这里我利用的是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:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
|
# -*- 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 |
这里我谈谈matplotlib.pyplot.plot()的使用方法,先附上一个官方文档链接,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,大家可以去上面那个连接里查:
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
后续有图表方面的内容会继续更新~
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/Touch_Dream/article/details/79402477