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大家好,我是皮皮。
前幾天在Python白銀交流群【在 途中要勤奮的熏肉肉】問了一道Python
可視化處理的問題,如下圖所示。
原始代碼,如下所示:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as st
result_parameter_peak = pd.read_csv("result_parameter_peak.csv", encoding="utf_8_sig")
# 設(shè)置畫布
fig = plt.figure(figsize=(20, 8)) # figsize是常用的參數(shù).(寬,高)
axl = fig.add_subplot(1, 1, 1)
for i in range(len(result_parameter_peak)):
x = np.arange(0, 400, 1)
# 繪制gamma曲線
y661 = st.gamma.pdf(x, result_parameter_peak.iloc[i, 1], scale=result_parameter_peak.iloc[i, 2])
axl.plot(x, y661, 'r-.', label="α= 9.9028,β=10.4205")
# 設(shè)置坐標軸標題
axl.set_xlabel('Time')
axl.set_ylabel('Probility')
axl.set_title('分布')
# 可視化
plt.show()
得到的只是單個的圖。
這里【月神】給了一個思路和一份示例代碼,如下所示:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as st
result_parameter_peak = pd.read_csv("result_parameter_peak.csv", encoding="utf_8_sig")
plt.figure()
for i, alpha, beta in result_parameter_peak.itertuples():
x = np.arange(0, 300, 1)
# 繪制gamma曲線
y661 = st.gamma.pdf(x, alpha, scale=beta)
plt.plot(x, y661, '-.')
# 設(shè)置坐標軸標題
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Probility')
plt.title('分布')
# 可視化
plt.show()
運行之后,結(jié)果如下圖所示:
順利地解決了粉絲的問題!
后來【小趴菜】又給圖加了圖注,看上去高大上一些,代碼如下所示:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as st
result_parameter_peak = pd.read_csv("result_parameter_peak.csv", encoding="utf_8_sig")
plt.figure()
for i, alpha, beta in result_parameter_peak.itertuples():
x = np.arange(0, 300, 1)
# 繪制gamma曲線
y661 = st.gamma.pdf(x, alpha, scale=beta)
# plt.plot(x, y661, '-.')
plt.plot(x, y661, '-.', label="α:" + str(alpha) + "β:" + str(beta))
# 設(shè)置坐標軸標題
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Probility')
plt.title('fenbu')
# 可視化
plt.legend()
plt.show()
得到的效果圖如下所示:
大家好,我是皮皮。這篇文章主要盤點了一道matplotlib
作圖的問題,文中針對該問題給出了具體的解析和代碼實現(xiàn),幫助粉絲順利解決了問題。
最后感謝粉絲【在 途中要勤奮的熏肉肉】提問,感謝【月神】、【小趴菜】給出的思路和代碼解析,感謝【dcpeng】、【千葉ほのお】、【德善堂小兒推拿-瑜亮老師】、【貓藥師Kelly】、【Ming】等人參與學習交流。
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