繪制折線圖python

❶ 怎麼用python做光滑折線圖，謝謝了，困擾我很多天了

參考python散點的平滑曲線化方法

❷ 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

❸ python多個折線圖合並到一個三維圖

四個。折線圖，是排列在工作表的脊橘列或行中的數據可以繪制到折線圖中，python四個折線櫻褲團圖合並到一個三維圖，通過各種形狀的圖形來展示數據。三維圖，是純跡可以直接通過看穿表面後看到裡面的立體圖案的一種神奇的圖片。

❹ 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。

❺ 如何用python畫出折線圖

用pylab模塊的plot函數
pylab.plot(x,y)其中x y都是數組
就能畫出以x，y中元素為坐標的折線圖

❻ 用Python設置matplotlib.plot的坐標軸刻度間隔以及刻度范圍

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一、用默認設置繪制折線圖

import matplotlib.pyplot as plt

x_values=list(range(11))

#x軸的數字是0到10這11個整數

y_values=[x**2 for x in x_values]

#y軸的數字是x軸數字的平方

plt.plot(x_values,y_values,c='green')

#用plot函數繪制折線圖，慎彎線條顏色設置為綠色

plt.title('Squares',fontsize=24)

#設置圖表標題和標題字型大小

plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)

#設置刻度的字型大小

plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)

#設置x軸標簽及其字型大小

plt.ylabel('Squares',fontsize=14)

#設置y軸標簽及其字型大小

plt.show()

#顯示圖表

製作出圖表

我們希望x軸的刻度是0,1,2,3,4……，y軸的刻度是0,10,20,30……，並且希望兩個坐標軸的范圍都能再大一點，所以我們需要手動設置。

二、手動設置坐標軸刻度間隔以及刻度范圍

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

#從pyplot導入MultipleLocator類，這個類用於設置刻度間隔

x_values=list(range(11))

y_values=[x**2 for x in x_values]

plt.plot(x_values,y_values,c='green')

plt.title('Squares',fontsize=24)

plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)

plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)

plt.ylabel('Squares',fontsize=14)

x_major_locator=MultipleLocator(1)

#把x軸的刻度間隔設置為1，姿孝猛並存在變數里

y_major_locator=MultipleLocator(10)

#把y軸的刻度間隔設置為10，並存在變數里

ax=plt.gca()

#ax為兩條坐標軸的實例

ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)

#把x軸的主跡橋刻度設置為1的倍數

ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)

#把y軸的主刻度設置為10的倍數

plt.xlim(-0.5,11)

#把x軸的刻度范圍設置為-0.5到11，因為0.5不滿一個刻度間隔，所以數字不會顯示出來，但是能看到一點空白

plt.ylim(-5,110)

#把y軸的刻度范圍設置為-5到110，同理，-5不會標出來，但是能看到一點空白

plt.show()

繪制結果

❼ python數據可視化--matplotlib繪制散點圖

'''

s:
size的縮寫，設置散點的大小。若是給定一個數值，則所有點的大小一致；若是給定一個數虧首組，則每個點的大小不同。
c:
color的縮寫，設置散點的顏色。若只有一個值，則所有的點設置為同一個顏色，若給定一個顏色數組，則不同的點可以設置成不同的顏色，若給定浮點數的數組，則映射到相應的顏色。
marker:
用於設置散點的標記，用法與折線圖的marker參數一對稱，具體參考《python數據可視化--matplotlib繪制折線圖(2)》對marker的詳細介紹。
cmap:
表示數據點的顏色映射表，僅當參數c為浮點數的數組時才可用。cmap需要花很大的篇幅進行介紹，往後再詳細講解，在此先按下不侍空毀表。
norm:
表示數據的亮度，取值范圍在0~1，只有c是一個浮點數的數組的時候才使用。
alpha:
表示數據的透明度，取值范圍在0~1。
linewidths:表示數據點邊緣的寬度。
edgecolors:表示數據點邊緣的顏色。
'''

'''
顏色映射是一系列顏色，從起始顏色漸變到結束顏色，可用於突出數據的規律
例如，交錢的顏色顯示較小的值，較深的顏色顯老備示較大的值
'''

❽ python畫折線圖

#encoding=utf-8
importmatplotlib.pyplotasplt
frompylabimport*#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()

❾ 如何用python繪制各種圖形

1.環境

系統：windows10

python版本：python3.6.1

使用的庫：matplotlib，numpy

2.numpy庫產生隨機數幾種方法

import numpy as np
numpy.random

rand(d0,d1,...,dn)

In [2]: x=np.random.rand(2,5)

In [3]: x
Out[3]:
array([[ 0.84286554, 0.50007593, 0.66500549, 0.97387807, 0.03993009],
[ 0.46391661, 0.50717355, 0.21527461, 0.92692517, 0.2567891 ]])

randn(d0,d1,...,dn)查詢結果為標准正態分布

In [4]: x=np.random.randn(2,5)

In [5]: x
Out[5]:
array([[-0.77195196, 0.26651203, -0.35045793, -0.0210377 , 0.89749635],
[-0.20229338, 1.44852833, -0.10858996, -1.65034606, -0.39793635]])

randint(low,high,size)

生成low到high之間（半開區間 [low, high)），size個數據

In [6]: x=np.random.randint(1,8,4)

In [7]: x
Out[7]: array([4, 4, 2, 7])

random_integers(low,high,size)

生成low到high之間（閉區間 [low, high)），size個數據

In [10]: x=np.random.random_integers(2,10,5)

In [11]: x
Out[11]: array([7, 4, 5, 4, 2])

3.散點圖

x x軸
y y軸
s 圓點面積
c 顏色
marker 圓點形狀
alpha 圓點透明度#其他圖也類似這種配置
N=50# height=np.random.randint(150,180,20)# weight=np.random.randint(80,150,20)
x=np.random.randn(N)
y=np.random.randn(N)
plt.scatter(x,y,s=50,c='r',marker='o',alpha=0.5)
plt.show()

8.箱型圖

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)#sym 點的形狀，whis虛線的長度plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)plt.show()
#sym 點的形狀，whis虛線的長度

❿ python折線圖折線混亂

python折線圖折線混亂是指折線一會在左邊，一會在右邊，不依次連接。是python最著名的繪圖庫，它提供了如賣襲一整套和matlab相似的命令API，十分適合互動式地配叢行制圖。渣兄