搜索之后发现,它会弹出一个对话框,然后就开始画了,比如下图
第一个常用的库是Turtle,它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库,这个词的意思就是乌龟,你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里,从原点开始根据指令控制,爬行出来就是绘制的图形了。
它最常用的指令就是旋转和移动,比如画个圆,就是绕着圆心移动;再比如上图这个怎么画呢,其实主要就两个命令:
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹
第二个命令是画笔顺时针转170度,注意此时并没有移动,只是转角度
然后呢? 循环重复就画出来这个图了
好玩吧。
有需要仔细研究的可以看下这篇文章 https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/76588580 ,这个牛人最后用这个库画个移动的钟表,太赞了。
Turtle虽好玩,但是我想要的是我给定数据,然后让它画图,这里就找到另一个常用的画图的库了。
Matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图。其中,matplotlib的pyplot模块一般是最常用的,可以方便用户快速绘制二维图表。
使用起来也挺简单,
首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。
然后给定x和y,用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了,接着用plt.show()就可以把图形展示出来。
接着就是各种完善,比如加标题,设定x轴和y轴标签,范围,颜色,网格等等,在 https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/78975150 这篇文章里介绍的很详细。
现在互联网的好处就是你需要什么内容,基本上都能搜索出来,而且还是免费的。
我为什么要研究这个呢?当然是为了用,比如我把比特币的曲线自己画出来可好?
假设现在有个数据csv文件,一列是日期,另一列是比特币的价格,那用这个命令画下:
这两列数据读到pandas中,日期为df['time']列,比特币价格为df['ini'],那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下图:
自己画的是不是很香,哈哈!
然后呢,我在上篇文章 https://www.jianshu.com/p/d4013d8a73de 中介绍过求Ahr999指数,那可不可以也放到这张图中呢?不就是加一条命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
图形如下:
但是,Ahr999指数怎么就一条线不动啊, 原来两个Y轴不一致,显示出来太怪了,需要用多Y轴,问题来了。
继续谷歌一下,把第二个Y轴放右边就行了,不过呢得使用多图,重新绘制
fig = plt.figure() # 多图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price") # 绘制第一个图比特币价格
ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签
# 第二个直接对称就行了
ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999") # 绘制第二个图Ahr999指数,红色
ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格
fig.legend(loc="center")#图例
plt.show()
跑起来看看效果,虽然丑了点,但终于跑通了。
这样就可以把所有指数都绘制到一张图中,等等,三个甚至多个Y轴怎么加?这又是一个问题,留给爱思考爱学习的你。
有了自己的数据,建立自己的各个指数,然后再放到图形界面中,同时针对异常情况再自动进行提醒,比如要抄底了,要卖出了,用程序做出自己的晴雨表。
1.最近遇到一个问题,关于图例legend如何画在图外的问题,并以适合的比例显示出来。
2.首先传统的做法如下,这种方式并不能满足我的要求,而且是显示在图内。
ax1.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(0.2, 1.12),ncol=3)1
loc表示图例的位置,有多种形式:
‘South’ 图例标识放在图底端
‘East’ 图例标识放在图右方
‘West’ 图例标识放在图左方
‘NorthEast’ 图例标识放在图右上方(默认)
‘NorthWest 图例标识放在图左上方
‘SouthEast’ 图例标识放在图右下角
‘SouthWest’ 图例标识放在图左下角12345678
有人说简单,有相同的方式,如下经测试不行,可能是本人用的python版本不行,所用的方式就是和前面一样,采用如下的方式来替换上面的legend位置。
‘NorthOutside’ 图例标识放在图框外侧上方
‘SouthOutside’ 图例标识放在图框外侧下方
‘EastOutside’ 图例标识放在图框外侧右方
‘WestOutside’ 图例标识放在图框外侧左方
‘NorthEastOutside’ 图例标识放在图框外侧右上方
‘NorthWestOutside’ 图例标识放在图框外侧左上方
‘SouthEastOutside’ 图例标识放在图框外侧右下方
‘SouthWestOutside’ 图例标识放在图框外侧左下方
(以上几个将图例标识放在框图外)
‘Best’ 图标标识放在图框内不与图冲突的最佳位置
‘BestOutside’ 图标标识放在图框外使用最小空间的最佳位置1234567891011
bbox_to_anchor:表示legend的位置,前一个表示左右,后一个表示上下。当使用这个参数时。loc将不再起正常的作用,ncol=3表示图例三列显示。
3.有人说要解决这个问题可以采用对坐标轴放大或是缩小的方式,经本人测试可以行,但是,放大缩小的比率不让人满意,且很难控制到适合的位置。有兴趣可以参考链接,最终得出此方法不行。
4.那么就没有办法了吗?NO.NO,请看下面,最终完成如下。
这就是本人要的效果,不废话,具体做法如下
box = ax1.get_position()
ax1.set_position([box.x0, box.y0, box.width , box.height* 0.8])12
首先按上面的方式,如果你想将图例放上面就box.height*0.8,放右边就box.width*0.8其它方式一样。同时配合下面来使用。
ax1.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(0.2, 1.12),ncol=3)1
主要是bbox_to_anchor的使用,自己可以修改参数试下,good luck for you.
阅读全文
版权声明:原创文章,未经博主