折线图的函数python 折线图函数关系式

如何用python画出折线图

用pylab模块的plot函数

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pylab.plot(x,y)其中x y都是数组

就能画出以x，y中元素为坐标的折线图

python输出折线图中点的坐标值怎么算

计算其平方值，并将结果存储到列表y_values中。

1、首先创建一个包含x值的列表，其中包含数字1~1000。

2、接下来是一个生成y值的列表解析，它遍历x值（forxinx_values），计算其平方值，并将结果存储到列表y_values中。

3、然后，将输入列表和输出列表传递给scatter()。使用函数axis()指定了每个坐标轴的取值范围。

Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

python--seaborn折线图

在seaborn中，绘制折线图的函数有 lineplot 和 relplot 。

简单方式是传入pandas Series，其索引会成为x轴，值为y轴。

另一种方式是传入pandas dataFrame，通过设置 x , y 绘制。

当折线图中，x轴对应多个y轴数据时，seaborn会自动绘制置信区间。

图中的阴影表示置信区间，默认是 95% ，可以通过 ci 参数修改置信区间。

在一个图中绘制多条折线图。需要传入的数据为pandas dataFrame。

当传入长型数据时，除了需要设置 x ， y 参数外，还需要设置 hue 或 size 或 style 参数。

seaborn可以直接对宽型数据绘制多折线图，其索引成为x轴，所有的列自动绘制成多折线。

设置 makers=True 参数可以显示散点。

分面折线图的绘制，需要用 relplot 函数。设置 kind="line" 表示绘制折线图，设置 col 或 row 控制分面行为。

如何使用Python的Pandas库绘制折线图

我们经常会使用Python的Pandas绘制各种数据图形，那么如何使用它绘制折线图呢？下面我给大家分享一下。

工具/材料

Pycharm

01

首先我们需要打开Excel软件准备需要的数据，这里多准备几列数据，一列就是一条折线，如下图所示

02

然后我们打开Pycharm软件，新建Python文件，导入Pandas库，接着将Excel中的数据读取进数据集缓存，如下图所示

03

接下来我们利用plot方法绘制折线图，如下图所示，这里只添加了一列标题

04

运行文件以后我们就可以看到折线图显示出来了，但是比较的简单，下面我们逐渐的丰富它

05

然后在plot方法中将excel里面的多列标题都添加进来，如下图所示

06

这次在运行文件的时候我们就可以看到折线图上有多条线了，如下图所示

07

接下来我们在为折线图设置标题，X，Y坐标轴的内容，如下图所示

08

然后通过plot方法下面的area方法对折线图的空白区域进行叠加填充，如下图所示

09

最后我们运行完善好后的文件，就可以看到如下图所示的折线图了，到此我们的折线图绘制也就完成了

python画折线图

# encoding=utf-8

import matplotlib.pyplot as plt

from pylab import *                                 #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)  # 限定横轴的范围

#pl.ylim(-1, 110)  # 限定纵轴的范围

plt.plot(x, y, marker='o', mec='r', mfc='w',label=u'y=x^2曲线图')

plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10,label=u'y=x^3曲线图')

plt.legend()  # 让图例生效

plt.xticks(x, names, rotation=45)

plt.margins(0)

plt.subplots_adjust(bottom=0.15)

plt.xlabel(u"time(s)邻居") #X轴标签

plt.ylabel("RMSE") #Y轴标签

plt.title("A simple plot") #标题

plt.show()

如何用python绘制各种图形

1.环境

系统：windows10

python版本：python3.6.1

使用的库：matplotlib，numpy

2.numpy库产生随机数几种方法

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)查询结果为标准正态分布

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之间（半开区间 [low, high)），size个数据

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之间（闭区间 [low, high)），size个数据

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

In [11]: x

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

3.散点图

x x轴

y y轴

s   圆点面积

c   颜色

marker  圆点形状

alpha   圆点透明度                #其他图也类似这种配置

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()

4.折线图

x=np.linspace(-10000,10000,100) #将-10到10等区间分成100份

y=x**2+x**3+x**7

plt.plot(x,y)

plt.show()

折线图使用plot函数

5.条形图

N=5

y=[20,10,30,25,15]

y1=np.random.randint(10,50,5)

x=np.random.randint(10,1000,N)

index=np.arange(N)

plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3)

plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3)

plt.show()

orientation设置横向条形图

N=5

y=[20,10,30,25,15]

y1=np.random.randint(10,50,5)

x=np.random.randint(10,1000,N)

index=np.arange(N)# plt.bar(left=index,height=y,color='red',width=0.3)# plt.bar(left=index+0.3,height=y1,color='black',width=0.3)#plt.barh() 加了h就是横向的条形图，不用设置orientation

plt.bar(left=0,bottom=index,width=y,color='red',height=0.5,orientation='horizontal')

plt.show()

6.直方图

m1=100

sigma=20

x=m1+sigma*np.random.randn(2000)

plt.hist(x,bins=50,color="green",normed=True)

plt.show()

# #双变量的直方图# #颜色越深频率越高# #研究双变量的联合分布

#双变量的直方图#颜色越深频率越高#研究双变量的联合分布

x=np.random.rand(1000)+2

y=np.random.rand(1000)+3

plt.hist2d(x,y,bins=40)

plt.show()

7.饼状图

#设置x,y轴比例为1：1，从而达到一个正的圆

#labels标签参数,x是对应的数据列表,autopct显示每一个区域占的比例,explode突出显示某一块,shadow阴影

labes=['A','B','C','D']

fracs=[15,30,45,10]

explode=[0,0.1,0.05,0]#设置x,y轴比例为1：1，从而达到一个正的圆

plt.axes(aspect=1)#labels标签参数,x是对应的数据列表,autopct显示每一个区域占的比例,explode突出显示某一块,shadow阴影

plt.pie(x=fracs,labels=labes,autopct="%.0f%%",explode=explode,shadow=True)

plt.show()

8.箱型图

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)#sym 点的形状，whis虚线的长度plt.boxplot(data,sym="o",whis=1.5)plt.show()

#sym 点的形状，whis虚线的长度