0 配置及环境

系统: win7 x64
python: 3.64 x64
包: matplotlib、numpy

本文主要是讲述如何利用python的matplotlib包来绘制精美的折线图，包括绘制折现、增加坐标轴名称、增加图例、设置颜色、设置形状、设置字体、标注点、设置图的比例大小、一张图两张y轴等

1 绘制简单的折线

利用matplotlib绘制折线图很简单，只需要加入数据，然后设置纵横坐标范围、纵横坐标名称、图例，就可以轻易的保存或者展示图片结果。

# coding: utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# pre-datas
x = np.arange(1, 11, 1)  # x坐标
plt.plot(x, y1, lw=1, c='red', marker='s', ms=4, label='Y1')  # 绘制y1
plt.plot(x, y2, lw=1, c='g', marker='o', label='Y2')  # 绘制y2
# plt-style 
plt.xticks(x)  # x轴的刻度
plt.xlim(0.5, 10.5)  # x轴坐标范围
plt.ylim(-500, 5800)  # y轴坐标范围
plt.xlabel('X-Name')  # x轴标注
plt.ylabel('Y-Name')  # y轴标注
plt.legend()  # 图例
plt.savefig('e:/test.png')  # 保存图片
plt.show()
图片生成结果如下：
  
2 颜色、形状查找表
 
绘制折线，可以有多种颜色及形状，c代表color，marker代表节点形状，ms代表marker size，label是折现名称。 
plt.plot(x, y1, lw=1, c='red', marker='s', ms=4, label='Y1')
比如要控制y1为紫色线条，*状符号，就可以： 
plt.plot(x, y1, lw=1, c='purple', marker='*', ms=4, label='Y1')
为了方便查找，将颜色和形状整理如下： 
's' : 方块状
'o' : 实心圆
'^' : 正三角形
'v' : 反正三角形
'+' : 加好
'*' : 星号
'x' : x号
'p' : 五角星
'1' : 三脚架标记
'2' : 三脚架标记
                    文章目录0 配置及环境1 绘制简单的折线2 颜色、形状查找表0 配置及环境系统: win7 x64python: 3.64 x64包: matplotlib、numpy 本文主要是讲述如何利用python的matplotlib包来绘制精美的折线图，包括绘制折现、增加坐标轴名称、增加图例、设置颜色、设置形状、设置字体、标注点、设置图的比例大小、一张图两张y轴等1 绘制简单的折线 利...
				计算机顶会的图片都非常非常的好看，如果画出非常好看的图片呢？本文提供简单的方式来快速绘制图片。强烈推荐你使用我提供的云环境【Aistudio】，能避免环境配置的问题最终效果如下所示：
使用的数据集是一个Excel文件
具体内容如下图所示：
设置我们绘图的风格
正式进行绘图
如果想要这个示例数据，可以关注【自由小兵儿】回复【数据集101】我会给你示例数据的！
如果我后续还画了什么好图，继续会放在这里！...............
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import matplotlib.gridspec as gridspec
2. 获得数据
file_id = '1yM_F93NY4QkxjlKL3Gzdc
				调整折线图：线条颜色和风格
你可能第一个想到需要进行调整的部分就是线条的颜色和风格。plt.plot()函数接受额外的参数可以用来指定它们。通过指定color关键字参数可以调整颜色，这个字符串类型参数基本上能用来代表任何你能想到的颜色。可以通过多种方式指定颜色参数：
plt.plot(x, np.sin(x - 0), color='blue')        # 通过颜色名称指定
plt.plot(x, np.sin(x - 1), color='g')           # 通过颜色简写名称指定(rg
				用matplotlib绘制一个美观的折线图
*开始前请先导入matplotlib库以使用相关模块
假设以下将用random模块随机产生某地区某月30天内的温度，并用折线图绘制出气温变化情况。
1绘制一个简单的折线图
# edited by Lyu
# 仅供学习使用，禁止一切商业用途
import matplotlib.pyplot as plt
import random
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)  #设置图像长宽，像素密度
y=[random.randint(0
在训练神经网络的时候会产生大量的数据，包括但是不止包括train_loss,test_accuracy。这些数据一般会保存在.csv文件中，但是每次手动绘制曲线真的很麻烦，而每周做汇报用的图不需要那么那么精致，只要能看趋势就可以，真的不值得我花世时间来专门绘图。在模型训练好的时候自动画图并保存到指定文件夹，真的太方便了。
1.将每个epoch训练的数据都保存到一个list里面。
2.绘图。
import matplotlib