【matplotlib】matplotlib的基础绘图和调整x轴的刻度
matplotlib折线图例题
matplotlib绘制折线图
通过下面的小例子我们来看一下matplotlib该如何简单的使用
假设一天中每隔两个小时(range(2,26,2))的气温(℃)分别是
[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]
运行结果
分析
1.matplotlib自动地帮助我们生成x轴和y轴上的刻度,这和我们在代码中指定的x轴和y轴的数据是不一样的
- 我们指定的x轴和y轴数据
x=range(2,26,2) # x轴数据,是一个可迭代对象
y=[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15] # y轴数据
- 生成的图中x轴和y轴上的刻度
2.图有点小:642 X 559
3.这个图到底想要表示什么意思?
我们能看明白这个图是什么,但是别人能看明白么?
可能现在我们可以看明白这个图想要表示什么意思,但是时间一长,我们也可能会忘记,到时候,我们也不知道这个图到底想要表示什么意思。
目前存在的问题
1.设置图片大小(想要一个高清无码大图)
2.将图片保存在本地
3.为图添加一些描述信息,比如x轴和y轴表示什么,这个图表示什么
4.调整x或者y的刻度的间距
5.线条的属性(比如颜色,透明度等)
6.标记出特殊的点(比如告诉别人最高点和最低点在哪里)
7.给图片添加一个水印(防伪,防止盗用)
一步一步解决问题
设置图片大小(想要一个高清无码大图)
分析
代码
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
@Time : 2020/11/27 17:53
@Author : yuhui
@Email : 3476237164@qq.com
@FileName: matplotlib_2.py
@Software: PyCharm
'''
"""04【matplotlib】02matplotlib的基础绘图和调整x轴的刻度"""
from matplotlib import pyplot as plt
fig=plt.figure( # 表示图形、图标的意思,在这里指的就是我们绘制的图
# 这是一个全局的,只要我们在使用plt之前调用一下figure类,然后给它传递一些参数,做一些实例,那么后面所有的地方我们都可以使用这个figure
figsize=(16,10), # 图片大小 元组 (宽,高)
dpi=80, # https://baike.baidu.com/item/DPI/908073?fr=aladdin
# 每英寸上点的个数 在图像模糊的时候可以传入dpi参数,让图片更加清晰
)
x=range(2,26,2) # x轴数据,是一个可迭代对象
y=[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15] # y轴数据
plt.plot(x,y) # 通过plot绘制出折线图
# plt.savefig("data/fig_size.svg")
plt.show() # 展示图形
运行结果
图片大小:1282 x 879
将图片保存在本地
手动保存
再设置好文件保存的路径以及文件名和文件的类型就可以了
自动保存
分析
代码
# 在绘制之后保存
plt.savefig("../data/fig_size.svg") # 参数:文件路径 文件完整的名字
运行结果
调整x轴刻度
分析
代码+结果
注意: 我们给xticks传递什么数据它才有什么数据,然后将这个数据显示在x轴上
我们想要x轴上显示什么数据,我们就给它传递什么数据;如果我们不想让它显示什么数据,我们就不传。
调整y轴刻度
代码+结果
本节总结+代码
- 设置图片大小
fig=plt.figure( # 表示图形、图标的意思,在这里指的就是我们绘制的图
# 这是一个全局的,只要我们在使用plt之前调用一下figure类,然后给它传递一些参数,做一些实例,那么后面所有的地方我们都可以使用这个figure
figsize=(16,10), # 图片大小 元组 (宽,高)
dpi=80, # https://baike.baidu.com/item/DPI/908073?fr=aladdin
# 每英寸上点的个数 在图像模糊的时候可以传入dpi参数,让图片更加清晰
)
- 将图片保存在本地
# 在绘制之后保存
# plt.savefig("../data/fig_size.svg") # 参数:文件路径 文件完整的名字
- 设置x轴刻度间距
plt.xticks(list)
- 设置y轴刻度间距
plt.yticks(list)
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
@Time : 2020/11/27 17:53
@Author : yuhui
@Email : 3476237164@qq.com
@FileName: matplotlib_2.py
@Software: PyCharm
'''
"""04【matplotlib】02matplotlib的基础绘图和调整x轴的刻度"""
from matplotlib import pyplot as plt
fig=plt.figure( # 表示图形、图标的意思,在这里指的就是我们绘制的图
# 这是一个全局的,只要我们在使用plt之前调用一下figure类,然后给它传递一些参数,做一些实例,那么后面所有的地方我们都可以使用这个figure
figsize=(16,10), # 图片大小 元组 (宽,高)
dpi=80, # https://baike.baidu.com/item/DPI/908073?fr=aladdin
# 每英寸上点的个数 在图像模糊的时候可以传入dpi参数,让图片更加清晰
)
x=range(2,26,2) # x轴数据,是一个可迭代对象
y=[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15] # y轴数据
plt.plot(x,y) # 通过plot绘制出折线图
# 设置x轴的刻度
# plt.xticks(x)
# 设置x轴刻度的间隔
# plt.xticks(range(2,26,1)) # 间隔为1 密集
# plt.xticks(range(2,26,10)) # 间隔为10 稀疏
# 设置间隔为0.5 自己传入一个列表
# plt.xticks([0.5*i for i in range(4,49)])
# 感觉有点太密集了 怎么变稀疏呢 取步长
plt.xticks([0.5*i for i in range(4,49)][::3])
# plt.xticks(range(25,50)) # 传递一个错误的刻度
# 调整y轴的刻度的间隔
# plt.yticks([15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15])
plt.yticks(range(min(y),max(y)+1))
# 在绘制之后保存
# plt.savefig("../data/fig_size.svg") # 参数:文件路径 文件完整的名字
plt.show() # 展示图形
本文地址:https://blog.csdn.net/yuhui_2000/article/details/110238660
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