每天五分钟python编程:使用编程语言将数据文件以折线方式显示?

07: 34: 57胖乎乎的技能

数据集

本文的数据收集方法,私信:折线图2

阅读数据

导入matplotlib.pyplot作为plt import numpy as np import pandas as pd f=pd.read_csv('percent-bachelors-degrees-women-usa.csv')print(f)

绘制折扣地图

导入matplotlib.pyplot作为plt import numpy as np import pandas as pd f=pd.read_csv('percent-bachelors-degrees-women-usa.csv')plt.plot(f ['Year'],f ['Biology' ])plt.plot(f ['Year'],100-f ['Biology'])plt.show()

在这个例子中,同时绘制了两个折线图,其中一个横坐标为f ['year'],纵坐标为f ['Biology']。折线图的另一条水平线是f ['年'],纵坐标对应100-f ['生物']

如图所示,由于同时绘制了两个折扣贴图,因此会自动显示两种颜色,我们也可以手动设置它们的颜色,并传递参数c。

除了固定颜色绿色,红色之外,还可以以三重方式指定指定的颜色,格式为

导入matplotlib.pyplot作为plt import numpy as np import pandas as pd f=pd.read_csv('percent-bachelors-degrees-women-usa.csv')b=(32/255,34/255,36/255)g=(66/255,54/255,43/255)plt.plot(f ['Year'],f ['Biology'],c=b)plt.plot(f ['Year'],100-f ['生物学'],c=g)plt.show()

图例

显示图例plt.legend(loc='right right')

Plt.legend(loc='right right')表示图例的位置显示在右上角,然后图例信息默认为Blology,我们可以使用它来执行标签标记

导入matplotlib.pyplot作为plt import numpy as np import pandas as pd f=pd.read_csv('percent-bachelors-degrees-women-usa.csv')b=(32/255,34/255,36/255)g=(66/255,54/255,43/255)plt.plot(f ['Year'],f ['Biology'],c=''blue'',label=''boy'')plt。 Plot(f ['Year'],100-f ['Biology'],c=''red'',label=''gril'')plt.legend(loc='right right')plt.show()

其他一些细节

图片上有一些小锯齿,我们可以将它设置为no。

Plt.tick_params(底='' 断 '',顶部='' 断 '',左='' 断 '',右='' 断')

每个图形都有一个边框,你可以设置边框而不用:

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd f=pd.read_csv('percent-bachelors-degrees-women-usa.csv')Fig,ax=plt.subpllots()plt.plot(f['year'],f['biology'],c='blue',label='boy'')plt.plot(f['year'],100-f['biology'],c='red',label='gril'')plt.tick_参数(bottom='关“,”上“,”关“,”左“,”关“,”右“,”关“)键,脊椎在ax.spines.items(): spine.set_visible(false)plt.legend(loc=”右上“)plt.show()

注意事项

需要注意这一点,我们画画的时候,可以直接用plt来画画,但是有些函数不能用,比如这个到边框,不是plt.spines.items(),而是需要用ax,所以以后画画最多就好了

图,ax=plt.subflots()获取ax对象,然后使用ax绘制图片。在本例中,上述代码的所有plt都可以使用ax。

使用LineWidth参数的宽度

{!--PGC U列--

导入matplotplotlib。 pyplot import matplotlib。 pyplot作为PLT导入numpy作为NP导入大熊猫PD f=pd。 read_csv('percent-bachelors-degrees-women-usa.csv')fig,AX=plt。 subplots()plt。情节(f ['年']]],f ['生物']]]]],C='''''''生物学']]],c=''''蓝色'''',标签=''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''' plot(f ['year'red',label=''gril',linewidth=''3'')plt。 tick_params(bottom=''off',top=''off',left=''off',right=''off')用于钥匙,脊柱在斧头。刺。 items(): spine。 set_visible(False)plt。 legend(loc='upper')plt。 show()。

设置文本标识

斧头。 text(1980,50,''MEN'')此标志设置在横坐标1980的位置,纵坐标50为MEN的文字标识。

导入matplotplotlib。 pyplot import matplotlib。 pyplot作为PLT导入numpy作为NP导入大熊猫PD f=pd。 read_csv('percent-bachelors-degrees-women-usa.csv')fig,AX=plt。 subplots()plt。情节(f ['年']]],f ['生物']]]]],C='''''''生物学']]],c=''''蓝色'''',标签=''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''' plot(f ['year'red',label=''gril',linewidth=''3')plt。 tick_params(bottom=''off',top=''off',left=''off',right=''off')ax。文字(1980,50,''MEN')用于钥匙,斧头中的脊椎。刺。 items(): spine。 set_visible(False)plt。 led(loc='right')plt。 show()。

数据集

本文采用数据采集方法,私信任:虚线图2

阅读数据

导入matplotlib.pyplot作为plt import numpy as np import pandas as pd f=pd.read_csv('percent-bachelors-degrees-women-usa.csv')print(f)

绘制折扣地图

导入matplotlib.pyplot作为plt import numpy as np import pandas as pd f=pd.read_csv('percent-bachelors-degrees-women-usa.csv')plt.plot(f ['Year'],f ['Biology' ])plt.plot(f ['Year'],100-f ['Biology'])plt.show()

在这个例子中,同时绘制了两个折线图,其中一个横坐标为f ['year'],纵坐标为f ['Biology']。折线图的另一条水平线是f ['年'],纵坐标对应100-f ['生物']

如图所示,由于同时绘制了两个折扣贴图,因此会自动显示两种颜色,我们也可以手动设置它们的颜色,并传递参数c。

除了固定颜色绿色,红色之外,还可以以三重方式指定指定的颜色,格式为

导入matplotlib.pyplot作为plt import numpy as np import pandas as pd f=pd.read_csv('percent-bachelors-degrees-women-usa.csv')b=(32/255,34/255,36/255)g=(66/255,54/255,43/255)plt.plot(f ['Year'],f ['Biology'],c=b)plt.plot(f ['Year'],100-f ['生物学'],c=g)plt.show()

图例

显示图例plt.legend(loc='right right')

Plt.legend(loc='right right')表示图例的位置显示在右上角,然后图例信息默认为Blology,我们可以使用它来执行标签标记

导入matplotlib.pyplot作为plt import numpy as np import pandas as pd f=pd.read_csv('percent-bachelors-degrees-women-usa.csv')b=(32/255,34/255,36/255)g=(66/255,54/255,43/255)plt.plot(f ['Year'],f ['Biology'],c=''blue'',label=''boy'')plt。 Plot(f ['Year'],100-f ['Biology'],c=''red'',label=''gril'')plt.legend(loc='right right')plt.show()

其他一些细节

图片上有一些小锯齿,我们可以将它设置为no。

Plt.tick_params(底='' 断 '',顶部='' 断 '',左='' 断 '',右='' 断')

每个图形都有一个边框,你可以设置边框而不用:

将matplotlib.pyplot导入为plt import numpy as np import pandas as pd f=pd.read_csv('percent-bachelors-degrees-women-usa.csv')fig,ax=plt.subplots()plt.plot(f [' Year'],f ['Biology'],c=''blue'',label=''boy'')plt.plot(f ['Year'],100-f ['Biology'],c=' 'red'',label=''gril'')plt.tick_params(bottom=''off'',top=''off'',left=''off'',right=''off'')for密钥,spine在ax.spines.items(): spine.set_visible(False)plt.legend(loc='right right')plt.show()

注意点

需要注意这一点,当我们绘制时,我们可以使用plt直接绘制,但是有些函数不能用,比如这个到边框,不是plt.spines.items(),而是需要用ax,所以最后画的好了

Fig,ax=plt.subplots()获取ax对象,然后使用ax绘制图片。在这个例子中,上面代码的所有plts都可以使用ax。

使用线宽参数

的宽度{! - PGC_COLUMN - }

将matplotlib.pyplot导入为plt import numpy as np import pandas as pd f=pd.read_csv('percent-bachelors-degrees-women-usa.csv')fig,ax=plt.subplots()plt.plot(f [' Year'],f ['Biology'],c=''blue'',label=''boy'',linewidth=''3'')plt.plot(f ['Year'],100-f [ 'Biology'],c=''red'',label=''gril'',linewidth=''3'')plt.tick_params(bottom=''off'',top=''off'',left=''off'',right=''off'')对于key,spine在ax.spines.items(): spine.set_visible(False)plt.legend(loc='right right')plt.show()

设置文本标识符

Ax.text(1980,50,''MEN'')这个标志将文字MEN设置在横坐标1980和纵坐标50的位置。

将matplotlib.pyplot导入为plt import numpy as np import pandas as pd f=pd.read_csv('percent-bachelors-degrees-women-usa.csv')fig,ax=plt.subplots()plt.plot(f [' Year'],f ['Biology'],c=''blue'',label=''boy'',linewidth=''3'')plt.plot(f ['Year'],100-f [ 'Biology'],c=''red'',label=''gril'',linewidth=''3'')plt.tick_params(bottom=''off'',top=''off'',left=''off'',right=''off'')ax.text(1980,50,''MEN'')用于key,spine in ax.spines.items(): spine.set_visible(False)plt。

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