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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