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1.2.1 确定数据
1.2.2 创建画布
1.2.3 添加标题
1.2.4 添加x,y轴名称
1.2.5 添加x,y轴范围
1.2.6 添加x,y轴刻度
1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片
保存图片时,dpi为清晰度,数值越高越清晰。请注意,函数结尾处,必须加plt.show(),不然图像不显示。
绘制流程与绘制不含子图的图像一致,只需注意一点:创建画布。
合理调整figsize、dpi,可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.
2.2.1 rc参数类型
2.2.2 方法1:使用rcParams设置
2.2.3 方法2:plot内设置
2.2.4 方法3:plot内简化设置
方法2中,线条形状,linestyle可简写为ls;线条宽度,linewidth可简写为lw;线条颜色,color可简写为c,等等。
1、plt.legendplt.legend(loc=0)#显示图例的位置。
2、plt.figureplt.figure(figsize=(14,6),dpi=80)#设置绘图区域的大小和像素。
3、plt.xticksplt.xticks(new_year)#设置x轴的刻度线为new_year,new_year可以为数组。
4、plt.xlabelplt.xlabel('year')#x轴标签。
5、plt.plotplt.plot(number,color='blue',label="actualvalue")#将实际值的折线设置为蓝色。
6、两个图分开fig,axes=plt.subplots(2,1,sharex=True,figsize=(10,10))。
7、画竖直线plt.axvline(99,linestyle="dotted",linewidth=4,color='r')#99表示横坐标。
8、图片保存plt.savefig('timeseries_y.jpg')。
有
当然有,这就是Python函数图像工具(EXE)。 本程序运用Python中最令人喜爱的数据处理工具numpy和超强的图像库matplotlib,实现13种不同类别函数的分类图像整理,展示图像均可以保存为图片的形式,具备拖动、放大等功能