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python繪制帶有色塊的折線(xiàn)圖

更新時(shí)間：2022年04月23日 10:07:11 作者：只曉得閑逛

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python繪制帶有色塊的折線(xiàn)圖，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

前言：

如果正在看文章的你，還不會(huì)繪制折線(xiàn)圖，請(qǐng)看如何使用matplotlib繪制折線(xiàn)圖這篇文章，該文章會(huì)仔細(xì)而詳盡的告訴你繪制折線(xiàn)圖的方法。言歸正傳，給折線(xiàn)圖加色塊，算是折線(xiàn)圖的附加內(nèi)容。加一個(gè)函數(shù)就可以搞定。效果圖如下所示：

繪制帶有色塊的折線(xiàn)圖的一般步驟：

第一步：繪制出基礎(chǔ)的折線(xiàn)圖：

在繪制色塊前，我們可以使用繪制折線(xiàn)圖的一般操作，繪制出折線(xiàn)圖做基礎(chǔ)準(zhǔn)備。

第二步：計(jì)算每個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的上下界：

其實(shí)色塊看起來(lái)就像該坐標(biāo)點(diǎn)在y軸方向上下平移所得的線(xiàn)條在x軸方向拼接而成。在繪制色塊之前，我們需要計(jì)算出上下界。這個(gè)和獲取圖像點(diǎn)的坐標(biāo)一樣的道理。

# 算標(biāo)準(zhǔn)差
yTop = [y[i] + np.std(data[i]) for i in range(len(data))]
yBottom = [y[i] - np.std(data[i]) for i in range(len(data))]

這個(gè)是我寫(xiě)的獲得上下界的程序。當(dāng)然上下界看你自己，內(nèi)容自定。不過(guò)得存在列表里，要求和獲取坐標(biāo)點(diǎn)一樣。

第三步：繪制色塊：

繪制色塊其實(shí)很簡(jiǎn)單，調(diào)用函數(shù)fill_between就可以。

plt.fill_between(x, yTop, yBottom ,color="lightgreen",label="Standard deviation")#填充色塊

該函數(shù)第一個(gè)值對(duì)應(yīng)的是點(diǎn)的x坐標(biāo)，第二個(gè)值就是各點(diǎn)對(duì)應(yīng)的上界，第三個(gè)值就是各點(diǎn)對(duì)應(yīng)的下界。后面就是一些基礎(chǔ)的屬性的設(shè)置，自然不必多說(shuō)。

代碼示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
?
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
data = [[1, 2, 3, 4, 5, 6],
? ? ? ? [2, 4, 6, 8, 10, 12],
? ? ? ? [1, 3, 5, 7, 9, 11],
? ? ? ? [1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5, 6.6],
? ? ? ? [3, 6, 9, 12, 15, 18],
? ? ? ? [4, 8, 12, 16, 20, 24],
? ? ? ? [5, 10, 15, 20, 25, 30],
? ? ? ? [1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5],
? ? ? ? [1, 4, 7, 10, 13, 16],
? ? ? ? [2, 5, 8, 11, 14, 17]]
y = [np.mean(i) for i in data]
?
?
# 繪制圖形
plt.plot(x, y, linewidth=1, color="orange", marker="o",label="Mean value")
# 算標(biāo)準(zhǔn)差
yTop = [y[i] + np.std(data[i]) for i in range(len(data))]
yBottom = [y[i] - np.std(data[i]) for i in range(len(data))]
plt.fill_between(x, yTop, yBottom ,color="lightgreen",label="Standard deviation")#填充色塊
# 設(shè)置橫縱坐標(biāo)
plt.xticks([0, 2, 4, 6, 8, 10, 12])
plt.yticks([0, 5, 10, 15, 20, 25])
plt.legend(["Mean value","Standard deviation"],loc="upper left")#設(shè)置線(xiàn)條標(biāo)識(shí)
plt.grid() ?# 設(shè)置網(wǎng)格模式
#設(shè)置每個(gè)點(diǎn)上的數(shù)值
for i in range(10):
? ? ? ? plt.text(x[i], y[i], y[i], fontsize=12, color="black", style="italic", weight="light", verticalalignment='center',horizontalalignment='right', rotation=90)
plt.show()