python matplotlib怎么在一张图上画多条曲线？Python处理多个csv文件生成叠加曲线图

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python matplotlib怎么在一张图上画多条曲线？Python处理多个csv文件生成叠加曲线图

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文章目录 1 问题描述2 下载曲线数据3 用python简单的绘制曲线4 滤波平滑处理5 设置图题、图例、字体、网格、保存曲线图6 补充6.1 python 曲线平滑处理——方法总结-详解6.2 Tensorboard可视化训练曲线导出数据用Python绘制6.3 PyTorch可视化工具-Tensorboard在线查看训练曲线、网络结构图等6.4 PyTorch常用小工具-Tensorboard、Summary、Profiler 7 源码下载、曲线数据下载

1 问题描述

当我们使用PyTorch可视化工具-Tensorboard打开训练曲线时，有时希望多条曲线放在一张图像显示、对比。在这里插入图片描述当我们写论文时，希望多条曲线放在一张图像对比、显示。直接截图放文档里，可比性差，而且原来的坐标轴的数字太小不能修改，导致看不清。这是我们需要，将数据导出，用python matplotlib处理多个csv文件,在一张图上画多条曲线

2 下载曲线数据

将曲线数据用表格的形式下载，然后用python自己绘制曲线图；下载格式 .csv 在这里插入图片描述数据下载好后，重命名

3 用python简单的绘制曲线 from matplotlib import pyplot as plt import csv import glob from os.path import basename import numpy as np files = sorted(glob.glob("D:/python/pltt/train_thres_error/*.csv")) #读取目录下所有以.csv结尾的文件，这里可以添加绝对路径 for file in files: filename = basename(file).rsplit('.', 1)[0] #用.来分割文件名，取前半部分，例如XX.csv，取XX print('\r'+ filename + " ", flush = True) with open(file) as f: csvreader = csv.reader(f, delimiter = ",", quotechar='"') for line in range(1): #1代表从文件第2行开始读取 next (csvreader) print("lines: ",line) #打印行数 x = [] y = [] #横纵坐标分别建立了两个list for row in csvreader: x.append(float(row[1])) #读取第2、3列数据 y.append(float(row[2])) #读取数据，放入list # 可视化图线 plt.plot(x, y) plt.show()

在这里插入图片描述可以看到上面的曲线震荡的很厉害，不利于观察整体趋势，需要滤波处理； tensorboard显示的曲线是经过平滑处理过的（其灰黑色的背景就平滑处理前的波形）；

4 滤波平滑处理

Savitzky-Golay 滤波器讲解

#Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑 ''' scipy.signal.savgol_filter(y, window_length, polyorder) y--为要滤波的信号 window_length--即窗口长度取值为奇数且不能超过len(x)。它越大，则平滑效果越明显；越小，则更贴近原始曲线。 polyorder--为多项式拟合的阶数。它越小，则平滑效果越明显；越大，则更贴近原始曲线。 '''

详细实现

from matplotlib import pyplot as plt import csv import glob from os.path import basename import numpy as np # 使用Savitzky-Golay 滤波器后得到平滑图线 from scipy.signal import savgol_filter files = sorted(glob.glob("D:/python/pltt/train_thres_error/*.csv")) #读取目录下所有以.csv结尾的文件，这里可以添加绝对路径 for file in files: filename = basename(file).rsplit('.', 1)[0] #用.来分割文件名，取前半部分，例如XX.csv，取XX print('\r'+ filename + " ", flush = True) with open(file) as f: csvreader = csv.reader(f, delimiter = ",", quotechar='"') for line in range(1): #1代表从文件第2行开始读取 next (csvreader) print("lines: ",line) #打印行数 x = [] y = [] #横纵坐标分别建立了两个list for row in csvreader: x.append(float(row[1])) #读取第2、3列数据 y.append(float(row[2])) #读取数据，放入list #Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑 ''' scipy.signal.savgol_filter(y, window_length, polyorder) y--为要滤波的信号 window_length--即窗口长度取值为奇数且不能超过len(x)。它越大，则平滑效果越明显；越小，则更贴近原始曲线。 polyorder--为多项式拟合的阶数。它越小，则平滑效果越明显；越大，则更贴近原始曲线。 ''' y = savgol_filter(y, 99, 3, mode= 'nearest') # 可视化图线 plt.plot(x, y) plt.show()

在这里插入图片描述

5 设置图题、图例、字体、网格、保存曲线图 from matplotlib import pyplot as plt import csv import glob from os.path import basename from scipy.interpolate import make_interp_spline import numpy as np # 使用Savitzky-Golay 滤波器后得到平滑图线 from scipy.signal import savgol_filter #dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素 ;figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸 fig=plt.figure(dpi = 80, figsize=(15,8)) #plt.title("Train_thres_error",fontsize = 16) plt.xlabel("Iterations", fontsize = 25) #横坐标 plt.ylabel("Train_thres_error (mm)", fontsize = 25) #纵坐标 files = sorted(glob.glob("D:/python/pltt/train_thres_error/*.csv")) #读取目录下所有以.csv结尾的文件，这里可以添加绝对路径 for file in files: filename = basename(file).rsplit('.', 1)[0] #用.来分割文件名，取前半部分，例如XX.csv，取XX print('\r'+ filename + " ", flush = True) with open(file) as f: csvreader = csv.reader(f, delimiter = ",", quotechar='"') for line in range(1): #1代表从文件第2行开始读取 next (csvreader) print("lines: ",line) #打印行数 x = [] y = [] #横纵坐标分别建立了两个list for row in csvreader: x.append(float(row[1])) #读取第2、3列数据 y.append(float(row[2])) #读取数据，放入list # plt.xlim((0,90000)) #横轴范围 # plt.ylim((0,0.9)) #纵轴范围 plt.tick_params(labelsize=20)#设置坐标刻度值的字体大小 #Savitzky-Golay 滤波器实现曲线平滑 ''' scipy.signal.savgol_filter(y, window_length, polyorder) y--为要滤波的信号 window_length--即窗口长度取值为奇数且不能超过len(x)。它越大，则平滑效果越明显；越小，则更贴近原始曲线。 polyorder--为多项式拟合的阶数。它越小，则平滑效果越明显；越大，则更贴近原始曲线。 ''' y = savgol_filter(y, 55, 3, mode= 'nearest') # 可视化图线 plt.plot(x, y, label = '%s' % filename,linewidth=2.0) #plt.legend()函数的作用是给图像加图例。 plt.legend(frameon=True,loc="upper right",fontsize=25) #分别为图例有边框、图例放在右上角、图例大小 #plt.grid()#添加网格 plt.savefig('D:/python/pltt/Train_thres_error' + '.png',dpi = 80) #保存了绘制的图像 print("Done processing " + str(len(files)) + " files.") plt.grid()#添加网格 plt.show()

在这里插入图片描述

6 补充 6.1 python 曲线平滑处理——方法总结-详解

python 曲线平滑处理——方法总结(Savitzky-Golay 滤波器、make_interp_spline插值法和convolve滑动平均滤波)

6.2 Tensorboard可视化训练曲线导出数据用Python绘制

Tensorboard可视化训练曲线导出数据用Python绘制

6.3 PyTorch可视化工具-Tensorboard在线查看训练曲线、网络结构图等

Tensorboard在线查看训练曲线、网络结构图等

6.4 PyTorch常用小工具-Tensorboard、Summary、Profiler

PyTorch常用小工具-Tensorboard、Summary、Profiler

7 源码下载、曲线数据下载

在一张图上绘制多条曲线？Python处理多个csv文件生成叠加曲线图-综合示例下载

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python matplotlib怎么在一张图上画多条曲线？Python处理多个csv文件生成叠加曲线图

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