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python绘制散点图和折线图的方法

作者:Wayne0926

这篇文章主要为大家详细介绍了python绘制散点图和折线图的方法,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绘制散点图和折线图的具体代码,供大家参考,具体内容如下

#散点图,一般和相关分析、回归分析结合使用
import pandas
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
 
plot_circle=pandas.read_csv('D://Python projects//reference data//6.1//data.csv')
#定义主题颜色
maincolor=(47/256,82/256,141/256,1)
#设置字体格式为雅黑和大小为20
font={
      'size':15,
      'family':'SimHei'}
matplotlib.rc('font',**font)
#设置横纵坐标轴等参数
plt.xlabel('广告费用',color=maincolor)
plt.ylabel('购买用户数',color=maincolor)
#修改坐标轴颜色
plt.tick_params(axis='x',color=maincolor)
plt.tick_params(axis='y',color=maincolor)
#小点绘图
plt.plot(
        plot_circle['广告费用'],
        plot_circle['购买用户数'],
        ".",color=maincolor)

结果为:

折线图:

#折线图
import pandas
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
 
plot_line=pandas.read_csv('D://Python projects//reference data//6.2//data.csv')
#对日期格式进行转换
plot_line['购买日期']=pandas.to_datetime(plot_line['日期'])
#定义主题颜色
maincolor=(47/256,82/256,141/256,1)
#设置字体格式为雅黑和大小为20
font={
      'size':15,
      'family':'SimHei'}
matplotlib.rc('font',**font)
#设置横纵坐标轴等参数
plt.xlabel('购买日期',color=maincolor)
plt.ylabel('购买用户数',color=maincolor)
#修改坐标轴颜色
plt.tick_params(axis='x',color=maincolor)
plt.tick_params(axis='y',color=maincolor)
#"-",顺滑的曲线
plt.plot(
        plot_line['购买日期'],
        plot_line['购买用户数'],
        '-',color=maincolor)
plt.title('购买用户数情况分析')
plt.show()
#设置线条的粗细
plt.plot(
        plot_line['购买日期'],
        plot_line['购买用户数'],
        '-',color=maincolor,
        linewidth=10)
#虚线
plt.plot(
        plot_line['购买日期'],
        plot_line['购买用户数'],
        '--',color=maincolor)
#线点
plt.plot(
        plot_line['购买日期'],
        plot_line['购买用户数'],
        '-.',color=maincolor)
#点图
plt.plot(
        plot_line['购买日期'],
        plot_line['购买用户数'],
        '.',color=maincolor)
#像素点
plt.plot(
        plot_line['购买日期'],
        plot_line['购买用户数'],
        ',',color=maincolor)
#五角星的点
plt.plot(
        plot_line['购买日期'],
        plot_line['购买用户数'],
        '*',color=maincolor)

结果包括:

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。

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