Posted in Python onNovember 30, 2019
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
import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties
在数据处理前需要获取数据,从TXT XML csv excel 等文本中获取需要的数据,保存到list
def GetFeatureList(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 if lines_num > 5000: for i in range(3,lines_num-1): temp_k0 = int(all_lines[i].split('\t')[1]) if temp_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)) return K0_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
def K0_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('Sampling point', 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('Sampling point', 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
def K0_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') for a, b in zip(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
def K0_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='Euclidean Distance') p2 = ax.plot(X_label, dis_lsit[2], c='b', marker='o',label='Manhattan Distance') p3 = ax.plot(X_label, dis_lsit[4], c='y', marker='o',label='Chebyshev Distance') p4 = ax.plot(X_label, dis_lsit[5], c='g', marker='o',label='weighted Minkowski Distance') 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') for a, b,c in zip(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三水点靠木。
Python散点图与折线图绘制过程解析
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