函数名:draw_line_chart 参数:data_list—数据列表 话不多说,直接上代码,具体使用看注释。 import matplotlib.pyplot as plt def draw_line_chart(data_list): plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 添加这条可以让图形显示中文 data_len = len(data_list) x_axis_data = [i for i in ...
height))plt.plot(x,y,marker='o')plt.title('用户自定义大小折线图')plt.xlabel('x轴')plt.ylabel('y轴')plt.grid()plt.show()# 测试函数x_data=[1,2,3,4,5]y_data=[2,3,5,7,11]draw_line_chart(x_data,y_data,width=12,height=6)...
self.draw_line_chart()#画折线图defdraw_line_chart(self): self.chart = LineChart() self.chart.title ="压力变化记录折线图"self.chart.style =2self.chart.width =36self.chart.height =20self.chart.y_axis.title ="压力kpa"# self.chart.y_axis.crossAx = 500# self.chart.x_axis = DateAxis(...
示例代码分别创建了四个窗口部件,即折线图窗口(LineChartWidget)、柱状图窗口(BarChartWidget)、饼状图窗口(PieChartWidget)和散点图窗口(ScatterChartWidget)。每个窗口部件都继承自QMainWindow,并包含一个Matplotlib画布部件。在每个窗口部件的初始化过程中,首先创建了一个Matplotlib Figure实例,然后将该实例传递给FigureCan...
self.draw_line_chart()ifself.entity.experiment_type!=2: self.draw_electric_cur()defsave(self, filename):try: self.wb.save(filename)exceptExceptionase:print(e) self.wb.save(filename[:-5] +str('_'+ Utils.getFileName()) + filename[-5:])# 关闭excelself.close()defclose(self): ...
1.折线图折线图(line chart)是最基本的图表,可以用来呈现不同栏位连续数据之间的关系。绘制折线图使用的是 plot.line() 的方法,可以设置颜色、形状等参数。在使用上,拆线图绘制方法完全继承了 Matplotlib 的用法,所以程序最后也必须调用 plt.show() 产生图,如图8.4 所示。
需要模块: from openpyxl.workbook import Workbook from openpyxl.chart import Series,LineChart, Reference 1.1 建表,画图 openpyxl支持利用工作表中单元格的数据,创建条形图、折线图、散点图等步骤: wb = Workbook() ws = wb.create_sheet("{0}蒸汽压力记录表".format("样品名称"), 0) ...
折线图(line chart)是最基本的图表,可以用来呈现不同栏位连续数据之间的关系。绘制折线图使用的是 plot.line() 的方法,可以设置颜色、形状等参数。在使用上,拆线图绘制方法完全继承了 Matplotlib 的用法,所以程序最后也必须调用 plt.show() 产生图,如图8.4 所示。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
df_iris[['sepal length (cm)']].plot.line plt.show ax = df[['sepal length (cm)']].plot.line(color='green',title="Demo",style='--') ax.set(xlabel="index", ylabel="length") plt.show 2.散布图 散布图(Scatter Chart)用于检视不同栏位离散数据之间的关系。绘制散布图使用的是 df.plot...
['pct_2014'], s=50, color='#a3c4dc', alpha=0.7) # Line Segments for i, p1, p2 in zip(df['index'], df['pct_2013'], df['pct_2014']): newline([p1, i],[p2, i]) # Decoration ax.set_facecolor('#f7f7f7') ax.set_title("Dumbell Chart: Pct Change - 2013 vs 2014", ...