Python 绘制可视化折线图_Python

Python 绘制可视化折线图

2020-07-23 00:13吃着东西不想停 Python

这篇文章主要介绍了Python 绘制可视化折线图的方法，文中讲解非常细致，代码帮助大家更好的理解和学习，感兴趣的朋友可以了解下

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()

Python 绘制可视化折线图

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()

Python 绘制可视化折线图

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()

Python 绘制可视化折线图

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()