为了可视化一些数据分布,需要以散点图的形式呈现 引入绘图工具 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 from matplotlib.font_manager import FontProperties 单一数据的散点图 1 def DrawScatter(VolumeListY, pic_name
为了可视化一些数据分布,需要以散点图的形式呈现
引入绘图工具
1 import matplotlib.pyplot as plt 2 from matplotlib.font_manager import FontProperties
单一数据的散点图
1 def DrawScatter(VolumeListY, pic_name): 2 # 绘制两组数据的散点图 3 plt.figure(figsize=(15, 5), dpi=300) 4 ax = plt.subplot(111) 5 # 导入中文字体,及字体大小 6 zhfont = FontProperties(fname=‘C:/Windows/Fonts/simsun.ttc‘, size=20) 7 ax.scatter(range(1, len(VolumeListY) + 1), VolumeListY, marker=‘o‘, s=1, facecolors=‘none‘, edgecolors=‘b‘) 8 plt.xlabel(u‘x坐标‘, fontproperties=zhfont) 9 plt.ylabel(u‘y坐标‘, fontproperties=zhfont) 10 plt.title(u‘中文标题‘, fontproperties=zhfont) 11 # 设定 坐标轴的取值范围 12 # plt.axis([1000, 2500, 50, 60]) 13 # 以当前时间命名图片 14 # 保存图片到当前文件夹 15 imgname = ‘.\\‘+ pic_name + ‘.png‘ 16 plt.savefig(imgname, bbox_inches = ‘tight‘) 17 # 显示图像 18 plt.show()
两种数据绘制散点图
1 def DrawScatter(BeltListY, VolumeListY, pic_name): 2 # 绘制两组数据的散点图 3 plt.figure(figsize=(15, 5), dpi=300) 4 ax = plt.subplot(111) 5 # 导入中文字体,及字体大小 6 zhfont = FontProperties(fname=‘C:/Windows/Fonts/simsun.ttc‘, size=20) 7 p1 = ax.scatter(range(1, len(VolumeListY) + 1), VolumeListY, marker=‘o‘, s=1, facecolors=‘none‘, edgecolors=‘b‘) 8 p2 = ax.scatter(range(1, len(BeltListY) + 1), BeltListY, marker=‘o‘, s=1, facecolors=‘none‘, edgecolors=‘b‘) 9 plt.xlabel(u‘x坐标‘, fontproperties=zhfont) 10 plt.ylabel(u‘y坐标‘, fontproperties=zhfont) 11 plt.title(u‘中文标题‘, fontproperties=zhfont) 12 #定义两种数据标签 13 ax.legend((p1, p2), (u‘数据1‘,u‘数据2‘), loc=‘upper right‘, prop=zhfont) 14 # 设定 坐标轴的取值范围 15 # plt.axis([1000, 2500, 50, 60]) 16 # 保存图片到当前文件夹 17 imgname = ‘.\\‘+ pic_name + ‘.png‘ 18 plt.savefig(imgname, bbox_inches = ‘tight‘) 19 # 显示图像 20 plt.show()