在matplotlib中添加数据注释,显示两个折线图

您所在的位置:网站首页 折线图上怎么加数据 在matplotlib中添加数据注释,显示两个折线图

在matplotlib中添加数据注释,显示两个折线图

2024-02-02 04:26| 来源: 网络整理| 查看: 265

假设,我们想要看不同日期,收益和成本的变化,该怎么绘制图片。我们只需要两次plot()绘制出折线图。

from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.figure(figsize=(20,8) ) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 x = ['7月1日', '7月2日', '7月3日', '7月4日','7月5日', '7月6日', '7月7日', '7月8日','7月9日','7月10日', '7月11日', '7月12日', '7月13日', '7月14日','7月15日'] #数据在x轴的位置,是一个可迭代对象 y1 = [3370.48, 3895.69, 5109.03, 4353.68, 3954.21, 5346.81, 5289.11, 8275.16, 5686.16,7503.41, 5360.36, 5758.59, 4962.14, 9401.22, 5543.89] y2 = [3097.55, 3401.15, 5525.05, 4202.49, 3797., 4972.03, 4941.97, 7440.79, 5561.71, 5888.88, 3776.57, 3990.54, 4114.41, 7612.38, 4539.72] #数据在y轴的位置,是一个可迭代对象 #plt.plot(x, y, label='利润金额', linewidth=3, color='snow', marker='o', #markerfacecolor='blue', markersize=11 ) #for a, b in zip(x, y): #plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=18) plt.title('7月利润变化图') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('利润 单位(元)') #plt.legend(prop =my_font) plt.plot(x,y1) #传入x和y1,通过plot绘制出折线图 plt.plot(x,y2) plt.grid() plt.show() #展示图形 #plt.savefig("7月数据利润变化.png")

在这里插入图片描述 这样做出的图形,存在很多问题。需要先显示图例,数据,坐标轴的刻度等等。 text()主要的作用是给途中增加一些text,也就是文字。不仅只是能加注释,只要指定坐标,可以在图上增加任何text,其中函数中重要的参数有:

x: x 的坐标轴y: y的坐标轴s:要加的文字rotation :文字旋转的角度fontsize :文字字体的大小fontweight: 文字字体的粗细 但是,每次调用text(),只能生成一个text()对象,如果需要加多条注释需要使用循环生成。 以给y1加数据为例: for a, b in zip(x, y1): plt.text(a, b+0.05, b, ha='center', va='bottom', fontsize=18) #第二个b代表加的是y轴的数据 ,这里的a,b是坐标轴 for c, d in zip(x, y2): plt.text(c, d+0.05, d, ha='center', va='bottom', fontsize=18,color='' )

给折线图添加图例,引入plt.legend()函数 最后的代码:

from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.figure(figsize=(20,8) ) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 x = ['7月1日', '7月2日', '7月3日', '7月4日','7月5日', '7月6日', '7月7日', '7月8日','7月9日','7月10日', '7月11日', '7月12日', '7月13日', '7月14日','7月15日'] #数据在x轴的位置,是一个可迭代对象 y1 = [3370.48, 3895.69, 5109.03, 4353.68, 3954.21, 5346.81, 5289.11, 8275.16, 5686.16,7503.41, 5360.36, 5758.59, 4962.14, 9401.22, 5543.89] y2 = [3097.55, 3401.15, 5525.05, 4202.49, 3797., 4972.03, 4941.97, 7440.79, 5561.71, 5888.88, 3776.57, 3990.54, 4114.41, 7612.38, 4539.72] #数据在y轴的位置,是一个可迭代对象 #plt.plot(x, y1, label='利润金额', linewidth=3, color='snow', marker='o', #markerfacecolor='blue', markersize=11 ) for a, b in zip(x, y1): plt.text(a, b+0.05, b, ha='center', va='bottom', fontsize=18, color='blue' ) for c, d in zip(x, y2): plt.text(c, d+0.05, d, ha='center', va='bottom', fontsize=18,color='orange' ) plt.title('7月利润变化图') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('利润 单位(元)') #plt.legend(prop =my_font) plt.plot(x,y1,label='收益') #传入x和y,通过plot绘制出折线图 plt.plot(x,y2,label='支出') plt.legend() plt.grid() plt.show() #展示图形 #plt.savefig("7月数据利润变化.png")

最后的结果: 在这里插入图片描述

annotate()也是可以做注释的函数,比text()功能更加强大,除了做注释外,还可以加上箭头,做指示。下面是其常用到的参数。



【本文地址】


今日新闻


推荐新闻


CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3