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python使用matplotlib绘图时图例显示问题的解决

更新时间:2020-04-30 06:30:01 作者:startmvc
前言matplotlib是基于Python语言的开源项目,旨在为Python提供一个数据绘图包。在使用Pythonmatpl

前言

matplotlib是基于Python语言的开源项目,旨在为Python提供一个数据绘图包。在使用Python matplotlib库绘制数据图时,需要使用图例标注数据类别,但是传参时,会出现图例解释文字只显示第一个字符,需要在传参时在参数后加一个逗号(应该是python语法,加逗号,才可以把参数理解为元组类型吧),就可解决这个问题,

示例如下


import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.ticker import MultipleLocator 
from pylab import mpl 
 
xmajorLocator = MultipleLocator(24 * 3) #将x轴主刻度标签设置为24 * 3的倍数 
ymajorLocator = MultipleLocator(100 * 2) #将y轴主刻度标签设置为100 * 2的倍数 
 
# 设置中文字体 
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
 
# 导入文件数据 
data = np.loadtxt('H:/dataset/爸爸去哪儿/统计数据_每小时_ba.csv', delimiter=',', dtype=int) 
 
# 截取数组数据 
x = data[:, 0] 
y = data[:, 1] 
 
 
plt.figure(num=1, figsize=(8, 6)) 
 
ax = plt.subplot(111) 
ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) 
ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) 
ax.xaxis.grid(True, which='major') #x坐标轴的网格使用主刻度 
ax.yaxis.grid(True, which='major') #x坐标轴的网格使用主刻度 
 
plt.xlabel('时间索引') 
plt.ylabel('活动频数') 
plt.title('折线图') 
plt.xlim(0, 1152) 
plt.ylim(0, 2200) 
#plt.plot(x, y, 'rs-') 
line1 = ax.plot(x, y, 'b.-') 
ax.legend(line1, ('微博')) 
plt.show() 

显示效果如下

代码修改


from pylab import mpl 
 
xmajorLocator = MultipleLocator(24 * 3) #将x轴主刻度标签设置为24 * 3的倍数 
ymajorLocator = MultipleLocator(100 * 2) #将y轴主刻度标签设置为100 * 2的倍数 
 
# 设置中文字体 
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
 
# 导入文件数据 
data = np.loadtxt('H:/dataset/爸爸去哪儿/统计数据_每小时_ba.csv', delimiter=',', dtype=int) 
 
# 截取数组数据 
x = data[:, 0] 
y = data[:, 1] 
 
 
plt.figure(num=1, figsize=(8, 6)) 
 
ax = plt.subplot(111) 
ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) 
ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) 
ax.xaxis.grid(True, which='major') #x坐标轴的网格使用主刻度 
ax.yaxis.grid(True, which='major') #x坐标轴的网格使用主刻度 
 
plt.xlabel('时间索引') 
plt.ylabel('活动频数') 
plt.title('折线图') 
plt.xlim(0, 1152) 
plt.ylim(0, 2200) 
#plt.plot(x, y, 'rs-') 
line1 = ax.plot(x, y, 'b.-') 
ax.legend(line1, ('微博',)) # 多加一个逗号 
plt.show() 

显示效果如下

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家学习或者使用python能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对脚本之家的支持。

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