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这篇文章将为大家详细讲解有关如何填充Matplotlib中的线图,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
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将学习如何填充Matplotlib中的线图。这不仅可以使我们的图表看起来更专业,而且我们还可以通过根据特定阈值填充区域来添加有用信息。
接下来看一个例子:读取一个data.csv文件内容为统计不同年龄段的所有开发人员、Python开发人员、JavaScript开发人员的中等公司表格,我们用填充区域的方式显示Python开发高于所有开发人人员的薪水年龄(黄色区域),以及低于所有开发人员的薪水人员的年龄(红色区域),csv文件内容大致如下:
具体代码如下:
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
#设置图表字体,防止中文乱码
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='所有开发人员薪水'
)
plt.plot(ages,py_salaries,label='Python开发薪水')
#使用fill_between()方法进行填充区域
#where 当python开发薪水大于所有开发薪水时候
#interpolate 定义填充区域为Ture
#color:区域颜色
#alpha :设置透明度
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()方法进行填充区域
#where 当python开发薪水小于等于所有开发薪水时候
#interpolate 定义填充区域为Ture
#color:区域颜色
#alpha :设置透明度
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('按年龄计算中等工资')
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('中等工资')
plt.tight_layout()
plt.show()
运行效果图:
关于“如何填充Matplotlib中的线图”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。