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如何使用Python中yLab绘制折线图-创新互联

这篇文章主要介绍如何使用Python中yLab绘制折线图,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!

目前创新互联公司已为上千余家的企业提供了网站建设、域名、虚拟空间、网站托管运营、企业网站设计、港南网站维护等服务,公司将坚持客户导向、应用为本的策略,正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化,与客户和合作伙伴齐心协力一起成长,共同发展。

Python的可视化工具有很多,数不胜数,各有优劣。本文就对其中的pylab进行介绍。之所以介绍这一款,是因为它和Matlab的强烈相似度,如果你使用过Matlab,那么相信pylab你也会很快上手。

简单的plot函数

pylab绘图,最基本的函数就是plot函数,当然如果想要将图片显示出来,需要额外添加一个show函数。

python的绘图中,numpy是一个非常常用的工具,不太熟悉的可以参考博主的另一篇博文:【Python】Python之Numpy的超实用基础详细教程。

例如:

import pylab
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
 x = np.arange(0, 1, 0.05)
 y = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
 pylab.plot(x, y)
 pylab.show()

运行生成的图片为:

如何使用Python中yLab绘制折线图

规定两个序列,只需要两个序列的长度相等,就可以以其中一个序列为横坐标,零一个序列为纵坐标,进行绘制

但是也看得出来,这样的图片是比较寒碜的,简单朴素。我们可以对线条进行一些修饰,比如线型、颜色、点型等等。只需要在plot函数中添加一个参数即可。这个参数用法比较灵活,特可以从下表的值中进行组合选择:

颜色线型点型
‘b' (蓝色)‘-' (实线)‘,' (像素)
‘g' (绿色)‘–' (虚线)‘o' (圆形)
‘r' (红色)‘-.' (虚点线)‘^' (上三角)
‘y' (黄色)‘:' (点线)‘s' (方形)
‘k' (黑色)‘.' (点)‘+' (加号)
‘w' (蓝色)‘x' (叉形)

例如:

import pylab
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
 x = np.arange(0, 1, 0.05)
 y = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
 pylab.plot(x, y, "b-.+")
 pylab.show()

运行生成的图片为:

如何使用Python中yLab绘制折线图

如果,还想增加图例,x轴、y轴的含义和刻度,标题的信息,也可以通过添加一些函数来进行。

例如:

# -*- coding:UTF-8 -*-
import pylab
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
 x = np.arange(0, 1, 0.05)
 y = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
 pylab.plot(x, y, "b-.+", label='line')
 
 pylab.xlabel('x')       # x、y轴的介绍
 pylab.ylabel('y')
 
 pylab.xlim([0, 1])      # x、y轴的长度区间
 pylab.ylim([0, 1])
 
 pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)    # x、y轴的刻度
 pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
 
 pylab.title('x-y')      # x、y的标题
 
 pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))     # 图例的位置
 pylab.show()

运行生成的图片为:

如何使用Python中yLab绘制折线图

是不是瞬间就感觉丰富了许多!

多折线绘制

当然,在很多时刻需要绘制多条折线。很明显,可以选择将多条直线绘制到同一张图片上,也可以选择在图片上绘制不同的子图。

多折线同图

将多条折线绘制到同一张图片上,这非常简单,直接再plot一条直线就可以了。

例如:

# -*- coding:UTF-8 -*-
import pylab
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
 x = np.arange(0, 1, 0.05)
 y1 = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
 y2 = [i+i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
 pylab.plot(x, y1, "b-.+", label='line1')
 pylab.plot(x, y2, "r-.+", label='line2')

 pylab.xlabel('x')
 pylab.ylabel('y')
 pylab.xlim([0, 1])
 pylab.ylim([0, 1])
 pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
 pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
 pylab.title('x-y')
 pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))
 pylab.show()

多折线不同图

将多条折线绘制到图片上的不同子图上,这就需要通过subplot进行区域分割和指定。

subplot(numRows, numCols, plotNum)

该函数会将这个图片分为numRows行、nulCols列,然后按照从左到右、从上到下的顺序进行编号,最左上的编号为1。plotNum参数指定子图的所在区域

例如:

# -*- coding:UTF-8 -*-
import pylab
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
 x = np.arange(0, 1, 0.05)
 y1 = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
 y2 = [i+i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]

 pylab.subplot(1, 2, 1)
 pylab.plot(x, y1, "b-.+", label='line1')
 pylab.xlabel('x')
 pylab.ylabel('y1')
 pylab.xlim([0, 1])
 pylab.ylim([0, 1])
 pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
 pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
 pylab.title('x-y1')
 pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))

 pylab.subplot(1, 2, 2)
 pylab.plot(x, y2, "r-.+", label='line2')
 pylab.xlabel('x')
 pylab.ylabel('y2')
 pylab.xlim([0, 1])
 pylab.ylim([0, 1])
 pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
 pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
 pylab.title('x-y2')
 pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))

 pylab.show()

运行生成的图片为:

如何使用Python中yLab绘制折线图

这是比较规整的例子,如果是不规整的呢?例如,第一行两张图,第二行一张图。这就要稍微变通一下了。

第一行其实是按照2*2分法的第一个和第二个,第二行其实是按照2*1分法的第二行。这样思考就会迎刃而解了。

# -*- coding:UTF-8 -*-
import pylab
import numpy as np

if __name__ == "__main__":
 x = np.arange(0, 1, 0.05)
 y1 = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
 y2 = [i+i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]

 pylab.subplot(2, 2, 1)
 pylab.plot(x, y1, "b-.+", label='line1')
 pylab.xlabel('x')
 pylab.ylabel('y1')
 pylab.xlim([0, 1])
 pylab.ylim([0, 1])
 pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
 pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
 pylab.title('x-y1')
 pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))

 pylab.subplot(2, 2, 2)
 pylab.plot(x, y2, "r-.+", label='line2')
 pylab.xlabel('x')
 pylab.ylabel('y2')
 pylab.xlim([0, 1])
 pylab.ylim([0, 1])
 pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
 pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
 pylab.title('x-y2')
 pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))

 pylab.subplot(2, 1, 2)
 pylab.plot(x, y1, "b-.+", label='line1')
 pylab.plot(x, y2, "r-.+", label='line2')
 pylab.xlabel('x')
 pylab.ylabel('y')
 pylab.xlim([0, 1])
 pylab.ylim([0, 1])
 pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
 pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
 pylab.title('x-y')
 pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))

 pylab.show()

运行生成的图片为:

如何使用Python中yLab绘制折线图

其他函数

除了上述函数之外,还有一些其他的常用函数。

pylab.grid()       # 网格绘制

pylab.savefig(图片存储路径, dpi=200)    # 保存为图片

掌握了这些基本的折现图的绘制函数,相信一般的折线图都可以轻松掌握。

python可以做什么

Python是一种编程语言,内置了许多有效的工具,Python几乎无所不能,该语言通俗易懂、容易入门、功能强大,在许多领域中都有广泛的应用,例如最热门的大数据分析,人工智能,Web开发等。

以上是“如何使用Python中yLab绘制折线图”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道!


文章名称:如何使用Python中yLab绘制折线图-创新互联
URL链接:http://www.cdkjz.cn/article/csdsoh.html
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