修改折线图坐标 | Python 数据可视化库 Matplotlib 快速入门之八

简介: 本节通过一个案例来介绍折线图横、纵坐标的修改以及均匀间隔显示的问题。

完善折线图(画布层) | Python 数据可视化库 Matplotlib 快速入门之七

完善原始折线图(辅助显示层)

之前介绍了在画布层的完善折线图,现在来介绍辅助显示层的完善。

准备数据并画出初始折线图

案例:显示温度变化状况
需求:画出某城市11点到12点1小时内每分钟的温度变化折线图,温度范围在15度~18度。
步骤:

  1. 准备数据x、y
  2. 创建画布
  3. 绘制图像
  4. 显示图像
import random

x = range(60)
y_shanghai  = [random.uniform(15, 18) for i in x]

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.plot(x, y_shanghai)
plt.show()

执行结果:

image.png

此时可以发现,因为坐标的原因,将温度变化差值显示的非常大,我们需要改变坐标去调整一下。

添加自定义x,y刻度

  • plt.xticks(x, **kwargs)
    x:要显示的刻度值
  • plt.yticks(y, **kwargs)

    y:要显示的刻度值
    

增加以下代码:

plt.xticks(x[::5])
#plt.yticks(range(40), [::5])
plt.yticks(range(0, 40, 5))

执行结果:

image.png

但是我们想要显示的结果是x时x分,再次修改代码:
我们需要x刻度是每五分钟显示一次:
准备x的刻度说明:

x_lable = ["11点{}分".format(i) for i in x] 
plt.xticks(x[::5], x_lable[::5])

执行结果:

image.png

必须是一一对应的关系,否则横坐标会按照顺序来,与预期结果不一致。

image.png

此时可以发现,如果没有解决过中文问题的话,会发现所有的中文都不显示,我们下一节来解决。

配套视频课程,点击这里查看

获取更多资源请订阅Python学习站

相关文章
|
Linux 数据库 数据安全/隐私保护
Python web Django快速入门手册全栈版,共2590字,短小精悍
本教程涵盖Django从安装到数据库模型创建的全流程。第一章介绍Windows、Linux及macOS下虚拟环境搭建与Django安装验证;第二章讲解项目创建、迁移与运行;第三章演示应用APP创建及项目汉化;第四章说明超级用户创建与后台登录;第五章深入数据库模型设计,包括类与表的对应关系及模型创建步骤。内容精炼实用,适合快速入门Django全栈开发。
700 1
|
数据可视化 Python
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
通过这些思维导图和分析说明表,您可以更直观地理解和选择适合的数据可视化图表类型,帮助更有效地展示和分析数据。
815 8
|
移动开发 数据可视化 数据挖掘
利用Python实现数据可视化:以Matplotlib和Seaborn为例
【10月更文挑战第37天】本文旨在引导读者理解并掌握使用Python进行数据可视化的基本方法。通过深入浅出的介绍,我们将探索如何使用两个流行的库——Matplotlib和Seaborn,来创建引人入胜的图表。文章将通过具体示例展示如何从简单的图表开始,逐步过渡到更复杂的可视化技术,帮助初学者构建起强大的数据呈现能力。
|
数据可视化 JavaScript 前端开发
Python中交互式Matplotlib图表
【10月更文挑战第20天】Matplotlib 是 Python 中最常用的绘图库之一,但默认生成的图表是静态的。通过结合 mpld3 库,可以轻松创建交互式图表,提升数据可视化效果。本文介绍了如何使用 mpld3 在 Python 中创建交互式散点图、折线图和直方图,并提供了详细的代码示例和安装方法。通过添加插件,可以实现缩放、平移和鼠标悬停显示数据标签等交互功能。希望本文能帮助读者掌握这一强大工具。
|
数据采集 数据可视化 数据处理
如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`)
本文介绍了如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`),加载历史数据,计算均线和其他技术指标,实现交易逻辑,记录和可视化交易结果。示例代码展示了如何根据均线交叉和价格条件进行开仓、止损和止盈操作。实际应用时需注意数据质量、交易成本和风险管理。
1120 5
|
Python
【10月更文挑战第15天】「Mac上学Python 26」小学奥数篇12 - 图形变换与坐标计算
本篇将通过 Python 和 Cangjie 双语实现图形变换与坐标计算。这个题目帮助学生理解平面几何中的旋转、平移和对称变换,并学会用编程实现坐标变化。
453 1
|
数据采集 Web App开发 数据可视化
Python爬虫教程:Selenium可视化爬虫的快速入门
Python爬虫教程:Selenium可视化爬虫的快速入门
|
数据可视化 数据挖掘 API
Python中的数据可视化利器:Matplotlib与Seaborn对比解析
在Python数据科学领域,数据可视化是一个重要环节。它不仅帮助我们理解数据,更能够让我们洞察数据背后的故事。本文将深入探讨两种广泛使用的数据可视化库——Matplotlib与Seaborn,通过对比它们的特点、优劣势以及适用场景,为读者提供一个清晰的选择指南。无论是初学者还是有经验的开发者,都能从中找到有价值的信息,提升自己的数据可视化技能。
1125 3
|
数据可视化 定位技术 Python
Python数据可视化--Matplotlib--入门
Python数据可视化--Matplotlib--入门
302 0
|
数据采集 存储 数据挖掘
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域,Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧,帮助数据分析师快速处理复杂数据集,提高工作效率。
489 0