如今，首席CTO注释要与您分享，将详细介绍与Python折叠线图相关的几行，详细介绍有关Python绘图线图。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站，不要忘记注意此网站。现在开始！
本文目录清单：
1.如何绘制Python的折叠线图2.如何使用Python的Pandas库绘制线路图3. Python视觉数据分析通常使用的大型收集（集合）4。Python-Seaborn折叠图5.如何使用Python绘制各种图形，一个，一个，一个，一个，如何绘制各种图形，1。环境准备
以下三个软件包需要在Linux Ubuntu下安装：
numpy，scipy，matplotlib
单独输入以下代码以进行安装：
[播放]查看普通副本
PIP安装numpy
PIP安装Scipy
sudo apt-get安装python-matplotlib
测试是否成功
[html]查看普通副本
Python
进口塔
如果没有错误，则安装成功
2.开始绘图
1.绘制最简单的直线图
代码显示如下：
[python]查看普通副本
导入numpy作为NP
导入matplotlib.pyplot作为PLT
x = [0,1]
y = [0,1]
plt.figure（）
plt.plot（x，y）
plt.savefig（“ easyplot.jpg”）
结果如下：
代码说明：
[python]查看普通副本
#x轴，y -axis
x = [0,1]
y = [0,1]
＃创建图形对象
plt.figure（）
#draw在当前图形对象中（两个参数的数据是x，y轴））
plt.plot（x，y）
＃保存图片
plt.savefig（“ easyplot.jpg”）
2.在图中添加标签和标题
上图没有相应的x，y轴标签描述和标题
基于上述代码，您可以添加这些内容
代码显示如下：
[python]查看普通副本
导入numpy作为NP
导入matplotlib.pyplot作为PLT
x = [0,1]
y = [0,1]
plt.figure（）
plt.plot（x，y）
plt.xlabel（“时间”）
plt.ylabel（“值（m）”）
plt.title（“一个简单的情节”）
结果如下：
代码说明：
[python]查看普通副本
plt.xlabel（“ time（s）”）#x轴标签
plt.ylabel（“ value（m）”）#Y轴标签
plt.title（“一个简单的情节”）＃标题
3.绘制Sinx曲线
代码显示如下：
[python]查看普通副本
＃ - * - 编码：UTF-8 - * -
导入numpy作为NP
导入matplotlib.pyplot作为PLT
＃设置x，y轴的值（y = sinx）
x = np.linspace（0，10，1000）
y = np.sin（x）
＃创建图形对象，无花果大小参数可以指定绘图对象的宽度和高度，单元为英寸，一英寸= 80px
plt.figure（无花果=（8,4））
#drawing在当前绘图对象（x -axis，y轴，绘制曲线的名称，绘图线的颜色，绘图线的宽度）中
plt.plot（x，y，label =“ $ sin（x）$”，color =“ red”，liningidth = 2）
#X轴文本
plt.xlabel（“时间”）
＃y轴文本
plt.ylabel（“伏特”）
＃标题
plt.title（“ Pyplot第一个示例”）
＃y轴范围
plt.ylim（-1.2,1.2）
#show图标
plt.legend（）
＃显示显示
plt.show（）
＃保保
plt.savefig（“ sinx.jpg”）
结果如下：
4.画线图
代码显示如下：
[python]查看普通副本
＃ - * - 编码：UTF-8 - * -
导入numpy作为NP
导入matplotlib.pyplot作为PLT
#X轴，y轴数据
x = [0,1,2,3,4,5,6]
y = [0.3，0.4，2,5,3,4.5,4]
plt.figure（figsize =（8,4））＃创建图形对象
plt.plot（x，y，“ b-”，nIningIdth = 1）#p p p p p P p（x轴，y轴，蓝色虚线，线宽）
plt.xlabel（“ time（s）”）#x轴标签
plt.ylabel（“伏特”）#y轴标签
plt.title（“线图”）＃p
plt.show（）#display图
plt.savefig（“ line.jpg”）＃保存地图
结果如下：
我们经常使用Python的Pandas绘制各种数据图形，因此如何使用它来绘制折叠图？让我与您分享。
工具/材料
Pycharm
01
首先，我们需要打开Excel软件所需的数据。在这里准备几列数据。一列是折叠线，如下图所示
02
然后，我们打开Pycharm软件，创建一个新的Python文件，导入PANDAS库，然后将Excel中的数据读取到数据集中，如下图所示
03
接下来，我们使用绘图方法绘制折叠图。如下图所示，此处仅添加一个标题
04
运行文件后，我们可以看到折扣图显示显示，但相对简单。让我们在下面逐渐丰富它
05
然后在图方法中添加多个列，如下图所示
06
这次，运行文件时，我们可以看到行映射上有多行，如下图所示
07
接下来，我们为折叠图的标题设置标题，x，y坐标轴的内容，如下图所示
08
然后使用绘图方法下方的区域方法堆叠折叠图的空白区域，如下图所示
09
最后，当我们运行完整的文件时，我们可以看到下图所示的折叠图。此时，我们的折叠线图的绘图也已完成
在后期，将收集12个常用的视觉数据分析图，例如六角形图。请注意更新！
Numpy，Pandas，Matplotlib，Seaborn引入了以下默认操作
1.折叠图
折叠图可用于表示数据随着时间的变化的趋势
matplotlib
plt.plot（x，y）
plt.show（）
海洋
df = pd.dataframe（{'x'：x，'y'：y}）
sns.lineplot（x =“ x”，y =“ y”，data = df）
plt.show（）
两个直方图
直方图是一个相对常见的视图。它是将水平坐标分为一定数量的社区，然后在每个社区中使用矩形条（bar）来显示间隔的值
matplotlib
海洋
第三，垂直条
条形图可以帮助我们查看类的特征。在剥离图中，长条的长度表示类别的频率和宽度。
matplotlib
海洋
1pt.show（）
第四，水平条形图
五，蛋糕地图
6.盒线图
框线由五个值点组成：最大值（最大值），最小值（最小值），中值（中值）以及上和下Quadriors（Q3，Q1）。
它可以帮助我们分析数据的差异，离散性和异常值。
matplotlib
海洋
七个，热图
集成，英语称为热图，这是矩阵表示方法。矩阵中的元素值用颜色表示，不同的颜色表示不同的大小。您可以直观地知道在特定位置中值的值。
通过Seaborn的热图功能，我们可以观察到不同年内乘客人数的变化，颜色的代表人数越多
八，散点图
散射点图的英语称为散点图。它显示两个维坐标中两个变量的值，这非常适合在两个变量之间显示关系。
matplotlib
海洋
九，蜘蛛地图
蜘蛛图是一种显示一对多数的方法
十，双变量分布
二进制变量分布可以看到两个变量之间的关系
11，区域地图
该区域图也称为区域图，该区域图强调了随着时间的推移数量变化的程度，也可以用来吸引人们对总价值趋势的关注。
累积区域还可以显示部分与整体之间的关系。折叠图和该区域都可以用来帮助我们分析趋势。当数据集有完全的关系或您想显示本地和整体关系时，区域图是一个更好的选择。
十二，六边形地图
六边形图集中了合成六角形的空间中的点，然后根据六边形内的值使用六边形颜色。
原始文字：
在Seaborn中，绘图线图的功能是线路平面图和Reltlplot。
简单的方法是传递到熊猫系列中，其索引将成为带有y轴的X轴。
另一种方法是传递熊猫数据框并绘制x，y绘制。
当X轴对应于多个Y轴数据时，Seaborn将自动绘制置信区间。
图中的阴影表示字母间隔，默认值为95％，并且可以通过CI参数修改字母间隔。
在图片中绘制多个折叠图。需要传递的数据是PANDAS DATAFRAME。
传递长数据时，除了设置X和Y参数外，您还需要设置色调或大小或样式参数。
Seaborn可以直接在广泛的数据上绘制多折叠线图。它的索引变为X轴，所有列自动绘制为多倍线。
设置制造商= true参数以显示散射点。
表面图的绘制需要用于使用relplot函数。setkint kint =“ line”来绘制线图，设置颜色以控制面部分享行为。
1.环境
系统：Windows 10
Python版本：Python3.6.1
使用的库：matplotlib，numpy
2. Numpy库会产生几个随机数
导入numpy作为NP
numpy.random
兰德（D0，D1，...，DN）
在[2]中：x = np.random.rand（2,5）
在[3]中：x
出去[3]：
阵列（[0.84286554，0.50007593，0.66500549，0.97387807，0.03993009]，0.03993009]，
[0.46391661，0.50717355，0.21527461，0.92692517，0.2567891]]]）
Randn（D0，D1，...，DN）查询结果是标准正态分布
在[4]中：x = np.random.randn（2,5）
在[5]中：x
出去[5]：
阵列（[-0.77195196，0.26651203，-0.35045793，-0.0210377，0.89749635] ,,
Randint（低，高，尺寸）
产生低至高的（半开机间隔[低，高），尺寸数据
在[6]中：x = np.random.randint（1,8,4）
在[7]中：x
OUT [7]：数组（[4，4，2，7]）
Random_integers（低，高，大小）
产生低至高的（闭合间隔[低，高），尺寸数据
在[10]中：x = np.random.random_integers（2,10,5）
在[11]：x中
OUT [11]：数组（[7，4，5，4，2]））））
3. Sanxian地图
x x轴
Y Y轴
s -dot区域
C颜色
标记点形状
alpha点透明度＃其他图片类似于此配置
n = 50＃height = np.random.randint（150,180,20）＃重量= np.random.randint（80,150,20）
x = np.random.randn（n）
y = np.random.randn（n）
plt. -scatter（x，y，s = 50，c ='r'，marker ='o'，alpha = 0.5）
plt.show（）
4.折叠图
x = np.linspace（-10000,10000,100）#divive分为100份，10至10
y = x ** 2+x ** 3+x ** 7
plt.plot（x，y）
plt.show（）
折叠线图使用图函数
5.条形图
n = 5
y = [20,10,30,25,15]
y1 = np.random.randint（10,50,5）
x = np.random.randint（10,1000，n）
索引= np.arange（n）
plt.bar（左=索引，高度= y，color ='red'，宽度= 0.3）
plt.bar（左=索引+0.3，高度= y1，颜色='黑色'，宽度= 0.3）
plt.show（）
方向设置水平条形图
n = 5
y = [20,10,30,25,15]
y1 = np.random.randint（10,50,5）
x = np.random.randint（10,1000，n）
index = np.arenge（n）＃plt.bar（左=索引，高度= y，color ='red'，width = 0.3）＃plt.bar（左=索引+0.3，高度= y1，color ='black ='黑色'，宽度= 0.3）＃plt.barh（）添加h是水平剥离图，没有设置方向
plt.bar（左= 0，底部=索引，width = y，color ='red'，高度= 0.5，定向='Horizontal'）
plt.show（）
6.右康复
M1 = 100
Sigma = 20
x = m1+sigma*np.random.randn（2000）
Plt.Hist（X，Bins = 50，Color =“ Geen”，normaled = true）
plt.show（）
＃＃＃＃颜色越深，频率越高＃＃研究双变量的组合分布
#Direct变量的#Direct变量＃颜色越深，频率＃＃研究二重变的组合分布
x = np.random.rand（1000）+2
y = np.random.rand（1000）+3
PLT.HIST2D（X，Y，BINS = 40）
plt.show（）
7.蛋糕 - 类似地图
#set x，y轴比为1：1，以达到正圆
#LABELS标签参数，X是相应的数据列表，AUTOPCT显示了每个区域的比例，爆炸突出显示了某个部分，阴影阴影
labes = ['a'，'b'，'c'，'d']
fracs = [15,30,45,10]
爆炸= [0,0.1,0.05,0] #set x，y轴比为1：1，以达到正圈
plt.axes（fact = 1）#labels标签参数，x是相应的数据列表，autopct显示了每个区域的比例，明确的亮点突出显示了某个部分，阴影阴影，阴影阴影
plt.pie（x = fracs，labels = labes，autopct =“％。0f %%”，eskext =爆炸，shadow = true）
plt.show（）
8.框 - 类型地图
导入matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata = np.random.normal（loc = 0，scale = 1，size = 1000）#sym point plt.boxplot（data，sym =“ o”，sym =“ o”，plt = 1.5）（）
#sym点形状，窃窃私线的长度
结论：以上是首席CTO注释为每个人编写的Python折叠图的全线内容。感谢您阅读本网站的内容。我希望这对您有帮助。有关Python绘图线图的更多信息，Pythononhow线图的许多行与该行的相关内容有关。不要忘记在此网站上找到它。