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這篇文章將為大家詳細講解有關如何填充Matplotlib中的線圖，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
將學習如何填充Matplotlib中的線圖。這不僅可以使我們的圖表看起來更專業(yè)，而且我們還可以通過根據特定閾值填充區(qū)域來添加有用信息。
接下來看一個例子：讀取一個data.csv文件內容為統(tǒng)計不同年齡段的所有開發(fā)人員、Python開發(fā)人員、JavaScript開發(fā)人員的中等公司表格，我們用填充區(qū)域的方式顯示Python開發(fā)高于所有開發(fā)人人員的薪水年齡（黃色區(qū)域），以及低于所有開發(fā)人員的薪水人員的年齡（紅色區(qū)域），csv文件內容大致如下：
具體代碼如下：
import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import rcParams#設置圖表字體，防止中文亂碼rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei'rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'data = pd.read_csv('data.csv')ages = data['Age']dev_salaries = data['All_Devs']py_salaries = data['Python']js_salaries = data['JavaScript']plt.plot(ages,dev_salaries,color='#444444',linestyle='--',label='所有開發(fā)人員薪水')plt.plot(ages,py_salaries,label='Python開發(fā)薪水')#使用fill_between()方法進行填充區(qū)域#where 當python開發(fā)薪水大于所有開發(fā)薪水時候#interpolate 定義填充區(qū)域為Ture#color:區(qū)域顏色#alpha :設置透明度plt.fill_between(ages,py_salaries, dev_salaries,where=(py_salaries>dev_salaries),interpolate=True,color='yellow',alpha=0.25,label='高于指定薪水薪水')#使用fill_between()方法進行填充區(qū)域#where 當python開發(fā)薪水小于等于所有開發(fā)薪水時候#interpolate 定義填充區(qū)域為Ture#color:區(qū)域顏色#alpha :設置透明度plt.fill_between(ages,py_salaries,dev_salaries,where=(py_salaries<=dev_salaries),interpolate=True,color='red',alpha=0.25,label='低于指定薪水')plt.legend()plt.title('按年齡計算中等工資')plt.xlabel('年齡')plt.ylabel('中等工資')plt.tight_layout()plt.show()
運行效果圖：
關于“如何填充Matplotlib中的線圖”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，請把它分享出去讓更多的人看到。
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