Python散点图与折线图绘制过程解析
这篇文章主要介绍了Python散点图与折线图绘制过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
在数据分析的过程中,经常需要将数据可视化,目前常使用的:散点图折线图
需要import的外部包一个是绘图一个是字体导入
importmatplotlib.pyplotasplt frommatplotlib.font_managerimportFontProperties
在数据处理前需要获取数据,从TXTXMLcsvexcel等文本中获取需要的数据,保存到list
defGetFeatureList(full_path_file): file_name=full_path_file.split('\\')[-1][0:4] #print(file_name) #print(full_name) K0_list=[] Area_list=[] all_lines=[] f=open(full_path_file,'r') all_lines=f.readlines() lines_num=len(all_lines) #数据清洗 iflines_num>5000: foriinrange(3,lines_num-1): temp_k0=int(all_lines[i].split('\t')[1]) iftemp_k0==0: K0_list.append(ComputK0(all_lines[i])) else: K0_list.append(temp_k0) Area_list.append(float(all_lines[i].split('\t')[15])) #K0_Scatter(K0_list,Area_list,file_name) else: print('{}该样本量少于5000'.format(file_name)) returnK0_list,Area_list,file_name
绘制两组数据的散点图,同时绘制两个散点图,上下分布在同一个图片中
defK0_Scatter(K0_list,area_list,pic_name): plt.figure(figsize=(25,10),dpi=300) #导入中文字体,及字体大小 zhfont=FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc',size=16) ax=plt.subplot(211) #print(K0_list) ax.scatter(range(len(K0_list)),K0_list,c='r',marker='o') plt.title(u'散点图',fontproperties=zhfont) plt.xlabel('Samplingpoint',fontproperties=zhfont) plt.ylabel('K0_value',fontproperties=zhfont) ax=plt.subplot(212) ax.scatter(range(len(area_list)),area_list,c='b',marker='o') plt.xlabel('Samplingpoint',fontproperties=zhfont) plt.ylabel(u'大小',fontproperties=zhfont) plt.title(u'散点图',fontproperties=zhfont) #imgname='E:\\'+pic_name+'.png' #plt.savefig(imgname,bbox_inches='tight') plt.show()
散点图显示
绘制一个折线图每个数据增加标签
defK0_Plot(X_label,Y_label,pic_name): plt.figure(figsize=(25,10),dpi=300) #导入中文字体,及字体大小 zhfont=FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc',size=16) ax=plt.subplot(111) #print(K0_list) ax.plot(X_label,Y_label,c='r',marker='o') plt.title(pic_name,fontproperties=zhfont) plt.xlabel('coal_name',fontproperties=zhfont) plt.ylabel(pic_name,fontproperties=zhfont) #ax.xaxis.grid(True,which='major') ax.yaxis.grid(True,which='major') fora,binzip(X_label,Y_label): str_label=a+str(b)+'%' plt.text(a,b,str_label,ha='center',va='bottom',fontsize=10) imgname='E:\\'+pic_name+'.png' plt.savefig(imgname,bbox_inches='tight') #plt.show()
绘制多条折线图
defK0_MultPlot(dis_name,dis_lsit,pic_name): plt.figure(figsize=(80,10),dpi=300) #导入中文字体,及字体大小 zhfont=FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc',size=16) ax=plt.subplot(111) X_label=range(len(dis_lsit[1])) p1=ax.plot(X_label,dis_lsit[1],c='r',marker='o',label='EuclideanDistance') p2=ax.plot(X_label,dis_lsit[2],c='b',marker='o',label='ManhattanDistance') p3=ax.plot(X_label,dis_lsit[4],c='y',marker='o',label='ChebyshevDistance') p4=ax.plot(X_label,dis_lsit[5],c='g',marker='o',label='weightedMinkowskiDistance') plt.legend() plt.title(pic_name,fontproperties=zhfont) plt.xlabel('coal_name',fontproperties=zhfont) plt.ylabel(pic_name,fontproperties=zhfont) #ax.xaxis.grid(True,which='major') ax.yaxis.grid(True,which='major') fora,b,cinzip(X_label,dis_lsit[5],dis_name): str_label=c+'_'+str(b) plt.text(a,b,str_label,ha='center',va='bottom',fontsize=5) imgname='E:\\'+pic_name+'.png' plt.savefig(imgname,bbox_inches='tight') #plt.show()
图形显示还有许多小技巧,使得可视化效果更好,比如坐标轴刻度的定制,网格化等
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毛票票。
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