python畫圖

1、雙y軸

x = np.arange(0., np.e, 0.01)
y1 = np.exp(-x)
y2 = np.log(x)
fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_ylabel('Y values for exp(-x)')
ax1.set_title("Double Y axis")

ax2 = ax1.twinx()  # this is the important function
ax2.plot(x, y2, 'r')
ax2.set_xlim([0, np.e])
ax2.set_ylabel('Y values for ln(x)')
ax2.set_xlabel('Same X for both exp(-x) and ln(x)')
plt.show()

2、分段畫圖

def sgn(value):
    if value < 4:
        return 20
    else:
        return 15
plt.figure(figsize=(6,4))
x = np.linspace(0, 8, 100)
y = np.array([])
for v in x:
    y = np.append(y,np.linspace(sgn(v),sgn(v),1))
l=plt.plot(x,y,'b',label='type')
plt.legend()
plt.show()

3、繪制函數圖形及數值擬合

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
#用指數形式來擬合
x = np.arange(1, 17, 1)
y = np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58, 10.60])
def func(x,a,b):
    return a*np.exp(b/x)
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
a=popt[0]#popt里面是擬合系數，讀者可以自己help其用法
b=popt[1]
yvals=func(x,a,b)
plot1=plt.plot(x, y, '*',label='original values')
plot2=plt.plot(x, yvals, 'r',label='curve_fit values')
plt.xlabel('x axis')
plt.ylabel('y axis')
plt.legend(loc=4)#指定legend的位置,讀者可以自己help它的用法
plt.title('curve_fit')
plt.show()
plt.savefig('p2.png')

4.1、添加標簽

#使用自己下載的宋體庫simsun.ttc，原始matplotlib不支持中文
myfont = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="simsun.ttc")
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

dates,y1 = np.loadtxt('全國發病數據_可用於分析.csv', delimiter=',', usecols=(0,1), unpack=True)
dates,y2 = np.loadtxt('全國發病數據_可用於分析.csv', delimiter=',', usecols=(0,2), unpack=True)

plt.gcf().set_facecolor(np.ones(3) * 240/255)#設置背景色
fig, ax1 = plt.subplots() # 使用subplots()創建窗口
ax2 = ax1.twinx() # 創建第二個坐標軸
ax1.plot(dates, y1,'o-', c='orangered',label='y1', linewidth = 1) #繪制折線圖像1,圓形點，標簽，線寬
ax2.plot(dates, y2, 'o-', c='blue',label='y2', linewidth = 1) #同上

ax1.set_xlabel('時間', fontproperties=myfont,size=18) #與原始matplotlib設置參數略有不同，使用自己下載的中文宋體，參數位置不可改變
ax1.set_ylabel('第1列數據', fontproperties=myfont,size=18)
ax2.set_ylabel('第2列數據', fontproperties=myfont,size=18)
plt.gcf().autofmt_xdate()#自動適應刻度線密度，包括x軸，y軸

plt.legend()#顯示折線的意義
plt.show()

4.2、解決標簽不顯示的問題

fig, ax1 = plt.subplots() 
ax1.plot(dates, y1,'o-', c='orangered',label='cancer viliage num', linewidth = 1) 
plt.legend(loc=2)
ax2 = ax1.twinx() 
ax2.plot(dates, y2, 'o-', c='blue',label='waster water', linewidth = 1)
plt.legend(loc=1)

　　說明：在plt.legend()中添加了參數loc，而對應值1,2,3,4分別對應圖像的右上角，左上角，左下角，右下角

5、同一坐標畫圖

plt.figure(1)
x_axis = pd.to_datetime(data2['sample_time'],dayfirst=True).tolist()
plt.plot(x_axis, data2['value'],"b-",label = '瞬時流量',linewidth = 2)
plt.plot(x_axis,y3,"g-",label="均值",linewidth=2)    
plt.legend()
plt.show()