㈠ python怎么画折线图
一、环境准备
linux ubuntu 下需安装下面三个包:
Numpy, Scipy,Matplotlib
分别输入下面的代码进行安装:
[plain]view plain
pipinstallnumpy
pipinstallscipy
sudoapt-getinstallpython-matplotlib
测试是否安装成功
[html]view plain
python
>>>importpylab
如果没有报错则安装成功
二、开始画图
1. 画最简单的直线图
代码如下:
[python]view plain
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
x=[0,1]
y=[0,1]
plt.figure()
plt.plot(x,y)
plt.savefig("easyplot.jpg")
结果如下:
㈡ 如何用python画出折线图
用pylab模块的plot函数
pylab.plot(x,y)其中x y都是数组
就能画出以x,y中元素为坐标的折线图
㈢ EXCEL的折线图里怎么没有折线啊
一、excel可以做出折线图,先将数据表做好,再点击插入图表选择折线图就可了。
二、具体操作如下图。
1.制作数据表
2.点击插入
3.选择“折线图”
4.插入的图表“折线图”
㈣ EXCEL中折线图不出现折线是怎么回事
1、你做的不是折线图而是散点图。
2、你做的是折线图,但是线的格式颜色设置为背景色,如果是这样,你可以在点点上选择右键,选择数据系列格式,在出现的“设置数据系列格式”中选图案选项卡,线型的颜色选个别的颜色试试。
㈤ python绘折线图(数据很多)很难看
数据使用前要清洗,去除无效数据。
如果这些数据都是有效数据,只是你不想显示那些过份异常的数据,那么,就进行去噪处理。
去噪分两步:检测噪点,噪点修正。
对于整体连续,总体范围大的数据集,最简单的检测噪点的办法就是邻值法,对于第n取相邻的k个值:p[n-k,],p[n-k+1]...p[n-1]
对它们加权平均,得到标准点,上下浮动一定范围,如果p[k]不在这个范围内就是异常点
对应的噪点修正可以使用类似的过程,局部噪点回归法。
这些一般来说都不是很实现的东西,对于数据集结构的不同,没有必要做成通用的包,所以你只有自己实现。
㈥ 怎么用python做光滑折线图,谢谢了,困扰我很多天了
参考python散点的平滑曲线化方法
㈦ Excel表做折线图没有折线是什么原因
Excel表做折线图没有折线是因为没有y轴对应的数据源没有数据,提供数据即可。
工具/材料:Microsoft Office Excel2016版,Excel表格。
1、首先选中Excel表格,双击打开。
㈧ 折线图修改数据格式后就不显示折线趋势
建议试试:鼠标左键双击坐标Y轴,勾选【对数刻度】,并【确定】。为了提高效果,还可以结合以下步骤:鼠标右键单击数据较小的图线,进入【数据系列格式】→【坐标轴】→系列绘制在【次坐标轴】→【确定】。
㈨ python画折线图
#encoding=utf-8
importmatplotlib.pyplotasplt
frompylabimport*#支持中文
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
names=['5','10','15','20','25']
x=range(len(names))
y=[0.855,0.84,0.835,0.815,0.81]
y1=[0.86,0.85,0.853,0.849,0.83]
#plt.plot(x,y,'ro-')
#plt.plot(x,y1,'bo-')
#pl.xlim(-1,11)#限定横轴的范围
#pl.ylim(-1,110)#限定纵轴的范围
plt.plot(x,y,marker='o',mec='r',mfc='w',label=u'y=x^2曲线图')
plt.plot(x,y1,marker='*',ms=10,label=u'y=x^3曲线图')
plt.legend()#让图例生效
plt.xticks(x,names,rotation=45)
plt.margins(0)
plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
plt.xlabel(u"time(s)邻居")#X轴标签
plt.ylabel("RMSE")#Y轴标签
plt.title("Asimpleplot")#标题
plt.show()
㈩ python画折线图,麻烦帮忙看看
提示是说2017-01-01不能转化为float数据,因为没有你的数据,提供一个简单的例子(两条折线)
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3]
y = [5,7,4]
x2 = [1,2,3]
y2 = [10,14,12]
plt.plot(x, y, label='First Line')
plt.plot(x2, y2, label='Second Line')
plt.xlabel('Plot Number')
plt.ylabel('Important var')
plt.title('Interesting Graph\nCheck it out')
plt.legend()
plt.savefig("test.png")