用python做界面畫線圖,python繪製線圖

本文目錄一覽：

• 1、怎麼使用PyCharm畫一個直線圖
• 2、用Python畫圖
• 3、python怎麼在屏幕上畫圖
• 4、如何用python繪製簡單條形圖？
• 5、python怎麼畫曲線圖

怎麼使用PyCharm畫一個直線圖

1、下載python開發工具:

2、從開始菜單中運行python，進入點「Create New Project」

3、填寫Project在磁碟的存在位置，選擇一個Python的Interpreter，然後，不用說，點「Create」了

4、新建Python文件：

（1）在Project(此處為workspace)上點右鍵–New–Python File

（2）在彈出的對話框中填寫Python文件名

5、示例代碼：

# -*- coding:utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])plt.xlabel(“x value”)plt.ylabel(“y value”)plt.title(“a simple example”)plt.legendplt.show()

6、在PyCharm中運行示例代碼。在代碼區域的任一位置，點右鍵，在彈出的菜單中選「Run matlibDemo」

用Python畫圖

今天開始琢磨用Python畫圖，沒使用之前是一臉懵的，我使用的開發環境是Pycharm，這個輸出的是一行行命令，這個圖畫在哪裡呢？

搜索之後發現，它會彈出一個對話框，然後就開始畫了，比如下圖

第一個常用的庫是Turtle，它是Python語言中一個很流行的繪製圖像的函數庫，這個詞的意思就是烏龜，你可以想像下一個小烏龜在一個x和y軸的平面坐標系裡，從原點開始根據指令控制，爬行出來就是繪製的圖形了。

  它最常用的指令就是旋轉和移動，比如畫個圓，就是繞著圓心移動；再比如上圖這個怎麼畫呢，其實主要就兩個命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一個命令是移動200個單位並畫出來軌跡

第二個命令是畫筆順時針轉170度，注意此時並沒有移動，只是轉角度

然後呢？ 循環重複就畫出來這個圖了

好玩吧。

有需要仔細研究的可以看下這篇文章 ，這個牛人最後用這個庫畫個移動的鐘錶，太贊了。

Turtle雖好玩，但是我想要的是我給定數據，然後讓它畫圖，這裡就找到另一個常用的畫圖的庫了。

Matplotlib是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合互動式地行製圖。其中，matplotlib的pyplot模塊一般是最常用的，可以方便用戶快速繪製二維圖表。

使用起來也挺簡單，

首先import matplotlib.pyplot as plt 導入畫圖的圖。

然後給定x和y，用這個命令plt.plot(x, y)就能畫圖了，接著用plt.show()就可以把圖形展示出來。

接著就是各種完善，比如加標題，設定x軸和y軸標籤，範圍，顏色，網格等等，在 這篇文章里介紹的很詳細。

現在互聯網的好處就是你需要什麼內容，基本上都能搜索出來，而且還是免費的。

我為什麼要研究這個呢？當然是為了用，比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好？

假設現在有個數據csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價格，那用這個命令畫下：

這兩列數據讀到pandas中，日期為df[‘time’]列，比特幣價格為df[‘ini’]，那我只要使用如下命令

plt.plot(df[‘time’], df[‘ini’])

plt.show()

就能得到如下圖：

自己畫的是不是很香，哈哈！

然後呢，我在上篇文章 中介紹過求Ahr999指數，那可不可以也放到這張圖中呢？不就是加一條命令嘛

plt.plot(df[‘time’], df[‘Ahr999’])

圖形如下：

但是，Ahr999指數怎麼就一條線不動啊， 原來兩個Y軸不一致，顯示出來太怪了，需要用多Y軸，問題來了。

繼續谷歌一下，把第二個Y軸放右邊就行了，不過呢得使用多圖，重新繪製

fig = plt.figure() # 多圖

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(df[‘time’], df[‘ini’], label=”BTC price”)  # 繪製第一個圖比特幣價格

ax1.set_ylabel(‘BTC price’) # 加上標籤

# 第二個直接對稱就行了

ax2 = ax1.twinx()# 在右邊增加一個Y軸

ax2.plot(df[‘time’], df[‘Ahr999’], ‘r’, label=”ahr999″)  # 繪製第二個圖Ahr999指數，紅色

ax2.set_ylim([0, 50])# 設定第二個Y軸範圍

ax2.set_ylabel(‘ahr999’)

plt.grid(color=”k”, linestyle=”:”)# 網格

fig.legend(loc=”center”)#圖例

plt.show()

跑起來看看效果，雖然丑了點，但終於跑通了。

這樣就可以把所有指數都繪製到一張圖中，等等，三個甚至多個Y軸怎麼加？這又是一個問題，留給愛思考愛學習的你。

有了自己的數據，建立自己的各個指數，然後再放到圖形界面中，同時針對異常情況再自動進行提醒，比如要抄底了，要賣出了，用程序做出自己的晴雨表。

python怎麼在屏幕上畫圖

首先說你的要求有些不明確的部分

比如說你在所有窗體上寫

那是否畫圖的同時還要拖動其他窗體？

這個要求的話

目前的python各種gui庫貌似還沒有支持到這麼個繪畫不規則窗體而不會擋住其他窗體還又在其上的；

如果只是在他們上面你可以畫圖而不用一定要拖動其他窗體的話

可以設計窗體為全屏大小，背景透明，不顯示標題欄，然後用普通的畫圖函數就可以了

對了

推薦使用wxpython

如何用python繪製簡單條形圖？

如何用python繪製簡單條形圖呢？這裡離不開matplotlib的使用。

條形圖是數據可視化圖形中很基礎也很常用的一種圖，簡單解釋下：條形圖也叫長條圖（英語：bar chart），亦稱條圖（英語：bar graph）、條狀圖、棒形圖、柱狀圖、條形圖表，是一種以長方形的長度為變數的統計圖表。長條圖用來比較兩個或以上的價值（不同時間或者不同條件），只有一個變數，通常利用於較小的數據集分析。長條圖亦可橫向排列，或用多維方式表達。

那麼一個普通的條形圖是長什麼樣子的呢？

當！當！當！就是下圖的這個樣子：

圖先亮出來啦，接下來研究這個圖是怎麼畫的吧，先看一下原數據長什麼樣子：

實際畫圖的流程和畫折線圖很相近，只是用到的畫圖函數不一樣，繪製條形圖的函數plt.bar（）：

由於這只是最簡單的一個條形圖，實際上條形圖的函數plt.bar（）還有不少可以探索的參數設置，和對摺線圖函數plt.plot()的探索差不多，有興趣的孩子可以自己去進行探索哦。

按照條形長短進行排序展示的條形圖

當然也可以有其他的設置，比如說上圖中的線條高低參差不齊，這是因為x軸的數據是按照學校名稱進行排序的，那麼可不可以按照分數的高低進行排序呢？也就是讓所有的長方形按照從高到矮或者從矮到高的順序進行排列？

當然可以啦！這裡需要強調的是，條的高低排列等信息都是來源於原數據的，要想讓條形的順序發生改變，需要對畫圖的來源數據進行更改呢！

把原數據逆序排序後截取前十名數據賦值給data_yuwen，作為新的數據源傳入畫圖函數plt.bar()，畫出來的圖自然就不一樣了。

先看一眼數據長什麼樣子：

根據這個數據源繪製出的圖形如下，由於用來畫圖的數據進行了降序排序操作，所以生成條形圖的條也會進行降序排序展示：

很多時候，我們常見的條形圖還有另一種展現形式，那就是橫向的條形圖，比較火的那種動態條形圖絕大多數也都是橫向的條形圖，那麼橫向的條形圖如何繪製呢？

理解plt.bar()主要參數

其實也不難，只要清楚plt.bar()函數中主要參數的作用就可以了！條形圖函數中有五個主要參數，分別是x，height，width，bottom，orientation。其中x控制的是每個條在x軸上位置，height控制的是每個條的長度，width控制的是每個條的寬度，bottom控制的是每個條在y軸方向的起始位置，orientation控制的是條形的方向，是縱向還是橫向，默認是縱向的。

通過一個小例子理解下這幾個參數的作用：

上邊的幾行代碼輸出的圖形如下：

對比著代碼和實際輸出的條形圖，各個主要參數的作用是不是一目了然啦？

橫向條形圖

理解了這幾個參數作用後，縱向的條形圖轉換成橫向的條形圖就沒什麼難度了！

需要設置所有條形在x軸的位置都為0，也就全部從最左側開始畫條形;由於是橫向條形圖，所以實際上條的寬度顯示的是數據大小，將width參數設置成原數據中的語文成績；bottom控制每個條在y軸方向的起始位置，設置bottom=range（10）設置每個條形在y軸的起始位置各不相同避免有條形重疊；height控制的是每個條在y軸方向上的長度，條形圖橫向設置後，在y軸上的長度失去了衡量數據的意義，所以直接設置一個常數即可；最後設置條形的方向為橫向，即orientation=「horizontal」。

溫馨提示：數據和標籤一定要匹配，即plt.bar()重點的數據要和plt.yticks()中提取出來的標籤一一對應，一旦不匹配，整個圖展現的結果就是一個錯誤的結果！

上述代碼生成的條形圖如下：

感覺上邊這種生成橫向條形圖的方式有點點繞，和人們的習慣認知有點不大一樣，難道畫一個橫向條形圖就非得轉變自己的習慣認知這麼反人類嗎？

當然不是的，實際上有更簡單的方法繪製一個橫向條形圖，之所以沒有一開始就直接用這種簡單的方法，也是為了讓大家體會下條形圖參數的靈活設置而已，而且如果比較繞的方法都能理解了，簡單的方法理解和運用起來就更沒有難度了啊！

不賣關子了，我們來認識下和plt.bar()函數類似的plt.barh()函數。

plt.barh()函數是專門繪製水平條形圖的函數，主要的參數有：

y 控制y軸顯示的標籤來源width 控制橫向條形的長度，即用來進行對比的數據源height 條形的寬度需要設置的參數主要就是這三個，比用plt.bar()函數繪製水平條形圖簡單了很多，具體代碼如下：

效果圖：

和用plt.bar()函數繪製的橫向條形圖一毛一樣對不對？以後有需求繪製橫向條形圖，盡量用plt.barh()函數吧，畢竟它是專門繪製這種類型圖的，簡單好用。

然而實際工作中對於條形圖的需求不只是這些，比如例子中只是對各個學校語文成績的展示，有時候需要各個學科的成績同時展現在一幅條形圖中，有時候也需要繪製堆積條形圖對各學科的成績以及總成績進行展示，這些圖又該如何繪製呢？其實只要理解了各個參數的含義，繪製這些圖也不在話下，至於具體怎麼畫，且看下回分解啊！

python怎麼畫曲線圖

# encoding=utf-8

import matplotlib.pyplot as plt

from pylab import * #支持中文

mpl.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]

names = [‘5′, ’10’, ’15’, ’20’, ’25’]

x = range(len(names))

y = [0.855, 0.84, 0.835, 0.815, 0.81]

y1=[0.86,0.85,0.853,0.849,0.83]

#plt.plot(x, y, ‘ro-‘)

#plt.plot(x, y1, ‘bo-‘)

#pl.xlim(-1, 11) # 限定橫軸的範圍

#pl.ylim(-1, 110) # 限定縱軸的範圍

plt.plot(x, y, marker=’o’, mec=’r’, mfc=’w’,label=u’y=x^2曲線圖’)

plt.plot(x, y1, marker=’*’, ms=10,label=u’y=x^3曲線圖’)

plt.legend() # 讓圖例生效

plt.xticks(x, names, rotation=45)

plt.margins(0)

plt.subplots_adjust(bottom=0.15)

plt.xlabel(u”time(s)鄰居”) #X軸標籤

plt.ylabel(“RMSE”) #Y軸標籤

plt.title(“A simple plot”) #標題

plt.show()