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yjs04——matplotlib的使用（多个坐标图）

news 来源：原创 2024/9/20 8:39:54

1.多个坐标图与一个图的折线对比

1.引入包；字体（同）

import matplotlib.pyplot as plt
import random
plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

2.创建幕布

        2.1建立图层幕布

        一个图：plt.figure(figsize=(...,...),dpi=...)

        不同图层：
       my_fig, axes = plt.subplots(nrows=xx, ncols=xx, figsize=, dpi=...)
..................................................................................
2.2数据准备（同）

        x = range(1, 15) #x坐标轴的刻度
        x_label = ["10月{}日".format(i) for i in x] #x坐标的写法
        y = range(5,25) #y坐标轴的刻度

        y_shanghai = [random.uniform(15, 20) for i in x] #折线的y值
        y_beijing = [random.uniform(10, 15) for i in x]
·······················································································································

2.3画折线

一个图：plt.plot(x,y_shanghai,label="",color="..",linestyle....)

plt.plot(x,y_beijing,...color="",...)

多个图：
    axes[i].plot(x, y_shanghai, label=..., color=...)
或  axes[i][j].plot(x, y_shanghai, label=....)
..................................................................................
2.4画坐标

一个图：plt.xticks(x,x_label)

两个图：
        axes[i][j].set_xticks(x)axes[i][j].set_xticklabels(x_label,rotation=45)axes[i][j].set_yticks(y)  #这里就是一个一个的写，刻度和名称分开的，一个图里是用一个函数的参数位置区分，这里是不同函数分开传
2.5添加其他信息

一个图:plt.xlabel();

plt.ylabel();

plt.title()
   多个图： axes[i][j].set_xlabel("日期")axes[i][j].set_ylabel("温度")axes[i][j].set_title("上海15日内的天气变化")
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2.6添加图例（都要在画折线的时候加label）

一个图：plt.legend(loc=0)

多个图：
           axes[i][j].legend(loc=1)  #这里不是set_legend！看好了！
2.7添加网格

一个图：plt.grid(True,alpha=0.5)

多个图：
           ax[i][j].grid(True,alpha=0.5)
..............................................................................................................................................

3.展示图像（同）

plt.show()

2.代码展示

# matplotlib 拆成不同坐标轴；拆到不同的图里
import matplotlib.pyplot as plt
import random
plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 1.创建画布
# 在一个图里画创建画布 plt.figure(figsize=(80, 20), dpi=50)
m_fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(40, 60), dpi=90)# 准备数据(与原来一样)
x = range(1, 15)
y=range(5,25)
y_shanghai = [random.uniform(15, 20) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(10, 15) for i in x]
x_label = ["10月{}日".format(i) for i in x]# 2.画图
# 添加折线
# plt.plot(x,y_shanghai);plt.plot(x,y_beijing)
ax[0][0].plot(x, y_shanghai, label="上海", color="b", linestyle="-")
ax[1][0].plot(x, y_beijing, label="北京", color="r", linestyle="--")# 添加坐标轴
# 一个图中建立坐标轴是 plt.xticks(x,x_label,....);plt.yticks()
ax[0][0].set_xticks(x)
ax[0][0].set_xticklabels(x_label,rotation=45)
ax[0][0].set_yticks(y)ax[1][0].set_xticks(x)
ax[1][0].set_xticklabels(x_label,rotation=45)
ax[1][0].set_yticks(y)# 添加其他信息
# plt.xlabel("时间")；plt.ylabel("温度")；plt.title("15日内温度变化")
ax[0][0].set_xlabel("日期")
ax[0][0].set_ylabel("温度")
ax[0][0].set_title("上海15日内的天气变化")ax[1][0].set_xlabel("日期")
ax[1][0].set_ylabel("温度")
ax[1][0].set_title("北京15日内的天气变化")# 添加图例
# plt.legend(loc=0)
ax[0][0].legend(loc=1)
ax[1][0].legend(loc=1)#添加网格
ax[0][0].grid(True,alpha=0.5)
ax[1][0].grid(True,alpha=0.5)# 3.展示
plt.show()