matplotlib在同一个figure绘制多条线，或绘制多个子图

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matplotlib在同一个figure绘制多条线，或绘制多个子图

2024-07-11 01:22| 来源: 网络整理| 查看: 265

大多数人学Python用的第一个绘图库应该都是matplotlib，最简单的绘图方法是用plot，其他参数用默认值，只需要横纵坐标值就可以绘图了。

一、方法思路

要在同一个图里面绘制多条线，只需要创建一个figure，然后不断的进行plot绘制线图，以及线对应的参数设置（可选操作），最后show()一下就可以了：

import matplotlib.pyplot as plt import random x = list(range(10)) y1 = [random.randint(0,9) for i in x] y2 = [random.randint(3,12) for i in x] plt.figure() plt.plot(x,y1,'r') plt.plot(x,y2,'b') plt.show()

结果图如下：在这里插入图片描述要在同一个figure绘制多个子图，跟上面同一个图绘制多条线类似，只是在绘制某一个子图上的内容之前，要先用subplot()指定figure的布局和子图的位置：

import matplotlib.pyplot as plt import random x = list(range(10)) y1 = [random.randint(0,9) for i in x] y2 = [random.randint(3,12) for i in x] y3 = [random.randint(3,33) for i in x] y4 = [random.randint(2,31) for i in x] plt.figure() plt.subplot(2,2,1) plt.plot(x,y1,'r') plt.subplot(2,2,2) plt.plot(x,y2,'b') plt.subplot(2,2,3) plt.plot(x,y3) plt.subplot(2,2,4) plt.plot(x,y4) plt.show()

结果图如下：在这里插入图片描述

二、运用

当然，上面绘图的随机数没有实际的意义，举个有一点意义的例子，比如有份数据有x、y、diqu三个特征，现在要在同一个图中绘制出各个地区的趋势进行对比。在这里插入图片描述思路：获取diqu的所有类别，根据类型筛选每次在图上画线的数据，把plot绘制的过程放在for循环里面，在循环外面show() code：

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.read_excel('test.xlsx') #获取diqu所有类别 num = sorted(list(set(df['diqu']))) n = len(num) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False plt.figure() for i in range(n): print(num[i]) dfs = df[df['diqu']==num[i]] plt.plot(dfs['x'],dfs['y'],label=num[i]) plt.legend() plt.show()

结果图如下：在这里插入图片描述这里各类别的横坐标x均是从0开始且量级相同，固可以通过同一个图绘制多条线进行趋势对比，若不同类别的绘图变量x和y的值相差较大，取值大的类别会压缩取值小的类别显示效果，这时可以绘制多个子图来分别查看类别的趋势。

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