怎么用Python實現可視化折線圖

這篇文章主要介紹“怎么用Python實現可視化折線圖”，在日常操作中，相信很多人在怎么用Python實現可視化折線圖問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”怎么用Python實現可視化折線圖”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

1. 用 Numpy ndarray 作為數據傳入 ply

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)
y = np.random.standard_normal(10)
print "y = %s"% y
x = range(len(y))
print "x=%s"% x
plt.plot(y)
plt.show()

2. 操縱坐標軸和增加網格及標簽的函數

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)
y = np.random.standard_normal(10)
plt.plot(y.cumsum())
plt.grid(True) ##增加格點
plt.axis('tight') # 坐標軸適應數據量 axis 設置坐標軸
plt.show()

3. plt.xlim 和 plt.ylim 設置每個坐標軸的最小值和最大值

#!/etc/bin/python
#coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)
y = np.random.standard_normal(20)
plt.plot(y.cumsum())
plt.grid(True) ##增加格點
plt.xlim(-1,20)
plt.ylim(np.min(y.cumsum())- 1, np.max(y.cumsum()) + 1)

plt.show()

4. 添加標題和標簽 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 離散點, 線

#!/etc/bin/python
#coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)
y = np.random.standard_normal(20)

plt.figure(figsize=(7,4)) #畫布大小
plt.plot(y.cumsum(),'b',lw = 1.5) # 藍色的線
plt.plot(y.cumsum(),'ro') #離散的點
plt.grid(True)
plt.axis('tight')
plt.xlabel('index')
plt.ylabel('value')
plt.title('A simple Plot')
plt.show()

到此，關于“怎么用Python實現可視化折線圖”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！