matplotlib绘制函数,matplotlib是一个主要用于绘制什么图表的Python库

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　　绘制精美的图表具有强大的绘图功能，但是语句琐碎，每次使用都需要一句一句书写未免太过麻烦。本文根据平时绘图经验总结了常用绘图函数，可以直接使用，非常方便

　　导入matplotlib.pyplot作为pltimport熊猫作为警察局导入数组作为铭牌

　　PLT。RC params[ font。sans-serif ]=[ sim hei ]#用于正常显示中文标签PLT。RC params[轴。unicode _ MINUS ]=False #用于正常显示负号1、利用含有多列数据的DataFrame表格绘图

　　def plot_cols(data，xlabel=None，ylabel=None，path_file=None，marker=True，len_xticks=10，save=False):

　　:参数数据：数据帧，数据表格-行标题为横坐标，列标题为数据列

　　系列，序列——行标题为横坐标，名称为数据列

　　:param xlabel: str，横坐标名称

　　:param ylabel: str，纵坐标名称

　　:param path_file: str，保存文件路径

　　:参数标记：布尔值，是否为每条线添加不同的标记

　　:param len_xticks:int，横坐标显示的值个数

　　:参数保存：布尔，是否保存图片

　　示例：

　　数据=pd .数据帧(NP。随机的。random((100，3))，index=np.arange(100)，columns=[a ， b ， c])

　　plot_cols(data，xlabel=指标，ylabel=指数)

　　数据。索引=数据。索引。astype(字符串)

　　plt.figure(figsize=(12，8))

　　标记=[ . ,,,o,v,^,,,1,2,3,4,s,p,*,h,h, ， x ， d ， d ，， _]#标记符号

　　#如果是数据帧表格形式，则画出多列；如果是系列，则画出单列

　　如果类型（数据)是pd.core.frame.DataFrame:

　　#是否为每条线添加不同的符号

　　if marker==False:

　　用于数据列：中的列

　　plt.plot(数据[列],标记= 0 ,标签=列)

　　else:

　　对于col，marker_ in zip(数据。列，标记):

　　plt.plot(数据[列],标记=标记_,标签=列)

　　否则如果类型（数据)是pd.core.series系列：

　　plt.plot(data，marker=o ，label=data.name)

　　plt.legend(loc=best ，fontsize=small )

　　xticks=np.linspace(0，len(data)，(len_xticks 1)).astype(int).tolist()[:-1]#被显示的横坐标刻度值的位置

　　plt.xticks(data.index[xticks]，旋转=270)

　　plt.ylabel(ylabel，fontsize=15)

　　plt.xlabel(xlabel，fontsize=15)

　　工厂网格(真=0.2)

　　如果保存==真： PLT。如果_ _ name _ _== _ _ mai，则保存fig(路径文件)

　　n__':

　　 x=np.arange(1,101)

　　 data = pd.DataFrame({'a':x*2+3,'b':x*3-4,'c':np.log(x)+9}, index=np.arange(100))

　　 plot_cols(data, xlabel='指标', ylabel='指数')

　　2、将含有两列的DataFrame表格数据作为双轴图

def plot_twins(data,col1,col2,xlabel=None,ylabel1=None,ylabel2=None,len_xticks=10,figsize=(10,6),save_path=None):

　　3、将DataFrame表格中的多列数据绘制成多个图

def plot_figs(data,xlabel=None,ylabels=None,save_path=None,len_xticks=5,length=10,width=3,intervals=1):

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以上就是介绍python的matplotlib常用绘图函数的详细内容，更多请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章！

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