Python中如何绘制各种折线图效果
今天这篇给大家分享的知识是“Python中如何绘制各种折线图效果”,小编觉得挺不错的,对大家学习或是工作可能会有所帮助,对此分享发大家做个参考,希望这篇“Python中如何绘制各种折线图效果”文章能帮助大家解决问题。
一、绘制折线图
现在大家对于Python中如何绘制各种折线图效果的内容应该都有一定的认识了吧,希望这篇能对大家有所帮助。最后,想要了解更多,欢迎关注博信,博信将为大家推送更多相关的文章。
一、绘制折线图
import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号 from datetime import datetime plt.figure(figsize=(16,10)) import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.charts import Bar import os from pyecharts.options.global_options import ThemeType
# 读入数据 cnbodfgbsort=pd.read_csv("cnbodfgbsort.csv")
得到的cnbodfgbsort
数据:
import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line from pyecharts.faker import Faker c = ( Line() .add_xaxis(cnbodfgbsort.TYPE.tolist()) #X轴 .add_yaxis("票价",cnbodfgbsort.PRICE.tolist()) #Y轴 .add_yaxis("人次",cnbodfgbsort.PERSONS.tolist()) #Y轴 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts()) #标题 ) c.render_notebook() # 显示
二、添加最小值最大值平均值
import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line from pyecharts.faker import Faker c = ( Line() .add_xaxis(cnbodfgbsort.TYPE.tolist()) .add_yaxis("票价",cnbodfgbsort.PRICE.tolist()) .add_yaxis("人次",cnbodfgbsort.PERSONS.tolist(), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts( data=[ opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"), opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"), ] ), markline_opts=opts.MarkLineOpts( data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")] ),) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts()) ) c.render_notebook()
三、竖线提示信息
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis")
四、显示工具栏
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis")
五、实心面积填充
.set_series_opts( areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5), # 透明度 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), # 是否显示标签 )
六、是否跳过空值
import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line from pyecharts.faker import Faker y = Faker.values() y[3], y[5] = None, None c = ( Line() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", y, is_connect_nones=True) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts()) .render("line_connect_null.html") )
如下图:y[3],y[5]数据都是空值,如果直接显示的话,图表会出错
# 使用这个参数来跳过空值,避免折现断掉 is_connect_nones=True
import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line from pyecharts.faker import Faker y = Faker.values() y[3], y[5] = None, None c = ( Line() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", y, is_connect_nones=True) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts()) ) c.render_notebook()
七、折线光滑化
is_smooth=True
八、多X轴
参考官网:》multiple_x_axes
九、阶梯图
is_step=True
现在大家对于Python中如何绘制各种折线图效果的内容应该都有一定的认识了吧,希望这篇能对大家有所帮助。最后,想要了解更多,欢迎关注博信,博信将为大家推送更多相关的文章。
版权声明
本文仅代表作者观点,不代表博信信息网立场。