怎么使用Python+matplotlib實(shí)現(xiàn)循環(huán)作圖

本篇內(nèi)容主要講解“怎么使用Python+matplotlib實(shí)現(xiàn)循環(huán)作圖”，感興趣的朋友不妨來(lái)看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷，實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來(lái)帶大家學(xué)習(xí)“怎么使用Python+matplotlib實(shí)現(xiàn)循環(huán)作圖”吧!

一、前言

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(huà)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(biāo)軸標(biāo)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(gè)的圖。

二、實(shí)現(xiàn)過(guò)程

示例代碼：

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(biāo)軸標(biāo)題
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('Probility')
    plt.title('分布')

# 可視化
plt.show()

運(yùn)行之后，結(jié)果如下圖所示：

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(biāo)軸標(biāo)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：

到此，相信大家對(duì)“怎么使用Python+matplotlib實(shí)現(xiàn)循環(huán)作圖”有了更深的了解，不妨來(lái)實(shí)際操作一番吧！這里是億速云網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學(xué)習(xí)！