ChartUtil.py import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl def plotLine(xData,yData,xLabel,chartTitle): mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 fig = plt.figure

1.绘制折线图,去上和右边框,显示中文 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #plt.style.use('default') #plt.close(fig) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) ax = plt.axes() ax.spines['top'].set_visible(False) #设置去掉上边框 ax.spines['right'].set_visible(False

一.Python绘制折线图 1.1.Python绘制折线图对应代码如下图所示 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np from pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['STZhongsong'] # 指定默认字体:解决plot不能显示中文问题mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #plt.figure(dpi=300,figs

要看一种技术在本地的流行程度,最简单的就是找招聘网站按关键词搜索. 比如今天查到的职位数量是vue 1296个,react 1204个,angular 721个.国际上比较流行的是react,本地市场中vue倒更受欢迎.所以学习的话可以先考虑前两个. 比如我们可以功利化一点:某些语言的薪资中值比较低,或者某些语言职位数比较少,那么我们做做比较,去学点别的吗. 分为两步,第一步爬取并保存成文本文件:第二步读取和解析文本文件显示折线图.(数据存在本地更好,免得频繁扒着玩,对方网站恨我.所以分为两步)

我用10个国家某年的GDP来绘图,数据如下: labels   = ['USA', 'China', 'India', 'Japan', 'Germany', 'Russia', 'Brazil', 'UK', 'France', 'Italy'] quants   = [15094025.0, 11299967.0, 4457784.0, 4440376.0, 3099080.0, 2383402.0, 2293954.0, 2260803.0, 2217900.0, 1846950.0] 首

利用python的第三方包Pygal制作简单的折线图. 申明:本文仅供学习交流使用.源码大部分来自<python编程从入门到实践>:如有侵权,请联系我删除. 1 #!usr/bin/env python3 2 # -*-coding=utf-8 -*- 3 ''' 4 制作一个简单的交易走势图.源码大部分来自<python编程从入门到实践> 5 过程分析: 6 1,从网站下载数据并存储到本地,两种方法: 7 a,urlopen 8 b,requests 9 2,读取本地数据,利用p

绘制折线图:参考https://baijiahao.baidu.com/s?id=1608586625622704613           (3)近10年GDP变化的曲线图,及三次产业GDP变化的曲线图.数据: [['指标', '2017年', '2016年', '2015年', '2014年', '2013年', '2012年', '2011年', '2010年', '2009年', '2008年'], ['国民总收入(亿元)', 824828.4, 740598.7, 686449.6,

1.基本要点 # 导入模块 from matplotlib import pyplot as plt # x轴数据 x = range(2, 26, 2) # y轴数据 y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 27, 22, 18, 15] # 绘图 plt.plot(x, y) # 展示图片 plt.show() 注意: x轴和y轴是可迭代对象,x轴和y轴的数值必须一一对应, x和y中的值必须是数子 2.设置图行大小 plt.figure(figsize=

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #X轴,Y轴数据 y = [0.3,0.4,2,5,3,4.5,4] x = range(0,len(y)) plt.figure(figsize=(8,4)) #创建绘图对象 plt.plot(x,y,"b--",linewidth=1) #在当前绘图对象绘图(X轴,Y轴,蓝色虚线,线宽度) plt.xlabel("Time(

在写论文用到matplotlib画散点图,想着如果能把每个点对应的ID打在点的旁边就好了,经过一番搜索,最后找到了方法. 首先是打点,先把所有的点画好,举例如下: p1 = ax.scatter(X[:,0], X[:,1], marker = ', s=10) 再依次给每个点打标签: for i in range(0, len(X)): ax.text(X[i,0],X[i,1], i) 最后的效果:

一.语法简介 plt.xlabel("销售月份",fontsize=16,color='red',fontweight='bold',loc='center',backgroundcolor='black', labelpad=10,rotation=1,alpha=1) '''fontsize 设置字体大小 默认值为12fontweight 设置字体粗细 color 设置字体颜色loc 设置标题对齐方式 具体值有center left right top bottombackgrou

一.语法简介 plt.xticks(ticks,labels,rotation=30,fontsize=10,color='red',fontweight='bold',backgroundcolor='black') #ticks 表示刻度值 labels表示该该刻度值对应的标签 rotation设置刻度值倾斜角度 fontsize设置字体大小,color设置字的颜色,fontweight设置标签是否加粗 backgroundcolor设置背景颜色plt.yticks(ticks,labels

最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0

Matplotlib是一个Python工具箱,用于科学计算的数据可视化.借助它,Python可以绘制如Matlab和Octave多种多样的数据图形.下面这篇文章主要介绍了python使用matplotlib如何绘制折线图的方法教程,需要的朋友可以参考借鉴. matplotlib简介 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且Gallery

用matplotlib模块 #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂水寒城 功能:折线图.散点图测试 ''' import random import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def list2mat(data_list,w): ''' 切片.转置 ''' mat=[] res=[] for i in range(0,len(data_list)-w+1,w): mat

matplotlib 1.安装matplotlib ① linux系统安装 # 安装matplotlib模块 $ sudo apt-get install python3-matplotlib # 如果是python2.7 执行如下命令 $ sudo apt-get install python-matplotlib # 如果你安装较新的Python,安装模块一乐的一些库 $ sudo apt-get install python3.5-dev python3.5-tk tk-dev $ sud

一.绘制简单的折线图 import matplotlib.pyplot as plt squares=[1,4,9,16,25] plt.plot(squares) plt.show() 我们首先导入模块pylot,并给他指定别名plt,然后创建列表,存储前述的平方数,再将这个列表传递给函数plot(),这个函数尝试根据这些数字绘制出有意义的图形.plot.show()打开matplotlib查看器,并显示绘制图形. 运行结果: 二.修改标签文字和线条粗细 #coding:UTF-8 impor

折线图: import matplotlib.pyplot as plt y1=[10,13,5,40,30,60,70,12,55,25] x1=range(0,10) x2=range(0,10) y2=[5,8,0,30,20,40,50,10,40,15] plt.plot(x1,y1,label='Frist line',linewidth=3,color='r',marker='o', markerfacecolor='blue',markersize=12) plt.plot(x2

DrawHelper.py封装类源码: import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class DrawHelper: def __init__(self): # 指定默认字体 下面三条代码用来解决绘图中出现的乱码 matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] matplotlib.rcParams['font.family'] = 'sans-

这里利用Jake Vanderplas所著的<Python数据科学手册>一书中的数据,学习画图. 数据地址:https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/data-CDCbirths/master/births.csv 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取csv文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt birth=p

1.基本图表绘制 plt.plot() 图表类别:线形图.柱状图.密度图,以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式 plt.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, yl