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1. 用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply
import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) print "y = %s"% y x = range(len(y)) print "x=%s"% x plt.plot(y) plt.show()
2. 操纵坐标轴和增加网格及标签的函数
import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) plt.plot(y.cumsum()) plt.grid(True) ##增加格点 plt.axis('tight') # 坐标轴适应数据量 axis 设置坐标轴 plt.show()
3. plt.xlim 和 plt.ylim 设置每个坐标轴的最小值和最大值
#!/etc/bin/python #coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(20) plt.plot(y.cumsum()) plt.grid(True) ##增加格点 plt.xlim(-1,20) plt.ylim(np.min(y.cumsum())- 1, np.max(y.cumsum()) + 1) plt.show()
4. 添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线
#!/etc/bin/python #coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(20) plt.figure(figsize=(7,4)) #画布大小 plt.plot(y.cumsum(),'b',lw = 1.5) # 蓝色的线 plt.plot(y.cumsum(),'ro') #离散的点 plt.grid(True) plt.axis('tight') plt.xlabel('index') plt.ylabel('value') plt.title('A simple Plot') plt.show()
以上就是Python 绘制可视化折线图的详细内容,更多关于Python 绘制折线图的资料请关注其它相关文章!
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