• 数据挖掘技术-绘制折线图


    绘制折线图

    1. 前置步骤

    准备数据guomin.npz,下载数据guomin.npz到Linux本地的/course/DataAnalyze/data目录

    1. 绘制折线图
    1. 使用pyplot绘制2000-2017年季度生产总值折线图,如代码 43所示。

    代码 43 绘制2000-2017年季度生产总值折线图

    In[3]:

    plt.figure(figsize=(8,7)) ##设置画布

    plt.plot(values[:,0],values[:,2],color = 'r',linestyle = '--')## 绘制折线图

    plt.xlabel('年份') #添加横轴标签

    plt.ylabel('生产总值(亿元)') #添加y轴名称

    plt.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45)

    plt.title('2000-2017年季度生产总值折线图') #添加图表标题

    plt.savefig('../2000-2017年季度生产总值折线图.png')

    plt.show()

    Out[3]:

     

    1. 使用marker参数可以绘制点线图,能够使得图形更加丰富,如代码 44所示。

    代码 44 绘制折线散点图

    In[4]:

    plt.figure(figsize=(8,7)) ##设置画布

    plt.plot(values[:,0],values[:,2],color = 'r',linestyle = '--',marker = 'o')## 绘制折线图

    plt.xlabel('年份') #添加横轴标签

    plt.ylabel('生产总值(亿元)') #添加y轴名称

    plt.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45)

    plt.title('2000-2017年季度生产总值点线图') #添加图表标题

    plt.savefig('../tmp/2000-2017年季度生产总值点线图.png')

    plt.show()

    Out[4]:

     

    1. plot函数一次可以接收多组数据,添加多条折线图,同时还可以分别定义每条折线的颜色、点的形状和类型,可以将这三个参数连接在一起用一个字符串表示,如代码 45所示。

    代码 45 绘制近17年我国三大产业增长值的折线散点图

    In[5]:

    plt.figure(figsize=(8,7)) ##设置画布

    plt.plot(values[:,0],values[:,3],'bs-',

    values[:,0],values[:,4],'ro-.',

           values[:,0],values[:,5],'gH--')## 绘制折线图

    plt.xlabel('年份') #添加横轴标签

    plt.ylabel('生产总值(亿元)') #添加y轴名称

    plt.xticks(range(0,70,4),values[range(0,70,4),1],rotation=45)

    plt.title('2000-2017年各产业季度生产总值折线图') #添加图表标题

    plt.legend(['第一产业','第二产业','第三产业'])

    plt.savefig('../2000-2017年季度各产业生产总值折线图.png')

    plt.show()

    Out[5]:

     

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/u011062044/article/details/127419598