matplotlib--折线图

matplotlib官方文档：https://matplotlib.org/gallery/index.html

折线图：以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图

特点：能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。（变化）

一、matplotlib

是最流行的python底层绘图库，主要做数据可视化图表，名字取材于MATLAB，模仿MATLAB创建。

用途：

能将数据进行可视化，更直观的呈现
是数据更加客观，更具说服力

1、创建简单折线图

示例1：

假设一天中每隔两个小时(range(2,26,2))的气温(℃)分别是[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]，使用python画图他的折线图

# coding=utf-8
from matplotlib import pyplot as plt

# x 轴
x = range(2,26,2)
# y 轴
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]

# 画出折线图，plot() 方法根据x，y 来画出折线图
plt.plot(x,y)
# 显示图片
plt.show()

运行程序展示的折线图如上所示，但是目前存在以下几个问题：

1、设置图片大小（高清、无码、大图）

2、保存到本地

3、描述信息，x轴y轴代表什么，图表示什么

4、调整 x 或 y 轴之间的刻度间距

5、线条的样式（颜色、粗细、透明度等）

6、标记出特殊点

7、添加水印、标识

2、调整图片大小与 X、Y 轴刻度

plt.figure() 方法：设置图片的logo、图片大小、清晰度、颜色

plt.plot(参数1，参数2) 方法：根据传入的参数画图

plt.xticks(参数1) 根据传入的参数设置 X 轴的刻度参数可以是 range() 函数或列表

plt.yticks(参数1) 设置y轴刻度

plt.savefig(“保存路径”) 方法：将图片保存到传入的路径

# coding=utf-8
from matplotlib import pyplot as plt

# x 轴
x = range(2,26,2)
# y 轴
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]

# 设置图片大小
fig = plt.figure(num="BONC",figsize=(12,8), dpi=80)
    # figure 图形图标的意思，在这里指的是我们画的图
    # 通过实例化一个 figure 并且传递参数，能够在后台自动使用 figure 示例
    # 在图像模糊的时候可以传入 dpi 参数。让图片更加清晰


# 画出折线图，plot() 方法根据x，y 来画出折线图
plt.plot(x,y)

# 设置 X 轴的刻度
plt.xticks(x)              # x 轴的刻度为2
# plt.xticks(range(2,25))   # x 轴的刻度为1
#_xticks_label = [ i/2 for i in range(4,49)]
# plt.xticks(_xticks_label) # 自己设置 X 轴的刻度，刻度为0.5

# 设置 Y 轴的刻度
plt.yticks(range(min(y),max(y)+1,2))

# 保存
#plt.savefig("E:\PycharmProjects\zheXian.png")

# 显示图片
plt.show()

示例2：

如果列表a表示10点到12点的每一分钟的气温,如何绘制折线图观察每分钟气温的变化情况?

# coding=utf-8
import random
from matplotlib import pyplot as plt

x = range(0,120)
y = [random.randint(20,35) for i in range(120)]

fig = plt.figure(num="天气气温变化折线图",figsize=(12,8),dpi=60)

plt.plot(x,y)

# 调整 X 轴的刻度
_xticks_label = ["10点:{}分".format(i) for i in range(60) ]
_xticks_label += ["11点:{}分".format(i) for i in range(60) ]

# plt.xticks() 函数中，只添加一个参数时，则 X 轴直接展示出来；
# 如果 函数中传入了两个参数，则两个参数的长度与刻度必须相同，且一一对应
# rotation 旋转参数，旋转角度
plt.xticks(list(x)[::10],_xticks_label[::10],rotation=45)

plt.show()

显示：

图中不能显示出中文名称。因为 matplotlib 中不能显示中文

3、设置显示中文

设置中文有两种方式：

方法一：
import matplotlib


#windows 和 Liunx 设置字体
#需要导入 import matplotlib
font = {'family' : 'MicroSoft YaHei',
               'weight' : 'bold',
               'size'   : 'larger'}
 matplotlib.rc("font",family='MicroSoft YaHei',weight='bold')


方法二：
from matplotlib import font_manager

# windows 和 Liunx 设置字体 方法二，并且需要在设置 X 或 Y 轴时设置时（plt.xticks(),plt.yticks())设置fontproperties属性
#需要导入 from matplotlib import font_manager
my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\STXINWEI.TTF")    # 添加字体的路径

plt.xticks(list(x)[::10],_xticks_label[::10],rotation=45,fontproperties=my_font) #设置fontproperties属性

4、给图标添加描述信息

my_font1 = font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\STXINWEI.TTF",size=30)    # 添加字体的路径

# 给图标添加描述信息
plt.xlabel("时间",fontproperties=my_font1)     # 设置 X 轴的label
plt.ylabel("温度",fontproperties=my_font1)     # 设置 Y 轴的label
plt.title("温度变化情况",fontproperties=my_font1) #  设置 title

示例3

假设大家在30岁的时候,根据自己的实际情况,统计出来了从11岁到30岁每年交的女(男)朋友的数量如列表a,请绘制出该数据的折线图,以便分析自己每年交女(男)朋友的数量走势

1、显示中文

# 设置显示中文
from matplotlib import font_manager

my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\STXINWEI.TTF")
my_font1 = font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\STXINWEI.TTF",size=18)

# 设置 X 轴 、Y 轴 信息
plt.xticks(x, _xticks_labels, fontproperties=my_font)
plt.ylabel("单位：个",fontproperties=my_font1)
plt.title("交友趋势表",fontproperties=my_font1)

2、设置图例

# 设置图例
plt.legend(prop=my_font,loc=1)
    # 参数：prop 只有在legen() 中设置中文时才用 prop,其他地方都是使用 fontproperties
    # 参数：loc
    #     'best' : 0    自己找一个最合适的位置
    #     'upper right'     : 1     右上
    #     'upper left'      : 2     左上
    #     'lower left'      : 3     左下
    #     'lower right'     : 4     右下
    #     'right'           : 5     右边
    #     'center left'     ：6     左中
    #     'center right'    : 7     右中
    #     'lower center'    : 8     上中
    #     'upper center'    : 9     下中
    #     'center'          : 10    中间

3、绘制折线图

plt.plot(x,y1,label="自己",color='red', linestyle='--', alpha=0.6, linewidth=5 )
plt.plot(x,y2,label='同学',color='orange', linestyle='-',alpha=0.6, linewidth=5)

颜色字符	风格字符	线条粗细	透明度
r　　红色	-　　实现	linewidth=5	alpha=0.5
g　　绿色	--　　虚线
b　　蓝色	-.　　点划线
w　　白色	:　　点虚线，虚线
	' '　留空或空格，无线条
c　　青色
m　洋红
y　　黄色
k　　黑色

#00ff00 16进制
0.8 灰度值字符串

posted @ 2020-12-02 20:08 wltwxlbgplgd 阅读(304) 评论(0) 收藏举报

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