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这篇文章利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图:
# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt #这里导入你自己的数据 #...... #...... #x_axix,train_pn_dis这些都是长度相同的list() #开始画图 sub_axix = filter(lambda x:x%200 == 0, x_axix) plt.title('Result Analysis') plt.plot(x_axix, train_acys, color='green', label='training accuracy') plt.plot(sub_axix, test_acys, color='red', label='testing accuracy') plt.plot(x_axix, train_pn_dis, color='skyblue', label='PN distance') plt.plot(x_axix, thresholds, color='blue', label='threshold') plt.legend() # 显示图例 plt.xlabel('iteration times') plt.ylabel('rate') plt.show() #python 一个折线图绘制多个曲线
这里我谈谈matplotlib.pyplot.plot()的使用方法,先附上一个官方文档链接,然后我说下可能用到的一些参数,参数可选的内容我就不一一展开了,大家可以去上面那个连接里查:
- color:曲线颜色,blue,green,red等等
- label:图例,这个参数内容就自定义啦,注意如果写这个参数一定要加上plt.legend(),之后再plt.show()才有有用!
- linestyle:曲线风格,'–','-.',':'等等
- linewidth:曲线宽度,自定义就可以
- marker:标记点样式,'o','x',也就是说这些符号会标示出曲线上具体的“点”,这样一来就易于观察曲线上那些地方是支撑点
- markersize:标记点的大小,自定义就可以
后续有图表方面的内容会继续更新~
本文已被收录到专题《python图片处理操作》 ,欢迎大家点击学习更多精彩内容。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
标签:
python,折线图
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2024年10月02日
2024年10月02日
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