这篇文章将为大家详细讲解有关Python散点图与折线图怎么绘制，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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在数据分析的过程中，经常需要将数据可视化，目前常使用的：散点图 折线图

需要import的外部包 一个是绘图 一个是字体导入

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

在数据处理前需要获取数据，从TXT XML csv excel 等文本中获取需要的数据，保存到list

def GetFeatureList(full_path_file):
  file_name = full_path_file.split('\\')[-1][0:4]
  # print(file_name)
  # print(full_name)
  K0_list = []
  Area_list = []
  all_lines = []
  f = open(full_path_file,'r')
  all_lines = f.readlines()
  lines_num = len(all_lines)
  # 数据清洗
  if lines_num > 5000:
    for i in range(3,lines_num-1):
      temp_k0 = int(all_lines[i].split('\t')[1])
      if temp_k0 == 0:
        K0_list.append(ComputK0(all_lines[i]))
      else:
        K0_list.append(temp_k0)
      Area_list.append(float(all_lines[i].split('\t')[15]))
    # K0_Scatter(K0_list,Area_list,file_name)
  else:
    print('{} 该样本量少于5000'.format(file_name))
  return K0_list, Area_list,file_name

绘制两组数据的散点图，同时绘制两个散点图，上下分布在同一个图片中

def K0_Scatter(K0_list, area_list, pic_name):
  plt.figure(figsize=(25, 10), dpi=300)
  # 导入中文字体，及字体大小
  zhfont = FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc', size=16)
  ax = plt.subplot(211)
  # print(K0_list)
  ax.scatter(range(len(K0_list)), K0_list, c='r', marker='o')
  plt.title(u'散点图', fontproperties=zhfont)
  plt.xlabel('Sampling point', fontproperties=zhfont)
  plt.ylabel('K0_value', fontproperties=zhfont)
  ax = plt.subplot(212)
  ax.scatter(range(len(area_list)), area_list, c='b', marker='o')
  plt.xlabel('Sampling point', fontproperties=zhfont)
  plt.ylabel(u'大小', fontproperties=zhfont)
  plt.title(u'散点图', fontproperties=zhfont)
  # imgname = 'E:\\' + pic_name + '.png'
  # plt.savefig(imgname, bbox_inches = 'tight')
  plt.show()

散点图显示

绘制一个折线图 每个数据增加标签

def K0_Plot(X_label, Y_label, pic_name):
  plt.figure(figsize=(25, 10), dpi=300)
  # 导入中文字体，及字体大小
  zhfont = FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc', size=16)
  ax = plt.subplot(111)
  # print(K0_list)
  ax.plot(X_label, Y_label, c='r', marker='o')
  plt.title(pic_name, fontproperties=zhfont)
  plt.xlabel('coal_name', fontproperties=zhfont)
  plt.ylabel(pic_name, fontproperties=zhfont)
  # ax.xaxis.grid(True, which='major')
  ax.yaxis.grid(True, which='major')
  for a, b in zip(X_label, Y_label):
    str_label = a + str(b) + '%'
    plt.text(a, b, str_label, ha='center', va='bottom', fontsize=10)
  imgname = 'E:\\' + pic_name + '.png'
  plt.savefig(imgname, bbox_inches = 'tight')
  # plt.show()

绘制多条折线图

def K0_MultPlot(dis_name, dis_lsit, pic_name):
  plt.figure(figsize=(80, 10), dpi=300)
  # 导入中文字体，及字体大小
  zhfont = FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc', size=16)
  ax = plt.subplot(111)
  X_label = range(len(dis_lsit[1]))
  p1 = ax.plot(X_label, dis_lsit[1], c='r', marker='o',label='Euclidean Distance')
  p2 = ax.plot(X_label, dis_lsit[2], c='b', marker='o',label='Manhattan Distance')
  p3 = ax.plot(X_label, dis_lsit[4], c='y', marker='o',label='Chebyshev Distance')
  p4 = ax.plot(X_label, dis_lsit[5], c='g', marker='o',label='weighted Minkowski Distance')
  plt.legend()
  plt.title(pic_name, fontproperties=zhfont)
  plt.xlabel('coal_name', fontproperties=zhfont)
  plt.ylabel(pic_name, fontproperties=zhfont)
  # ax.xaxis.grid(True, which='major')
  ax.yaxis.grid(True, which='major')
  for a, b,c in zip(X_label, dis_lsit[5],dis_name):
    str_label = c + '_'+ str(b)
    plt.text(a, b, str_label, ha='center', va='bottom', fontsize=5)
  imgname = 'E:\\' + pic_name + '.png'
  plt.savefig(imgname,bbox_inches = 'tight')
  # plt.show()

图形显示还有许多小技巧，使得可视化效果更好，比如坐标轴刻度的定制，网格化等

python主要应用领域有哪些

1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。

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