python学习之plot函数的使用教程

 更新时间:2021年04月15日 09:38:39   作者:python小白(下阶段小黑)  
这篇文章主要给大家介绍了关于python学习之plot函数的使用教程,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

在python环境中,若要绘制图形,一定离不开plot函数

那么,如何使用呢?

首先,你需要导入plot函数:

import matplotlib.pyplot as plt

导入之后,就可以为您的数据绘制各种形式的图了:

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']

上面代码是要引入中文字体,本次引入的是'楷体',避免想要绘制中文标签时出错

path = input('请输入原始数据地址:') 
exceldata = pd.read_excel(path,sheet_name='Sheet1',usecols='A:B')
data0 =pd.Series( pd.DataFrame(exceldata)['Y'].values,index=pd.DataFrame(exceldata)['X'].values)
data0.plot(figsize=(10,8),label='原始序列')

data = data0.diff(1).dropna()
data1 = data0.diff(2).dropna()

plt.plot(data,label='一次差分')
plt.plot(data1,label='二次差分')

以上代码是要绘制此次实验的数据,并为每个数据打上不同的标签,即label,数据的形式如下:

0  14
40  12.93223
80  15.00994111
120  15.11821
160  13.59807667
200  13.058885
240  13.38437
280  14.64122333
320  14.79041667
360  14.769968
400  14.600495
440  15.26557
480  16.17001143
520  15.14241389
560  16.05594567
600  15.846219
640  17.554472
680  18.63172583
720  17.679506
760  16.63821267
800  16.04232389
840  15.68626833
880  14.22880733
920  12.78894417
960  11.7427275
1000 11.61623917
1040 11.648279
1080 10.577219
1120 9.668460833
1160 9.840733889
1200 10.57967833
1240 10.52352333
1280 10.139144
1320 9.405784
1360 8.267008
1400 7.160510833
1440 6.426746667
1480 6.146541111
1520 4.554763636
1560 3.680545455
1600 2.806327273
1640 1.928690417
1680 0.98609875
1720 2.846252222
1760 4.965133333
1800 7.0716
1840 10.4339
1880 14.8237

但是当你plt.show()时,他却不显示标签,效果如下:

问题出在哪里呢?经过分析终于找出了问题所在,原来在plot时,若要显示标签,就必须加入以下这句代码:

plt.legend()#为图打上标签

再运行,就可以显示标签啦!

plt.legend()
plt.show()

效果如下:

总结:

python中的plot函数功能十分强大,且灵活度高,您可以绘制出任意风格的图案,从平面到立体均可,本次文章主要讲述如何正确打上以及显示中文标签,若您在使用plot时遇到其他问题,欢迎咨询!文中若有不足或疏漏指出,还望指正!

到此这篇关于python学习之plot函数使用的文章就介绍到这了,更多相关python之plot函数内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • python opencv 简单阈值算法的实现

    python opencv 简单阈值算法的实现

    这篇文章主要介绍了python opencv 简单阈值算法的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-08-08
  • python PyQt5对象类型的判定及对象删除操作详细解读

    python PyQt5对象类型的判定及对象删除操作详细解读

    PyQt5主要是用来判定一个对象的类型,或者说是否继承自某个类,本文给大家介绍python PyQt5对象类型的判定,对象删除操作详细解读,感兴趣的朋友一起看看吧
    2024-07-07
  • python图像和办公文档处理总结

    python图像和办公文档处理总结

    在本文里我们给大家整理了关于python图像和办公文档处理的相关知识点内容以及重点内容总结,有需要的朋友们跟着学习下。
    2019-05-05
  • 手把手教你快速安装gpu版本的pytorch(详细图文教程)

    手把手教你快速安装gpu版本的pytorch(详细图文教程)

    在Windows 10上安装PyTorch时,通常默认安装的是CPU版本,且下载速度较慢,本文提供了一个详细的安装指南,包括如何检查CUDA版本、选择合适的PyTorch、torchvision和torchaudio版本,并通过pip而非conda进行安装,文中通过图文介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2024-09-09
  • 利用Python批量生成任意尺寸的图片

    利用Python批量生成任意尺寸的图片

    不知道大家有没有遇到过,因检验需要1000张,分别从1*1到1000*1000像素的图片。搜索一番过后发现还是Python实现比较方便,遂决定用Python实现这一功能,下面分享给大家,有需要的可以参考。
    2016-08-08
  • python验证公网ip与内网ip的实现示例

    python验证公网ip与内网ip的实现示例

    本文主要介绍了python验证公网ip与内网ip的实现示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2023-07-07
  • 简述Python2与Python3的不同点

    简述Python2与Python3的不同点

    在Python2和Python3中都提供print()方法来打印信息,但两个版本间的print稍微有差异。下面通过本文给大家介绍Python2与Python3的不同点,需要的朋友参考下
    2018-01-01
  • Python深度学习pytorch卷积神经网络LeNet

    Python深度学习pytorch卷积神经网络LeNet

    这篇文章主要为大家讲解了Python深度学习中的pytorch卷积神经网络LeNet的示例解析,有需要的朋友可以借鉴参考下希望能够有所帮助
    2021-10-10
  • 解决Ubuntu pip 安装 mysql-python包出错的问题

    解决Ubuntu pip 安装 mysql-python包出错的问题

    今天小编就为大家分享一篇解决Ubuntu pip 安装 mysql-python包出错的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-06-06
  • python中的RSA加密与解密实例解析

    python中的RSA加密与解密实例解析

    这篇文章主要介绍了python中的RSA加密与解密实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2019-11-11

最新评论