【Python】Matplotlib绘制折线图

文章目录

• • • 1.Matplotlib画图简单实现
    • 2.折线图
    • • 2.1绘制折线图
      • 2.2设置线的格式
      • 2.3设置折点
      • 2.4.图片的保存和导出
      • 2.5设置刻度
      • 2.6显示中文
      • 2.7实例：每分钟心脏跳动图
    • 3.拓展
    • • 3..1一图多线
      • 3.2一图多个坐标子图
      • 3.3坐标轴设置

1.Matplotlib画图简单实现

Matplotlib在一个绘制2D图片的库

import matplotlib.pyplot as plt#第一个表示x轴,第二个列表表示y轴plt.plot([1,0,9],[4,5,6])plt.show()

2.折线图

2.1绘制折线图

from matplotlib import pyplot as plt#设置xx=range(0,8)#设置yy=[14,17,19,11,14,13,15,16]#plot函数需要两个参数，一个是x一个是yplt.plot(x,y)plt.show()

接下来逐步对折线图进行修改

2.2设置线的格式

# plt.plot(x,y)#对折线进行修饰#color设置为红色，alpha设置为透明度，linestyle表示线的样式，linewidth表示线的宽度#color还可以设置为16进制的色值，可在网上查看各种颜色对应的色值plt.plot(x,y,color='red',alpha=0.5,linestyle='--',linewidth=1)plt.show()'''线的样式-实线(solid)--短线(dashed)-.短点相间图:虚电线(dotted)'''

2.3设置折点

#maker是设置折点的样式markersize是设置结点大小，后面两个参数分别设置折点内部plt.plot(x,y,marker='o',markersize=10,markerfacecolor='red',markeredgecolor='red',markedgewidth=5)

2.4.图片的保存和导出

import random#生成的x列表一共有12个数x=range(2,26,2)#按照x的长度进行随机生成数字,randint是随机生成整数y=[random.randint(10, 16) for i in x]#保存图片plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)plt.plot(x,y,color='yellow',alpha=0.8,marker='o',linestyle='--',linewidth=1)#plot.show()会释放figure资源，如果在显示图像之后保存图片，则会清空为空图片#plt.savfig('图片名')plt.savefig('python初阶\案例图片.png')

2.5设置刻度

import randomfrom matplotlib import font_manager#生成的x列表一共有12个数x=range(2,26,2)#按照x的长度进行随机生成数字,randint是随机生成整数y=[random.randint(15,30) for i in x]#保存图片plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)#设置x列表标签x_ticks_label=["{}:00".format(i) for i in x]#rotation表示旋转角度#设置x坐标点plt.xticks(x,x_ticks_label,rotation=45)y_ticks_label=['{}摄氏度'.format(i) for i in range(min(y),max(y)+1)]#设置x坐标轴的名称plt.xlabel("时间")#设置y坐标zplt.ylabel("温度")#设置y坐标点plt.yticks(range(min(y),max(y)+1),y_ticks_label)plt.plot(x,y,color='red',alpha=0.8,marker='o',linestyle='--',linewidth=1)plt.show()

2.6显示中文

matplotlib只显示应为，无法显示中文，需要修改matplotlib的默认字体

通过matplotlib下的font_manger可以解决

import randomfrom matplotlib import font_manager#设置文字路径,在:\windows\Fonts路径下有文字my_font=font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\C:\Windows\Fonts\SIMLI.TTF",size=20)#生成的x列表一共有12个数x=range(2,26,2)#按照x的长度进行随机生成数字,randint是随机生成整数y=[random.randint(15,30) for i in x]#保存图片plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)#设置x列表标签x_ticks_label=["{}:00".format(i) for i in x]#rotation表示旋转角度#设置x坐标plt.xticks(x,x_ticks_label,rotation=45)y_ticks_label=['{}摄氏度'.format(i) for i in range(min(y),max(y)+1)]plt.xlabel("时间",fontproperties=my_font)plt.ylabel("温度",fontproperties=my_font)#设置y坐标plt.yticks(range(min(y),max(y)+1),y_ticks_label,fontproperties=my_font)plt.plot(x,y,color='red',alpha=0.8,marker='o',linestyle='--',linewidth=1)plt.title("温度表",fontproperties=my_font,color='red')plt.show()

2.7实例：每分钟心脏跳动图

from matplotlib import pyplot as pltimport randomfrom matplotlib import font_manager#设置字体路径my_font=font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\C:\Windows\Fonts\SIMLI.TTF",size=20)#画图x=range(0,121)y=[random.randint(10,30) for i in x]#设置坐标轴名称plt.xlabel("时间",fontproperties=my_font,rotation=45)plt.ylabel("次数",fontproperties=my_font)#设置坐标轴结点plt.plot(x,y,color='blue',linewidth=2,alpha=0.7)plt.title("每分钟心脏跳动数",color='red',fontproperties=my_font)plt.show()

3.拓展

3…1一图多线

from matplotlib import pyplot as pltimport randomfrom matplotlib import font_managermy_font=font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\C:\Windows\Fonts\SIMLI.TTF',size=20)x=range(11,31)y1=[1,0,1,1,2,4,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1,1,1]y2=[1,0,3,1,2,2,2,4,6,4,8,4,3,5,6,4,1,4,2,5]y3=[2,1,4,0,4,3,7,3,1,0,5,1,3,4,1,4,5,3,2,3]#设置x轴刻度x_ticks_label=['{}岁'.format(i) for i in x]#设置图形plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)#画图,zoder是控制画图流程的属性，其值越大则表示画图的时间越晚plt.plot(x,y1,color='red',label='自己',zorder=5)plt.plot(x,y2,color='blue',label='同事李',zorder=10)plt.plot(x,y3,color='green',label='同事张',zorder=15)#编辑x轴标签y_ticks_label=['{}个'.format(i) for i in range(0,9)]plt.yticks(range(0,9),y_ticks_label,fontproperties=my_font)plt.xticks(x,x_ticks_label,fontproperties=my_font,rotation=45)#绘制网格->gridplt.grid(alpha=0.5)plt.legend(prop=my_font,loc='upper right')#展示plt.show()

3.2一图多个坐标子图

import numpy as npx=np.arange(1,100)#设置画布fig=plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)#使用add_subplot方法向 fig新增子图# #解释参数## (2,2,1)表示将画布分为2行2列，1表示占用序号为1的画布位置ax1=fig.add_subplot(2,2,1)plt.plot(x,x)ax2=fig.add_subplot(2,2,2)plt.plot(x,x**2)ax3=fig.add_subplot(2,2,3)plt.plot(x,np.log(x))plt.show()

对纵坐标进行改进

y=np.arange(-10,10)z=y**2plt.plot(y,z)#对输出的范围进行限制，限制y的取值为-5到5#限制z的取值为0到80#可以理解为x.limit;y.limit;plt.xlim([-5,5])plt.ylim([0,80])plt.show()

y=np.arange(-10,10)z=y**2plt.plot(y,z)#设置x的最大值为4plt.xlim(xmax=4)#设置x的最小值为4#plt.xlim(xmin=4)plt.show()

3.3坐标轴设置

x = [-3,-2,-1,0,1,2,3] y = range(0,14,2) #取坐标轴的四条边ax = plt.gca()plt.plot(x,y) plt.show()

x = [-3,-2,-1,0,1,2,3] y = range(0,14,2) #取坐标轴的四条边ax = plt.gca()#分别对四条轴进行设置#取消右轴ax.spines['right'].set_color('none')#取消上轴ax.spines['top'].set_color('none')#设置下轴为红色ax.spines['bottom'].set_color('red')#设置左轴是绿色ax.spines['left'].set_color('green')plt.plot(x,y) plt.show()

设置为标准坐标轴

x = [-3,-2,-1,0,1,2,3] y = range(0,14,2) #取坐标轴的四条边ax = plt.gca()#分别对四条轴进行设置#取消右轴ax.spines['right'].set_color('none')#取消上轴ax.spines['top'].set_color('none')#设置下轴为红色ax.spines['bottom'].set_color('red')#设置左轴是绿色ax.spines['left'].set_color('green')#将下轴的‘0’移动到中间ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) #将左轴的‘0’移动到中间ax.spines['left'].set_position(('data',0))plt.plot(x,y) plt.show()