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使用python?matplotlib畫折線圖實例代碼_python

作者：消滅BUG鴨 ? 更新時間： 2022-06-24 編程語言

matplotlib簡介

matplotlib 是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合交互式地行制圖。而且也可以方便地將它作為繪圖控件，嵌入GUI應用程序中。

它的文檔相當完備，并且Gallery頁面中有上百幅縮略圖，打開之后都有源程序。因此如果你需要繪制某種類型的圖，只需要在這個頁面中瀏覽/復制/粘貼一下，基本上都能搞定。

在Linux下比較著名的數據圖工具還有gnuplot，這個是免費的，Python有一個包可以調用gnuplot，但是語法比較不習慣，而且畫圖質量不高。

而 Matplotlib則比較強：Matlab的語法、python語言、latex的畫圖質量（還可以使用內嵌的latex引擎繪制的數學公式）。

1、畫折線圖【一條示例】

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x_axis_data = [1,2,3,4,5,6,7] #x
y_axis_data = [68,69,79,71,80,70,66] #y

plt.plot(x_axis_data, y_axis_data, 'b*--', alpha=0.5, linewidth=1, label='acc')#'bo-'表示藍色實線，數據點實心原點標注
## plot中參數的含義分別是橫軸值，縱軸值，線的形狀（'s'方塊,'o'實心圓點，'*'五角星   ...，顏色，透明度,線的寬度和標簽 ，

plt.legend()  #顯示上面的label
plt.xlabel('time') #x_label
plt.ylabel('number')#y_label
 
#plt.ylim(-1,1)#僅設置y軸坐標范圍
plt.show()

運行，得到：

2、畫折線圖帶數據標簽

在畫線代碼之前加入這句代碼：

for x, y in zip(x_axis_data, y_axis_data):
    plt.text(x, y+0.3, '%.00f' % y, ha='center', va='bottom', fontsize=7.5)#y_axis_data1加標簽數據

總體代碼如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x_axis_data = [1,2,3,4,5,6,7] #x
y_axis_data = [68,69,79,71,80,70,66] #y

for x, y in zip(x_axis_data, y_axis_data):
    plt.text(x, y+0.3, '%.00f' % y, ha='center', va='bottom', fontsize=7.5)#y_axis_data1加標簽數據
    
plt.plot(x_axis_data, y_axis_data, 'b*--', alpha=0.5, linewidth=1, label='acc')#'bo-'表示藍色實線，數據點實心原點標注
## plot中參數的含義分別是橫軸值，縱軸值，線的形狀（'s'方塊,'o'實心圓點，'*'五角星   ...，顏色，透明度,線的寬度和標簽 ，

plt.legend()  #顯示上面的label
plt.xlabel('time') #x_label
plt.ylabel('number')#y_label
 
#plt.ylim(-1,1)#僅設置y軸坐標范圍
plt.show()

3、畫多條折線圖：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
#epoch,acc,loss,val_acc,val_loss
x_axis_data = [1,2,3,4,5,6,7]
y_axis_data1 = [68.72,69.17,69.26,69.63,69.35,70.3,66.8]
y_axis_data2 = [71,73,52,66,74,82,71]
y_axis_data3 = [82,83,82,76,84,92,81]

        
#畫圖 
plt.plot(x_axis_data, y_axis_data1, 'b*--', alpha=0.5, linewidth=1, label='acc')#'
plt.plot(x_axis_data, y_axis_data2, 'rs--', alpha=0.5, linewidth=1, label='acc')
plt.plot(x_axis_data, y_axis_data3, 'go--', alpha=0.5, linewidth=1, label='acc')

 
plt.legend()  #顯示上面的label
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('number')#accuracy
 
#plt.ylim(-1,1)#僅設置y軸坐標范圍
plt.show()

運行，得到：

4、畫多條折線圖分別帶數據標簽：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
#epoch,acc,loss,val_acc,val_loss
x_axis_data = [1,2,3,4,5,6,7]
y_axis_data1 = [68.72,69.17,69.26,69.63,69.35,70.3,66.8]
y_axis_data2 = [71,73,52,66,74,82,71]
y_axis_data3 = [82,83,82,76,84,92,81]
        
#畫圖 
plt.plot(x_axis_data, y_axis_data1, 'b*--', alpha=0.5, linewidth=1, label='acc')#'
plt.plot(x_axis_data, y_axis_data2, 'rs--', alpha=0.5, linewidth=1, label='acc')
plt.plot(x_axis_data, y_axis_data3, 'go--', alpha=0.5, linewidth=1, label='acc')

## 設置數據標簽位置及大小
for a, b in zip(x_axis_data, y_axis_data1):
    plt.text(a, b, str(b), ha='center', va='bottom', fontsize=8)  #  ha='center', va='top'
for a, b1 in zip(x_axis_data, y_axis_data2):
    plt.text(a, b1, str(b1), ha='center', va='bottom', fontsize=8)  
for a, b2 in zip(x_axis_data, y_axis_data3):
    plt.text(a, b2, str(b2), ha='center', va='bottom', fontsize=8)
plt.legend()  #顯示上面的label

plt.xlabel('time')
plt.ylabel('number')#accuracy
 
#plt.ylim(-1,1)#僅設置y軸坐標范圍
plt.show()

運行，得到：

附上形狀，可與顏色搭配：

‘s’ : 方塊狀
‘o’ : 實心圓
‘^’ : 正三角形
‘v’ : 反正三角形
‘+’ : 加好
‘*’ : 星號
‘x’ : x號
‘p’ : 五角星
‘1’ : 三腳架標記
‘2’ : 三腳架標記

總結

原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_49641239/article/details/118784767

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