matplotlib淘汰折线图

最新推荐文章于 2025-03-27 10:13:00 发布

吃饭第一名~

最新推荐文章于 2025-03-27 10:13:00 发布

阅读量199

点赞数

分类专栏： matplotlib 文章标签： plot

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kun_coder/article/details/117775915

版权

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["KaiTi"]
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]
y=[60, 61, 63, 61, 62, 68, 60, 64

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

吃饭第一名~

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

彼得林奇的“长期价值创造“在网络效应企业中的新指标

AI天才研究院

03-17

675

彼得林奇作为投资界的传奇人物，其“长期价值创造”的投资理念影响深远。然而，随着互联网和科技的发展，网络效应企业逐渐崛起，这类企业具有与传统企业不同的特点和价值创造模式。本文章旨在探索将彼得林奇的“长期价值创造”理念应用于网络效应企业时，需要引入哪些新的评估指标，以更准确地评估这类企业的长期价值。文章将涵盖网络效应企业的核心概念、评估指标的算法原理、数学模型，以及通过实际项目案例进行验证，同时探讨其在不同场景下的应用和未来发展趋势。

Python 数据分析竞赛实战：收集、整理、分析竞赛数据，为比赛提供数据支持，并用Python代码展示分析结果

AI天才研究院

08-04

1930

16年，机器学习、深度学习爆炸式增长，无论是作为一种新兴技术还是技术的普及，数据科学的重要性都在逐渐上升。2019 年，中国大学生机器学习大赛评测协会（ACM）发布了“2019 大数据与人工智能专业人才创新训练计划”（Data and AI Skills Development Training for College Students），旨在鼓励青年学生进行科研和项目开发，提高青年人对数据科学技术的认识和能力。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

python数据可视化的若干方法(二)

weixin_41311617的博客

12-04

683

4种更快更简单实现Python数据可视化的方法力图、二维密度图、蜘蛛网图和树状图，这些可视化方法你都用过吗？数据可视化是数据科学或机器学习项目中十分重要的一环。通常，你需要在项目初期进行探索性的数据分析（EDA），从而对数据有一定的了解，而且创建可视化确实可以使分析的任务更清晰、更容易理解，特别是对于大规模的高维数据集。在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁而引人注目的方式展示最终结果也是非常重要...

别再只会用折线图饼图了，我找到更好用的这5种图表，95%的人不会

Leo的博客

11-09

1972

*为什么要学习图表？**很多人在没有想清楚的时候就已经开始接触图表了。小伙伴们还记得自己制作的第一个图表是什么吗？老李的第一个图表是柱状图。图表入门很简单，一个折线图、一个饼图就算入门了，并且这些图表在日常中的使用概率也更高，似乎占据了80%的各种报表，但这并不意味着图表的潜力只限于此。不少朋友希望学习图表除了能满足日常工作之外，还能满足其他的需求，

dev 折线图 时间刻度_精品图表 | Excel绘制折线图与面积图

weixin_35831315的博客

12-28

522

上一期的给大家讲了如何使用Excel来绘制滑珠图，如果还没有学习的朋友可以点击下面的链接来学习：精品图表 | Excel绘制5种不同样式的商务滑珠图今天接着大家讲解一下如何使用Excel绘制折线图与面积图。先上样图，大家可以看一下：今天这两个图都是单系列的折线图与面积图。折线图与面积图一般都用来描述在时间序列上数据的变化情况。在一些特定的情况下，使用面积图比折线图更加地方便阅读数据，观察数据的变化...

【matplotlib】之清理、清除 axes 和 figure （plt.cla、plt.clf、plt.close）

最新发布

AI天才研究院

03-27

398

彼得林奇是投资界的传奇人物，他所倡导的“买入并持有”策略在股票投资领域具有深远影响。本文的目的在于全面剖析这一策略，深入探究其核心原理、实施步骤以及在实际投资中的应用。我们将从理论层面阐述该策略的基本概念、算法原理和数学模型，同时通过具体的项目实战案例展示其操作方法和效果。范围涵盖了股票市场的投资，主要聚焦于如何运用“买入并持有”策略选择优质股票并长期持有以获取稳定收益。本文将按照以下结构进行阐述：首先介绍“买入并持有”策略的背景信息，包括目的、预期读者和文档结构等；

Python绘制流程图

kun_coder的博客

03-15

7977

欢迎大神尝试 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.patches as mpatches plt.subplots_adjust(left=0.00, bottom=0.0, right=1.00, top=0.95, wspace=0.0, hspace=0.00) def hexagon_...

Python绘制横向左右柱形图

kun_coder的博客

03-15

6674

直接上代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] x = np.array([8021, 7577, 7118, 7518, 10029, 12850, 10146, 9724, 11771, 12391...

Python绘制气泡图

kun_coder的博客

04-28

4661

实现python绘制气泡图，用气泡的不同颜色，不同大小展示信息代码部分 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import MultipleLocator def DrawBubble(read_name):#气泡图 sns.set(styl

python三个并排饼图

kun_coder的博客

03-16

3613

import matplotlib.pyplot as plt labels = 'Comments rated 1', 'Comments rated 2', 'Comments rated 3', 'Comments rated 4', 'Comments rated 5' sizes = [38, 16, 18, 54, 107] sizes1 = [84, 45, 59, 132, 31...

python实现相关系数热力图

kun_coder的博客

03-16

3531

Python实现 import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random np.random.seed(1) data = np.random.rand(8, 8) sns.set() # data:数据 square:是否是正方形 vmax:最大值 vmin:最小值 robu...

Python绘制雷达图

kun_coder的博客

03-16

3399

import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei' matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 为了正确显示中文字体，将字体更改为黑体‘SimHei’ d...

matplotlib的折线图

12-26

matplotlib是一个广泛使用的Python数据可视化库，它提供了一种直观的方式来创建各种类型的图表，包括折线图。折线图是一种常见的用于显示随着时间变化的趋势的数据图形。在matplotlib中，可以使用`pyplot`模块中的`plot()`函数来绘制折线图。以下是创建简单折线图的基本步骤： 1. 首先，你需要安装matplotlib库，如果还没有安装，可以使用pip install matplotlib命令。 2. 导入需要的模块： ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 3. 准备数据，通常包含两个列表，一个代表x轴的时间点，另一个代表y轴对应的值： ```python x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] ``` 4. 调用`plot()`函数并传入x和y列表： ```python plt.plot(x, y) ``` 5. 添加标题、标签和图例，以及调整其他样式设置： ```python plt.title('简单的折线图') plt.xlabel('X轴标签') plt.ylabel('Y轴标签') plt.legend(['数据系列']) # 或者 legend(['Series 1', 'Series 2']) ``` 6. 最后，使用`show()`函数展示图像： ```python plt.show() ```