python绘制折线图和条形图的方法
作者:柠檬树下你和我₰
这篇文章主要为大家详细介绍了python实现折线图和条形图,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
本文实例为大家分享了python绘制折线图和条形图的具体代码,供大家参考,具体内容如下
最近开始写小论文啦,中间不免要作各种各样的图,学习后自己作了个小笔记,供小伙伴一起学习哦。
折线图
import matplotlib.pyplot as plt #x轴取值不一样时 # x1=[0,0.1,0.3,0.5,0.7,0.8,0.9] # y1=[0.7150,0.7147,0.7088,0.7029,0.6996,0.6942,0.5599] # x2=[0,0.1,0.2,0.5,0.6,0.8,0.9,1] # y2=[0.7150,0.7146,0.6969,0.6496,0.5568,0.5196,0.4248,0.3344] # x3=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1] # y3=[0.7150,0.7147,0.7068,0.7016,0.6283,0.5889,0.5155,0.4992,0.4728,0.3909,0.3310] # x轴取值一样时 x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12] y1 = [57,74,66,69,88,82,78,70,80,92,69,99] y2 = [44,47,48,55,56,48,86,69,58,60,63,79] y3 = [61,77,59,85,79,80,53,48,50,66,88,81] plt.title('快递月件量') # 折线图标题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 折线图中需显示汉字时,得加上这一行 plt.xlabel('月份/月') # x轴标题 plt.ylabel('快递件数') # y轴标题 plt.plot(x, y1, marker='o', markersize=3) # 绘制折线图,添加数据点形状并设置点的大小 plt.plot(x, y2, marker='^', markersize=3) #^:点的形状为三角形 plt.plot(x, y3, marker='*', markersize=3) #星形 for a, b in zip(x, y1): plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10) # 设置数据标签位置及字体大小 for a, b in zip(x, y2): plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10) for a, b in zip(x, y3): plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10) plt.legend(['邮政', '顺丰', '圆通']) # 设置折线名称 plt.show() # 显示折线图
结果:
单条形图
import matplotlib.pyplot as plt # 条形图需要显示中文时,需要下面这两行代码 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False quarters = ('第一节度', '第二季度', '第三季度', '第四季度') #x轴 courier_number = [310, 382, 256, 402] #x轴对应的数量 plt.bar(quarters, courier_number) #作图 #plt.barh(quarters, courier_number) # 若要横放条形图,用函数barh plt.title('四个季度快递数量的调查结果') #条形图标题 plt.show()
结果:
并列条形图
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 条形图需要显示中文时,需要下面这两行代码 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 输入统计数据 quarters = ('第一节度', '第二季度', '第三季度', '第四季度') #x轴 courier_number_before = [310, 382, 256, 402] courier_number_now = [320, 420, 388, 432] bar_width = 0.3 # 设置条形宽度 index_before = np.arange(len(quarters)) # 之前四季度条形图的横坐标 index_now = index_before + bar_width # 现在四季度条形图的横坐标 # 使用两次 bar 函数画出两组条形图 plt.bar(index_before, height=courier_number_before, width=bar_width, color='b', label='去年') plt.bar(index_now, height=courier_number_now, width=bar_width, color='g', label='今年') plt.legend() # 显示图例 plt.xticks(index_before + bar_width/2, quarters) # 让横坐标轴刻度显示 四个季度的快递量, index_before + bar_width/2 为横坐标轴刻度的位置 plt.ylabel('快递数量') # 纵坐标轴标题 plt.title('去年今年四个季度快递数量的调查结果') # 图形标题 plt.show()
大家根据需要进行代码相应的改变。
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脚本之家。