使用matplotlib库画多个折线图 的代码

时间: 2023-11-20 18:14:38 浏览: 92
好的,以下是使用 matplotlib 库画多个折线图的代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [2, 4, 1, 3, 5] y2 = [1, 3, 2, 4, 6] plt.plot(x, y1, label='Line 1') plt.plot(x, y2, label='Line 2') plt.xlabel('X Label') plt.ylabel('Y Label') plt.title('Multiple Line Chart') plt.legend() plt.show() ``` 这段代码将会生成两个折线图,分别对应数据点 (1,2), (2,4), (3,1), (4,3), (5,5) 和 (1,1), (2,3), (3,2), (4,4), (5,6)。其中,`plt.plot()` 函数中的 `x` 和 `y` 分别代表横坐标和纵坐标的数据点。`label` 参数用于设置每个折线图的标签,`plt.legend()` 函数用于显示标签。其他函数和单个折线图的代码类似。
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用python的matplotlib库画双折线图

好的,下面是一个简单的例子,用Python的matplotlib库画双折线图: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [3, 5, 4, 6, 7] y2 = [2, 4, 6, 8, 10] # 绘图 plt.plot(x, y1, label='Line 1') plt.plot(x, y2, label='Line 2') # 设置图例和标题 plt.legend() plt.title('Double Line Chart') # 显示图形 plt.show() ``` 在这个例子中,我们定义了两个数据集,分别用变量 `y1` 和 `y2` 表示。我们使用 `plt.plot()` 函数分别绘制这两条线,并使用 `label` 参数为它们设置标签。然后,我们使用 `plt.legend()` 函数设置图例,使用 `plt.title()` 函数设置标题,最后使用 `plt.show()` 函数显示图形。 这个例子只是一个简单的双折线图,你可以根据你的需求调整样式和设置更多的参数。

练习利用matplotlib库画三维曲面图、雷达图等

`matplotlib`是一个强大的数据可视化库,用于Python,它支持创建各种类型的图表,包括三维图形。下面我会简单讲解如何使用`matplotlib`及其姐妹库`mpl_toolkits.mplot3d`来绘制三维曲面图和雷达图。 **三维曲面图**: 要绘制三维曲面图,你需要先导入`matplotlib.pyplot`和`mpl_toolkits.mplot3d`模块,然后创建一个`Axes3D`对象。这里以绘制一个简单的二维函数z=f(x,y)为例: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 定义x和y网格 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.linspace(-5, 5, 100) X, Y = np.meshgrid(x, y) # 定义函数z = x^2 + y^2 Z = X**2 + Y**2 # 创建3D图像 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis') # 使用颜色映射 ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() ``` **雷达图**: 雷达图是一种用于比较多维度数据的特殊形式的折线图。首先需要`matplotlib.ticker`和`matplotlib.collections`。以下是如何制作雷达图的例子: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.path import Path from matplotlib.patches import PathPatch def radar_factory(n): d = np.array([0] * n) angles = [2*np.pi*i/n for i in range(n)] codes = [(Path.MOVETO, (0,0))] + [(Path.LINETO, point) for point in zip(np.cos(angles), np.sin(angles))] path = Path(codes) return path, angles def plot_radar(ax, angles, values, labels=None, **kwargs): if labels is None: labels = ['Dim {}'.format(i+1) for i in range(len(values[0]))] path, angles = radar_factory(len(values)) patch = PathPatch(path, facecolor='w', edgecolor='k', lw=2) ax.add_patch(patch) ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, radius=1.1) ax.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that circles are drawn as circles. ax.set_rlabel_position(90) # Move radial labels away from plotted line # Plot data lines = ax.plot(angles * np.ones_like(values), values, **kwargs) ax.fill(angles * np.ones_like(values), values, alpha=0.25) # 示例 values = [[4, 6, 7, 8, 5], [2, 3, 5, 7, 6]] plot_radar(ax, angles=np.arange(5), values=values, label=['A', 'B'], linestyle='--', linewidth=2) plt.title("Radar Chart") plt.show() ```
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