J'essaie de créer un graphique linéaire pour un échantillon de données montré dans la capture d'écran. J'ai googlé un peu et j'ai regardé certains liens ci-dessous et j'ai essayé d'utiliser matplotlib
, mais je n'ai pas pu obtenir la sortie souhaitée comme indiqué dans le graphique en ligne ci-dessous (quelqu'un peut-il me fournir un exemple de référence pour commencer) ? Comment obtenir le graphique linéaire avec l'exemple d'entrée ci-dessous?
http://www.josechristian.com/programming/smooth-line-plots-python/http://yaboolog.blogspot.com/2011/07/python-tips-create -line-graph-with.html
Code:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# just create some random data
fnx = lambda : np.random.randint(3, 10, 10)
y = np.row_stack((fnx(), fnx(), fnx()))
# this call to 'cumsum' (cumulative sum), passing in your y data,
# is necessary to avoid having to manually order the datasets
x = np.arange(10)
y_stack = np.cumsum(y, axis=0) # a 3x10 array
fig = plt.figure()
plt.savefig('smooth_plot.png')
En utilisant vos données fournies dans la capture d'écran:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
builds = np.array([1, 2, 3, 4])
y_stack = np.row_stack(([1, 2, 3, 4], [5, 2, 9, 1], [20, 10, 15, 1], [5, 10, 15, 20]))
fig = plt.figure(figsize=(11,8))
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(builds, y_stack[0,:], label='Component 1', color='c', marker='o')
ax1.plot(builds, y_stack[1,:], label='Component 2', color='g', marker='o')
ax1.plot(builds, y_stack[2,:], label='Component 3', color='r', marker='o')
ax1.plot(builds, y_stack[3,:], label='Component 4', color='b', marker='o')
plt.xticks(builds)
plt.xlabel('Builds')
handles, labels = ax1.get_legend_handles_labels()
lgd = ax1.legend(handles, labels, loc='upper center', bbox_to_anchor=(1.15,1))
ax1.grid('on')
plt.savefig('smooth_plot.png')
Si vous souhaitez tracer uniquement des lignes (basées sur des données aléatoires qui étaient dans votre code):
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fnx = lambda : np.random.randint(3, 10, 10)
y = np.row_stack((fnx(), fnx(), fnx(), fnx(), fnx()))
x = np.arange(10)
y_stack = np.cumsum(y, axis=0)
fig = plt.figure(figsize=(11,8))
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(x, y_stack[0,:], label=1)
ax1.plot(x, y_stack[1,:], label=2)
ax1.plot(x, y_stack[2,:], label=3)
ax1.plot(x, y_stack[3,:], label=4)
ax1.plot(x, y_stack[4,:], label=5)
ax1.legend(loc=2)
colormap = plt.cm.Gist_ncar
colors = [colormap(i) for i in np.linspace(0, 1,len(ax1.lines))]
for i,j in enumerate(ax1.lines):
j.set_color(colors[i])
plt.savefig('smooth_plot.png')
Mais si vous voulez des graphiques linéaires empilés avec un remplissage de couleur, utilisez ceci (basé sur des données aléatoires qui étaient dans votre code):
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fnx = lambda : np.random.randint(3, 10, 10)
y = np.row_stack((fnx(), fnx(), fnx(), fnx(), fnx()))
x = np.arange(10)
y_stack = np.cumsum(y, axis=0)
fig = plt.figure(figsize=(11,8))
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.fill_between(x, 0, y_stack[0,:], facecolor="#CC6666", alpha=0.7)
ax1.fill_between(x, y_stack[0,:], y_stack[1,:], facecolor="#1DACD6", alpha=0.7)
ax1.fill_between(x, y_stack[1,:], y_stack[2,:], facecolor="#6E5160", alpha=0.7)
ax1.fill_between(x, y_stack[2,:], y_stack[3,:], facecolor="#CC6666", alpha=0.7)
ax1.fill_between(x, y_stack[3,:], y_stack[4,:], facecolor="#1DACD6", alpha=0.7)
plt.savefig('smooth_plot.png')
MISE À JOUR:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
builds = np.array([1, 2, 3, 4])
y_stack = np.row_stack(([1, 5, 20, 5], [2, 2, 10, 10], [3, 9, 15, 15], [4, 1, 11, 20]))
fig = plt.figure(figsize=(11,8))
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(builds, y_stack[0,:], label='Component 1', color='c', marker='o')
ax1.plot(builds, y_stack[1,:], label='Component 2', color='g', marker='o')
ax1.plot(builds, y_stack[2,:], label='Component 3', color='r', marker='o')
ax1.plot(builds, y_stack[3,:], label='Component 4', color='b', marker='o')
plt.xticks(builds)
plt.xlabel('Builds')
handles, labels = ax1.get_legend_handles_labels()
lgd = ax1.legend(handles, labels, loc='upper center', bbox_to_anchor=(1.15,1))
ax1.grid('on')
plt.savefig('smooth_plot.png')