基于Python绘制子图及子图刻度的变换等的问题


Posted in Python onMay 23, 2021

1、涉及到图的对比会用到子图形式展示

先看看效果

基于Python绘制子图及子图刻度的变换等的问题

2、绘制代码如下

accuracy_alexnet_clef = [78.05, 78.43, 78.65, 78.61, 78.69]
accuracy_resnet_clef  = [84.56, 84.84, 85.07, 85.01, 85.13]
accuracy_alexnet_office10 = [87.30, 87.57, 87.78, 87.72, 87.50]
accuracy_resnet_office10  = [96.31, 96.35, 96.62, 96.43, 96.15]
orders = ['2', '3', '5', '10', '20']
names = ['alexnet', 'resnet']
# 创建两幅子图
f, ax = plt.subplots(2,1,figsize=(6, 8))
# 第一根柱子偏移坐标
x = [i for i in range(len(orders))]
# 第二根柱子偏移坐标
x1 = [i + 0.35 for i in range(len(orders))]
# 两幅子图之间的间距
plt.subplots_adjust(wspace =0, hspace =0.4)
# 选择第一幅图
figure_1 = ax[0]
# 设置x轴偏移和标签
figure_1.set_xticks([i+0.15 for i in x])
figure_1.set_xticklabels(orders)
# 设置y轴的范围
figure_1.set_ylim(bottom=77,top=86)
# 绘制柱状图,x表示x轴内容,accuracy_alexnet_clef表示y轴的内容,alpha表示透明度,width表示柱子宽度
# label表示图列
figure_1.bar(x, accuracy_alexnet_clef, alpha=0.7, width = 0.35, facecolor = '#4c72b0', label='Alexnet')
figure_1.bar(x1, accuracy_resnet_clef, alpha=0.7, width = 0.35, facecolor = '#dd8452', label='Resnet')
figure_1.set_ylabel('Accuracy%') # 设置y轴的标签
figure_1.set_xlabel('Order') # 设置x轴的名称
figure_1.set_title('Alexnet') # 设置图一标题名称
figure_1.legend() # 显示图一的图例
# 选择第二幅图
figure_2 = ax[1]
figure_1.set_xticks([i+0.15 for i in x])
figure_1.set_xticklabels(orders)
figure_2.set_ylim(bottom=77,top=100)
figure_2.bar(x, accuracy_alexnet_office10,alpha=0.7,width = 0.35,facecolor = '#c44e52', label='Alexnet')
figure_2.bar(x1, accuracy_resnet_office10,alpha=0.7,width = 0.35,facecolor = '#5f9e6e', label='Alexnet')
# figure_2.bar(orders, accuracy_resnet_clef,alpha=0.7,width = 0.35,facecolor = '#dd8452')
figure_2.set_ylabel('Accuracy%')
figure_2.set_xlabel('Order')
figure_2.set_title('Resnet')
figure_2.legend()
f.suptitle('ImageCLEF_DA') # 设置总标题
plt.show()

补充:python使用matplotlib在一个图形中绘制多个子图以及一个子图中绘制多条动态折线问题

在讲解绘制多个子图之前先简单了解一下使用matplotlib绘制一个图,导入绘图所需库matplotlib并创建一个等间隔的列表x,将[0,2*pi]等分为50等份,绘制函数sin(x)。当没有给定x轴数值时,默认以下标作为x的值,如果x值确定,则绘图时写为plt.plot(x,y) 。

如若想要绘制一个图时写入标签,则写为plt.plot(x,y,label="figure1")。

from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt 
x = linspace(0, 2 * pi, 50)
plt.plot(sin(x))
plt.xlabel('x-label')
plt.ylabel('y-label', fontsize='large')
plt.title('title')

基于Python绘制子图及子图刻度的变换等的问题

以下先将整体代码插入,再分布讲解:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter 
def minmax_value(list1):
    minvalue=min(list1)
    maxvalue=max(list1)
    return minvalue,maxvalue
plt.figure(figsize=(16,14),dpi=98)
xmajorLocator = MultipleLocator(1) #将x主刻度标签设置为1的倍数
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
p1 = plt.subplot(121)
p2 = plt.subplot(122)
#图中展示点的数量
pointcount=5
x=[i for i in range(20)]
print(x)
y1=[i**2 for i in range(20)]
y2=[i*4 for i in range(20)]
y3=[i*3+2 for i in range(20)]
y4=[i*4 for i in range(20)]
for i in range(len(x)-1):
    if i<pointcount:
        minx,maxx=minmax_value(x[:pointcount])
        minx,maxx=minmax_value(x[:pointcount])
        minyA,maxyA=minmax_value(y1[:pointcount])
        minyB,maxyB=minmax_value(y2[:pointcount])
        
        maxy1=max(maxyA,maxyB)
        miny1=min(minyA,minyB)
        p1.axis([minx,maxx,miny1,maxy1])
        p1.grid(True)
        A,=p1.plot(x[:pointcount],y1[:pointcount],"g-")
        B,=p1.plot(x[:pointcount],y2[:pointcount],"b-")
        #设置主刻度标签的位置,标签文本的格式
        p1.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)
        legend=p1.legend(handles=[A,B],labels=["图1","图2"])    
        
        
        minx,maxx=minmax_value(x[:pointcount])
        minx,maxx=minmax_value(x[:pointcount])
        minyA,maxyA=minmax_value(y3[:pointcount])
        minyB,maxyB=minmax_value(y4[:pointcount])
        
        maxy1=max(maxyA,maxyB)
        miny1=min(minyA,minyB)
        p2.axis([minx,maxx,miny1,maxy1])
        p2.grid(True)
        A,=p2.plot(x[:pointcount],y3[:pointcount],"r-")
        B,=p2.plot(x[:pointcount],y4[:pointcount],"y-")
        #设置主刻度标签的位置,标签文本的格式
        p2.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)
        legend=p2.legend(handles=[A,B],labels=["图3","图4"])  
    elif i>=pointcount:
        minx,maxx=minmax_value(x[i-pointcount:i])
        minx,maxx=minmax_value(x[i-pointcount:i])
        minyA,maxyA=minmax_value(y1[i-pointcount:i])
        minyB,maxyB=minmax_value(y2[i-pointcount:i])
        
        maxy1=max(maxyA,maxyB)
        miny1=min(minyA,minyB)
        p1.axis([minx,maxx,miny1,maxy1])
        p1.grid(True)
        A,=p1.plot(x[i-pointcount:i],y1[i-pointcount:i],"g-")
        B,=p1.plot(x[i-pointcount:i],y2[i-pointcount:i],"b-")
        #设置主刻度标签的位置,标签文本的格式
        p1.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)
        legend=p1.legend(handles=[A,B],labels=["图1","图2"])
        minx,maxx=minmax_value(x[i-pointcount:i])
        minx,maxx=minmax_value(x[i-pointcount:i])
        minyA,maxyA=minmax_value(y3[i-pointcount:i])
        minyB,maxyB=minmax_value(y4[i-pointcount:i])
        
        maxy1=max(maxyA,maxyB)
        miny1=min(minyA,minyB)
        p2.axis([minx,maxx,miny1,maxy1])
        p2.grid(True)
        A,=p2.plot(x[i-pointcount:i],y3[i-pointcount:i],"r-")
        B,=p2.plot(x[i-pointcount:i],y4[i-pointcount:i],"y-")
        #设置主刻度标签的位置,标签文本的格式
        p2.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)
        legend=p2.legend(handles=[A,B],labels=["图3","图4"])
    p1.set_xlabel("横轴属性名一",fontsize=14)
    p1.set_ylabel("纵轴属性名一",fontsize=14)
    p1.set_title("主题一",fontsize=18)
    
    p2.set_xlabel("横轴属性名二",fontsize=14)
    p2.set_ylabel("纵轴属性名二",fontsize=14)
    p2.set_title("主题二",fontsize=18)
    plt.pause(0.3)
    plt.tight_layout(pad=4, w_pad=4.0, h_pad=3.0)

运行结果为:

基于Python绘制子图及子图刻度的变换等的问题

1、导入库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter

2、由于绘图过程中多次使用获取最大最小值,将获取最大最小值写入函数,后面直接调用函数即可。

def minmax_value(list1):
    minvalue=min(list1)
    maxvalue=max(list1)
    return minvalue,maxvalue

3、

(1)创建自定义图像,并设置figured的长和宽以及dpi参数指定绘图对象的分辨率;

(2)设置x轴刻度的间隔;

(3)对本次绘图中的字体进行设置;

(4)在matplotlib下,一个figure对象可以包含多个子图(Axes),使用subplot()快速绘制。

plt.figure(figsize=(16,14),dpi=98)xmajorLocator = MultipleLocator(1)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
 
p1 = plt.subplot(121)p2 = plt.subplot(122)

4、当数据量过多时,对数据一次性展示不能够达到对数据内部信息的解读。本例采用一次展示其中一部分数据,并动态的更新图片,于此同时,动态更新横纵坐标轴的取值范围。下面代码首先设置了每次展示点的数量,并获取了主题一中的所有数据值。根据x取值范围和值域y获取当前绘图过程中的横纵坐标取值范围,最后根据x,y的值进行绘图。

下面将先在一个子图上显示两条静态折现。当使用动态的折线图时,只需动态更新数据和横纵坐标的取值范围。总体代码中已经写出,下面不再赘述。

#图中展示点的数量
pointcount=5
x=[i for i in range(20)]
y1=[i**2 for i in range(20)]
y2=[i*4 for i in range(20)]
minx,maxx=minmax_value(x[:pointcount])
minyA,maxyA=minmax_value(y1[:pointcount])
minyB,maxyB=minmax_value(y2[:pointcount])
        
maxy1=max(maxyA,maxyB)
miny1=min(minyA,minyB)
p1.axis([minx,maxx,miny1,maxy1])
p1.grid(True)#绘图过程中出现的网格设置
A,=p1.plot(x[:pointcount],y1[:pointcount],"g-")
B,=p1.plot(x[:pointcount],y2[:pointcount],"b-")#设置主刻度标签的位置,标签文本的格式p1.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)legend=p1.legend(handles=[A,B],labels=["图1","图2"])

结果如下所示:

基于Python绘制子图及子图刻度的变换等的问题

5、设置边界,不设置边界经常会因为横纵轴的字体太大等其他原因导致横纵轴或者标题只能显示其中一部分。

plt.tight_layout(pad=4, w_pad=4.0, h_pad=3.0)

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
python解析模块(ConfigParser)使用方法
Dec 10 Python
Linux上安装Python的PIL和Pillow库处理图片的实例教程
Jun 23 Python
浅谈python socket函数中,send与sendall的区别与使用方法
May 09 Python
Python实现学校管理系统
Jan 11 Python
详解Python中如何写控制台进度条的整理
Mar 07 Python
Python数据分析matplotlib设置多个子图的间距方法
Aug 03 Python
Python操作Excel插入删除行的方法
Dec 10 Python
Django REST framework 视图和路由详解
Jul 19 Python
python协程gevent案例 爬取斗鱼图片过程解析
Aug 27 Python
Pytorch Tensor基本数学运算详解
Dec 30 Python
Python Excel vlookup函数实现过程解析
Jun 22 Python
Python实现FTP文件定时自动下载的步骤
Dec 19 Python
聊聊pytorch测试的时候为何要加上model.eval()
May 23 #Python
PyTorch 如何自动计算梯度
May 23 #Python
解决numpy和torch数据类型转化的问题
May 23 #Python
Python 用户输入和while循环的操作
May 23 #Python
解决Tkinter中button按钮未按却主动执行command函数的问题
May 23 #Python
python tkinter Entry控件的焦点移动操作
May 22 #Python
python3.7.2 tkinter entry框限定输入数字的操作
May 22 #Python
You might like
PHP连接SQLServer2005的方法
2015/01/27 PHP
thinkPHP中多维数组的遍历方法
2016/01/09 PHP
PHP论坛实现积分系统的思路代码详解
2020/06/01 PHP
javascript 子窗体父窗体相互传值方法
2010/05/31 Javascript
Jquery从头学起第四讲 jquery入门教程
2010/08/01 Javascript
js定时器(执行一次、重复执行)
2014/03/07 Javascript
JavaScript中按位“异或”运算符使用介绍
2014/03/14 Javascript
jQuery实现鼠标可拖动调整表格列宽度
2014/05/26 Javascript
使用AngularJS来实现HTML页面嵌套的方法
2015/06/17 Javascript
jquery实现可横向和竖向展开的动态下滑菜单效果
2015/08/24 Javascript
JavaScript实现点击单元格改变背景色的方法
2016/02/12 Javascript
浅谈bootstrap源码分析之scrollspy(滚动侦听)
2016/06/06 Javascript
完美解决iview 的select下拉框选项错位的问题
2018/03/02 Javascript
react项目如何使用iconfont的方法步骤
2019/03/13 Javascript
解决vue-router 嵌套路由没反应的问题
2020/09/22 Javascript
vue-cli4使用全局less文件中的变量配置操作
2020/10/21 Javascript
[53:15]Newbee vs Pain 2018国际邀请赛小组赛BO2 第二场 8.16
2018/08/17 DOTA
Python完全新手教程
2007/02/08 Python
Python中线程编程之threading模块的使用详解
2015/06/23 Python
简单了解Python生成器是什么
2019/07/02 Python
python交互模式下输入换行/输入多行命令的方法
2019/07/02 Python
Django中的静态文件管理过程解析
2019/08/01 Python
python实现多进程按序号批量修改文件名的方法示例
2019/12/30 Python
django 装饰器 检测登录状态操作
2020/07/02 Python
python向企业微信发送文字和图片消息的示例
2020/09/28 Python
HTML5基于flash实现播放RTMP协议视频的示例代码
2020/12/04 HTML / CSS
下面这个程序执行后会有什么错误或者效果
2014/11/03 面试题
写一个函数,求一个字符串的长度。在main函数中输入字符串,并输出其长度
2015/11/18 面试题
关于诚信的活动方案
2014/08/18 职场文书
法制演讲稿
2014/09/10 职场文书
丽江古城导游词
2015/02/03 职场文书
运动会报道稿大全
2015/07/23 职场文书
《珍珠鸟》教学反思
2016/02/16 职场文书
《我和小伙伴》教学反思
2016/02/20 职场文书
《牧场之国》教学反思
2016/02/22 职场文书
MySQL学习之基础命令实操总结
2022/03/19 MySQL