple Plot') plt.show() 以上就是Python 绘制可视化折线图的详细...

    1. 用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply

    import numpy as np

    import matplotlib as mpl

    import matplotlib.pyplot as plt

    np.random.seed(1000)

    y = np.random.standard_normal(10)

    print "y = %s"% y

    x = range(len(y))

    print "x=%s"% x

    plt.plot(y)

    plt.show()

    2020722145907175.jpg

    2. 操纵坐标轴和增加网格及标签的函数

    import numpy as np

    import matplotlib as mpl

    import matplotlib.pyplot as plt

    np.random.seed(1000)

    y = np.random.standard_normal(10)

    plt.plot(y.cumsum())

    plt.grid(True) ##增加格点

    plt.axis('tight') # 坐标轴适应数据量 axis 设置坐标轴

    plt.show()

    2020722145954450.jpg

    3. plt.xlim 和 plt.ylim 设置每个坐标轴的最小值和最大值

    #!/etc/bin/python

    #coding=utf-8

    import numpy as np

    import matplotlib as mpl

    import matplotlib.pyplot as plt

    np.random.seed(1000)

    y = np.random.standard_normal(20)

    plt.plot(y.cumsum())

    plt.grid(True) ##增加格点

    plt.xlim(-1,20)

    plt.ylim(np.min(y.cumsum())- 1, np.max(y.cumsum()) + 1)

    plt.show()

    2020722150037217.jpg

    4. 添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线

    #!/etc/bin/python

    #coding=utf-8

    import numpy as np

    import matplotlib as mpl

    import matplotlib.pyplot as plt

    np.random.seed(1000)

    y = np.random.standard_normal(20)

    plt.figure(figsize=(7,4)) #画布大小

    plt.plot(y.cumsum(),'b',lw = 1.5) # 蓝色的线

    plt.plot(y.cumsum(),'ro') #离散的点

    plt.grid(True)

    plt.axis('tight')

    plt.xlabel('index')

    plt.ylabel('value')

    plt.title('A simple Plot')

    plt.show()

    2020722150117422.jpg

    以上就是Python 绘制可视化折线图的详细内容,更多关于Python 绘制折线图的资料请关注python博客其它相关文章!

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  • 当我们获取完数据之后,一般来说数据可视化呈现的最基础图形就是:柱状图、水平条形图、折线图等等,在python的matplotlib库中分别可用bar、barh、plot函数来构建它们,再使用xticks与yticks(设置坐标轴刻度)、...

    当我们获取完数据之后,一般来说数据可视化呈现的最基础图形就是:柱状图、水平条形图、折线图等等,在python的matplotlib库中分别可用bar、barh、plot函数来构建它们,再使用xticks与yticks(设置坐标轴刻度)、xlabel与ylabel(设置坐标轴标签)、title(标题)、legend(图例)、xlim与ylim(设置坐标轴数据范围)、grid(设置网格线)等命令来装饰图形,让它更明晰与美观,但是对于数据标签(即在图形中的每一个点或条形位置上标注出相应数值),却没有直接的命令导出。我们看很多python可视化做出的柱状图等等,在柱子数量不多的条件下,没有数据标签,只有光秃秃的一个个柱子,这样就使得图形缺了些什么。事实上,在python的matplotlib中有在图形中添加文字说明的命令——text,我们就可以利用这个命令,在图中每个单位要素中添加相应文字,来构造数字标签。

    以本人专栏知乎专栏写的《大数据时代,哪些课程最受欢迎?》所爬取数据为例,经过numpy得到了不同课程类别下的平均学习人数,如图:

    5ae17ace7984

    v2-436583cccc6aaf0b95703e570b42cf45_b.png

    plt.figure(figsize=(10,6))

    #设置x轴柱子的个数

    x=np.arange(14)+1 #课程品类数量已知为14,也可以用len(ppv3.index)

    #设置y轴的数值,需将numbers列的数据先转化为数列,再转化为矩阵格式

    y=np.array(list(ppv3['numbers']))

    xticks1=list(ppv3.index) #构造不同课程类目的数列

    #画出柱状图

    plt.bar(x,y,width = 0.35,align='center',color = 'c',alpha=0.8)

    #设置x轴的刻度,将构建的xticks代入,同时由于课程类目文字较多,在一块会比较拥挤和重叠,因此设置字体和对齐方式

    plt.xticks(x,xticks1,size='small',rotation=30)

    #x、y轴标签与图形标题

    plt.xlabel('课程主题类别')

    plt.ylabel('number')

    plt.title('不同课程类别的平均学习人数')

    **#设置数字标签**

    **for a,b in zip(x,y):**

    ** plt.text(a, b+0.05, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=7)**

    #设置y轴的范围

    plt.ylim(0,3700)

    plt.show()

    最终得到的图形为:

    5ae17ace7984

    不同类别学习人数.png

    着重讲一下如何设置数字标签

    #设置数字标签

    for a,b in zip(x,y):

    plt.text(a, b+0.05, '%.0f' % b, ha='center', va= 'bottom',fontsize=7)

    首先,前边设置的x、y值其实就代表了不同柱子在图形中的位置(坐标),通过for循环找到每一个x、y值的相应坐标——a、b,再使用plt.text在对应位置添文字说明来生成相应的数字标签,而for循环也保证了每一个柱子都有标签。

    其中,a, b+0.05表示在每一柱子对应x值、y值上方0.05处标注文字说明, '%.0f' % b,代表标注的文字,即每个柱子对应的y值, ha='center', va= 'bottom'代表horizontalalignment(水平对齐)、verticalalignment(垂直对齐)的方式,fontsize则是文字大小。

    条形图、折线图也是如此设置,饼图则在pie命令中有数据标签的对应参数。对于累积柱状图、双轴柱状图则需要用两个for循环,同时通过a与b的不同加减来设置数据标签位置,比如在本文另一文章[《双十一预售战下的电商风云》](https://zhuanlan.zhihu.com/p/23492721

    ) ,如图:

    5ae17ace7984

    电商平台商品评价.png

    其命令为:

    5ae17ace7984

    电商代码.png

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  • python操作matplotlib画折线图显示数据

    万次阅读 多人点赞 2018-01-25 22:14:26
    本文想说的是折线点的地方显示数据纵坐标数据 利用:plt.text() 方法 废话不多说,直接上代码: # encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt # 月份 x1 = ['2017-01', '2017-02', '2017-03', '2017-04...

    本文想说的是折线点的地方显示数据纵坐标数据

    利用:plt.text() 方法

    废话不多说,直接上代码:

    # encoding=utf-8
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 月份
    x1 = ['2017-01', '2017-02', '2017-03', '2017-04', '2017-05', '2017-06', '2017-07', '2017-08',
          '2017-09', '2017-10', '2017-11', '2017-12']
    
    # 体重
    y1 = [86, 85, 84, 80, 75, 70, 70, 74, 78, 70, 74, 80]
    
    # 设置画布大小
    plt.figure(figsize=(16, 4))
    
    # 标题
    plt.title("my weight")
    
    # 数据
    plt.plot(x1, y1, label='weight changes', linewidth=3, color='r', marker='o',
             markerfacecolor='blue', markersize=20)
    
    # 横坐标描述
    plt.xlabel('month')
    
    # 纵坐标描述
    plt.ylabel('weight')
    
    # 设置数字标签
    for a, b in zip(x1, y1):
        plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=20)
    
    plt.legend()
    plt.show()
    

    效果:


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  • 今天小编就为大家分享一篇修改python plot折线图的坐标轴刻度方法,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...

    5f571eacbf1c2385.jpg

    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

    1566617745680957.jpg

    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。

    展开全文
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python画折线图显示点值

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