python加大折線圖寬度

㈠ 用python畫折線圖怎麼實現拉伸效果

#encoding=utf-8importmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimport*#支持中文mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']names=['5','10','15','20','25']x=range(len(names))y=[0.855,0.84,0.835,0.815,0.81]y1=[0.86,0.85,0.853,0.849,0.83]#plt.plot(x,y,'ro-')#plt.plot(x,y1,'bo-')#pl.xlim(-1,11)#限定橫軸的范圍#pl.ylim(-1,110)#限定縱軸的范圍plt.plot(x,y,marker='o',mec='r',mfc='w',label=u'y=x^2曲線圖')plt.plot(x,y1,marker='*',ms=10,label=u'y=x^3曲線圖')plt.legend()#讓圖例生效plt.xticks(x,names,rotation=45)plt.margins(0)plt.subplots_adjust(bottom=0.15)plt.xlabel(u"time(s)鄰居")#X軸標簽plt.ylabel("RMSE")#Y軸標簽plt.title("Asimpleplot")#標題plt.show()

㈡ python怎麼畫折線圖

一、環境准備

linux ubuntu 下需安裝下面三個包：

Numpy, Scipy,Matplotlib

分別輸入下面的代碼進行安裝：

[plain]view plain

• pipinstallnumpy

• pipinstallscipy

• sudoapt-getinstallpython-matplotlib

測試是否安裝成功

[html]view plain

• python

• >>>importpylab

如果沒有報錯則安裝成功

二、開始畫圖

1. 畫最簡單的直線圖

代碼如下：

[python]view plain

• importnumpyasnp

• importmatplotlib.pyplotasplt

• x=[0,1]

• y=[0,1]

• plt.figure()

• plt.plot(x,y)

• plt.savefig("easyplot.jpg")

結果如下：

㈢ 如何使用Python的Pandas庫繪制折線圖

我們經常會使用Python的Pandas繪制各種數據圖形，那麼如何使用它繪制折線圖呢？下面我給大家分享一下。

工具/材料

Pycharm

• 01

  首先我們需要打開Excel軟體准備需要的數據，這里多准備幾列數據，一列就是一條折線，如下圖所示

• 02

  然後我們打開Pycharm軟體，新建Python文件，導入Pandas庫，接著將Excel中的數據讀取進數據集緩存，如下圖所示

• 03

  接下來我們利用plot方法繪制折線圖，如下圖所示，這里只添加了一列標題

• 04

  運行文件以後我們就可以看到折線圖顯示出來了，但是比較的簡單，下面我們逐漸的豐富它

• 05

  然後在plot方法中將excel裡面的多列標題都添加進來，如下圖所示

• 06

  這次在運行文件的時候我們就可以看到折線圖上有多條線了，如下圖所示

• 07

  接下來我們在為折線圖設置標題，X，Y坐標軸的內容，如下圖所示

• 08

  然後通過plot方法下面的area方法對折線圖的空白區域進行疊加填充，如下圖所示

• 09

  最後我們運行完善好後的文件，就可以看到如下圖所示的折線圖了，到此我們的折線圖繪制也就完成了

㈣ python繪折線圖（數據很多）很難看

數據使用前要清洗，去除無效數據。
如果這些數據都是有效數據，只是你不想顯示那些過份異常的數據，那麼，就進行去噪處理。
去噪分兩步：檢測噪點，噪點修正。
對於整體連續，總體范圍大的數據集，最簡單的檢測噪點的辦法就是鄰值法，對於第n取相鄰的k個值：p[n-k,],p[n-k+1]...p[n-1]

對它們加權平均，得到標准點，上下浮動一定范圍，如果p[k]不在這個范圍內就是異常點
對應的噪點修正可以使用類似的過程，局部噪點回歸法。
這些一般來說都不是很實現的東西，對於數據集結構的不同，沒有必要做成通用的包，所以你只有自己實現。

㈤ python畫折線圖，麻煩幫忙看看

提示是說2017-01-01不能轉化為float數據，因為沒有你的數據，提供一個簡單的例子（兩條折線）
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3]
y = [5,7,4]

x2 = [1,2,3]
y2 = [10,14,12]

plt.plot(x, y, label='First Line')
plt.plot(x2, y2, label='Second Line')

plt.xlabel('Plot Number')
plt.ylabel('Important var')
plt.title('Interesting Graph\nCheck it out')
plt.legend()
plt.savefig("test.png")