这篇文章利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图:
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# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
#这里导入你自己的数据
#......
#......
#x_axix,train_pn_dis这些都是长度相同的list()
#开始画图
sub_axix = filter ( lambda x:x % 200 = = 0 , x_axix)
plt.title( 'Result Analysis' )
plt.plot(x_axix, train_acys, color = 'green' , label = 'training accuracy' )
plt.plot(sub_axix, test_acys, color = 'red' , label = 'testing accuracy' )
plt.plot(x_axix, train_pn_dis, color = 'skyblue' , label = 'PN distance' )
plt.plot(x_axix, thresholds, color = 'blue' , label = 'threshold' )
plt.legend() # 显示图例
plt.xlabel( 'iteration times' )
plt.ylabel( 'rate' )
plt.show()
#python 一个折线图绘制多个曲线
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这里我谈谈matplotlib.pyplot.plot()的使用方法,先附上一个官方文档链接,然后我说下可能用到的一些参数,参数可选的内容我就不一一展开了,大家可以去上面那个连接里查:
- color:曲线颜色,blue,green,red等等
- label:图例,这个参数内容就自定义啦,注意如果写这个参数一定要加上plt.legend(),之后再plt.show()才有有用!
- linestyle:曲线风格,'–','-.',':'等等
- linewidth:曲线宽度,自定义就可以
- marker:标记点样式,'o','x',也就是说这些符号会标示出曲线上具体的“点”,这样一来就易于观察曲线上那些地方是支撑点
- markersize:标记点的大小,自定义就可以
后续有图表方面的内容会继续更新~
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/Site1997/article/details/79180384