Hướng dẫn how do you plot multiple features in python? - làm thế nào để bạn vẽ nhiều tính năng trong python?

Dữ liệu ở dạng:

       x1     x2
data= 2104,    3
      1600,    3
      2400,    3
      1416,    2
      3000,    4
      1985,    4

y= 399900
   329900
   369000
   232000
   539900
   299900

Tôi muốn vẽ cốt truyện phân tán có tính năng 2 x {x1 và x2} và đơn y, nhưng khi tôi thử

y=data.loc[:'y']
px=data.loc[:,['x1','x2']]
plt.scatter(px,y)

Tôi có:

'ValueError: x và y phải có cùng kích thước'.

Vì vậy, tôi đã thử điều này:

data=pd.read_csv('ex1data2.txt',names=['x1','x2','y'])
px=data.loc[:,['x1','x2']]
x1=px['x1']
x2=px['x2']
y=data.loc[:'y']
plt.scatter(x1,x2,y)

Lần này tôi có biểu đồ trống với màu xanh đầy đủ được sơn bên trong. Tôi sẽ rất tuyệt nếu tôi nhận được một số hướng dẫn

Trong hướng dẫn này & nbsp; Python, chúng tôi sẽ thảo luận, cách & nbsp; vẽ nhiều dòng bằng cách sử dụng matplotlib & nbsp; trong Python, và chúng tôi cũng sẽ đề cập đến các chủ đề sau:plot multiple lines using matplotlib in Python, and we shall also cover the following topics:

• Python vẽ nhiều dòng trên cùng một biểu đồ
• Python vẽ nhiều dòng có màu khác nhau
• Python vẽ nhiều dòng với truyền thuyết
• Python vẽ nhiều dòng từ mảng
• Python vẽ nhiều dòng từ DataFrame
• Python vẽ nhiều dòng cho vòng lặp
• Python vẽ nhiều dòng với trục y khác nhau
• Python Lô đất nhiều dòng thời gian
• Python vẽ nhiều dòng trong 3D
• Matplotlib vẽ nhiều dòng có cùng màu.
• Matplotlib tiêu đề nhiều dòng
• Matplotlib vẽ nhiều dòng trong subplot
• Matplotlib sơ đồ nhiều dòng khác nhau
• Matplotlib âm mưu nhiều dòng seeborn
• Matplotlib vẽ nhiều dòng từ các tệp CSV

• Python vẽ nhiều dòng trên cùng một biểu đồ
• Python vẽ nhiều dòng có màu khác nhau
• Python vẽ nhiều dòng với truyền thuyết
• Python vẽ nhiều dòng từ mảng
• Python vẽ nhiều dòng từ DataFrame
• Python vẽ nhiều dòng cho vòng lặp
• Python vẽ nhiều dòng với trục y khác nhau
• Python Lô đất nhiều dòng thời gian
• Python vẽ nhiều dòng trong 3D
• Matplotlib vẽ nhiều dòng có cùng màu.
• Matplotlib tiêu đề nhiều dòng
• Matplotlib vẽ nhiều dòng trong subplot
• Matplotlib sơ đồ nhiều dòng khác nhau
• Matplotlib âm mưu nhiều dòng seeborn
• Matplotlib vẽ nhiều dòng từ các tệp CSV

Python vẽ nhiều dòng trên cùng một biểu đồ

Matplotlib vẽ nhiều dòng có cùng màu

Python cung cấp thư viện matplotlib, gói được sử dụng phổ biến nhất để trực quan hóa dữ liệu. Nó cung cấp nhiều lô, công cụ và thư viện mở rộng để trực quan hóa dữ liệu hiệu quả. Bạn có thể tạo các ô 2D và 3D của dữ liệu từ các nguồn khác nhau như danh sách, mảng, dataFrame và các tệp bên ngoài (CSV, JSON, v.v.).pyplot that contains different types of plots, figures, and related functions to visualize data. A line chart is a type of chart/graph that shows the relationship between two quantities on an X-Y plane.

Nó cung cấp một API (hoặc đơn giản là một mô hình con) được gọi là pyplot chứa các loại lô, hình và các chức năng liên quan khác nhau để trực quan hóa dữ liệu. Biểu đồ dòng là một loại biểu đồ/biểu đồ cho thấy mối quan hệ giữa hai đại lượng trên mặt phẳng X-Y.

• Bạn cũng có thể vẽ nhiều hơn một dòng trên cùng một biểu đồ/đồ thị bằng cách sử dụng matplotlib trong Python. Bạn có thể làm như vậy, bằng cách làm theo các bước đã cho:
• Nhập các thư viện cần thiết (pyplot từ matplotlib để trực quan hóa, numpy để tạo và thao tác dữ liệu, gấu trúc cho dataFrame và nhập bộ dữ liệu, v.v.).
• Xác định các giá trị dữ liệu phải được hiển thị (xác định X và Y hoặc Array hoặc DataFrame).
• Vẽ đồ thị dữ liệu (nhiều dòng) và thêm các tính năng bạn muốn trong cốt truyện (tiêu đề, màu pallete, độ dày, nhãn, chú thích, v.v.).

Hiển thị lô (đồ thị/biểu đồ). Bạn cũng có thể lưu cốt truyện.

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y)

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z)

plt.show()

Python vẽ nhiều dòng trên cùng một biểu đồmatplot.pyplot.plot() function is called twice with different x, y parameters to plot two different lines. At the end, matplot.pyplot.show() function is called to display the graph containing the properties defined before the function.

Trong ví dụ trên, dữ liệu được chuẩn bị dưới dạng danh sách là x, y, z. Sau đó, hàm matplot.pyplot.plot () được gọi là hai lần với các tham số x, y khác nhau để vẽ hai dòng khác nhau. Ở cuối, hàm matplot.pyplot.show () được gọi để hiển thị biểu đồ chứa các thuộc tính được xác định trước hàm.

Python vẽ nhiều dòng có màu khác nhau

Đọc: Cách cài đặt matplotlibcolor in the plot() function of matplotlib.pyplot.

Bạn có thể chỉ định màu của các dòng trong biểu đồ trong Python bằng matplotlib. Bạn phải chỉ định giá trị cho màu tham số trong hàm lô () của matplotlib.pyplot.

Có nhiều màu sắc có sẵn trong Python. Bạn có thể chỉ định màu bằng tên hoặc mã hoặc mã HEX được đặt trong các trích dẫn.positional argument (eg., ‘c’ –> means cyan color; ‘y’ –> means yellow color) or as keyword argument (eg., color=’r’ –> means red color; color=’green’; color=’#B026FF’ –> means neon purple color).

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y, 'c')

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z, 'y')

plt.show()

Bạn có thể chỉ định tham số màu là đối số vị trí (ví dụ: 'c' -> có nghĩa là màu xyan; 'y' -> có nghĩa là màu vàng) hoặc là đối số từ khóa (ví dụ: màu = 'r' -> có nghĩa là màu đỏ ; color = 'màu xanh lá cây'; color = '#b026ff' -> có nghĩa là màu tím neon).

Python vẽ nhiều dòng với truyền thuyết

Python vẽ nhiều dòng từ mảnglabel in the matplotlib.pyplot.plot() function specifying the name given to the line for its identity.

Python vẽ nhiều dòng từ DataFramematplotlib.pyplot.legend() method, which will add the legend to the graph.

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y, 'g', label='Line y')

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z, 'r', label='Line z')

plt.legend()
plt.show()

Python vẽ nhiều dòng từ mảng

Bạn có thể vẽ nhiều dòng từ dữ liệu được cung cấp bởi một mảng trong Python bằng matplotlib. Bạn có thể làm điều đó bằng cách chỉ định các cột khác nhau của mảng là tham số trục x và y trong hàm matplotlib.pyplot.plot (). Bạn có thể chọn các cột bằng cách cắt mảng.

Trước tiên, hãy chuẩn bị dữ liệu cho ví dụ. Tạo một mảng bằng hàm numpy.array (). Trong ví dụ dưới đây, một danh sách 2D được chuyển đến hàm numpy.array ().numpy.array() function. In the below example, a 2D list is passed to the numpy.array() function.

import numpy as np

# Define data values in array
arr = np.array([[7, 5, 3], [14, 12, 5], [21, 19, 11],
                [28, 21, 20], [35, 31, 15], [42, 27, 29],
                [49, 35, 31]])

print(np.shape(arr), type(arr), arr, sep='\n')

Bây giờ, vẽ nhiều dòng biểu thị mối quan hệ của cột đầu tiên với các cột khác của mảng.

import matplotlib.pyplot as plt

# Plot a simple line chart
plt.plot(arr[:, 0], arr[:, 1], 'g', label='Line y')

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(arr[:, 0], arr[:, 2], 'r', label='Line z')

plt.legend()
plt.show()

Đọc: Điều gì là Numpy

Python vẽ nhiều dòng từ DataFrame

Bạn có thể vẽ nhiều dòng từ dữ liệu được cung cấp bởi DataFrame trong Python bằng matplotlib. Bạn có thể làm điều đó bằng cách chỉ định các cột khác nhau của DataFrame là tham số trục x và y trong hàm matplotlib.pyplot.plot (). Bạn có thể chọn các cột bằng cách cắt DataFrame.Dataframe in python using matplotlib. You can do it by specifying different columns of the dataframe as the x and y-axis parameters in the matplotlib.pyplot.plot() function. You can select columns by slicing the dataframe.

Hãy để chuẩn bị dữ liệu cho ví dụ. Tạo một DataFrame bằng hàm pandas.dataframe () của thư viện gấu trúc. Trong ví dụ dưới đây, một danh sách 2D được chuyển đến hàm pandas.dataFrame () và tên cột đã được đổi tên thành ‘X,‘ y, ‘z.pandas.DataFrame() function of pandas library. In the below example, a 2D list is passed to the pandas.DataFrame() function, and column names has been renamed to ‘x’, ‘y’, ‘z’.

import pandas as pd
import numpy as np

# Define data values by creating a Dataframe using a n-dimensional list
df = pd.DataFrame([[7, 5, 3], [14, 12, 5], [21, 19, 11],
                   [28, 21, 20], [35, 31, 15], [42, 27, 29],
                   [49, 35, 31]])

df.rename(columns={0: 'x', 1: 'y', 2: 'z'}, inplace=True)

print(np.shape(df), type(df), df, sep='\n')

Bây giờ, vẽ nhiều dòng bằng hàm matplotlib.pyplot.plot ().

import matplotlib.pyplot as plt

# Plot a simple line chart
plt.plot(df['x'], df['y'], color='g', label='Line y')

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(df['x'], df['z'], color='r', label='Line z')

plt.legend()
plt.show()

Bạn có thể vẽ nhiều dòng từ dữ liệu được cung cấp bởi DataFrame trong Python bằng matplotlib. Bạn có thể làm điều đó bằng cách chỉ định các cột khác nhau của DataFrame là tham số trục x và y trong hàm matplotlib.pyplot.plot (). Bạn có thể chọn các cột bằng cách cắt DataFrame.

Hãy để chuẩn bị dữ liệu cho ví dụ. Tạo một DataFrame bằng hàm pandas.dataframe () của thư viện gấu trúc. Trong ví dụ dưới đây, một danh sách 2D được chuyển đến hàm pandas.dataFrame () và tên cột đã được đổi tên thành ‘X,‘ y, ‘z.

Python tạo DataFrame bằng danh sách 2D

Bây giờ, vẽ nhiều dòng bằng hàm matplotlib.pyplot.plot ().

y=data.loc[:'y']
px=data.loc[:,['x1','x2']]
plt.scatter(px,y)

Nếu có một trường hợp, có một số dòng phải được vẽ trên cùng một biểu đồ từ nguồn dữ liệu (mảng, dataFrame, tệp CSV, v.v.), thì nó sẽ tốn thời gian để vẽ riêng các dòng bằng cách sử dụng matplotlib. hàm pyplot.plot ().

y=data.loc[:'y']
px=data.loc[:,['x1','x2']]
plt.scatter(px,y)

Hãy để chuẩn bị dữ liệu cho ví dụ, ở đây một khung dữ liệu được tạo với 4 cột và 7 hàng.

Python tạo DataFrame bằng danh sách N chiều

Trong mã bên dưới, bộ đếm vòng lặp lặp qua danh sách cột của DataFrame DF. Và 3 dòng được vẽ trên biểu đồ biểu thị mối quan hệ của cột đầu tiên với 3 cột khác của DataFrame.

Python vẽ nhiều dòng cho vòng lặptwinx() function of the axes of the figure, which is one of the two objects returned by the matplotlib.pyplot.subplots() function.

Đọc: Dòng phù hợp nhất của matplotlib

Python vẽ nhiều dòng với trục y khác nhau

y=data.loc[:'y']
px=data.loc[:,['x1','x2']]
plt.scatter(px,y)

Để giải quyết vấn đề này, bạn có thể sử dụng các thang đo khác nhau cho các dòng khác nhau và bạn có thể thực hiện nó bằng cách sử dụng hàm Twinx () của các trục của hình, một trong hai đối tượng được trả về bởi hàm matplotlib.pyplot.subplots ().

y=data.loc[:'y']
px=data.loc[:,['x1','x2']]
plt.scatter(px,y)

Đầu tiên, chuẩn bị dữ liệu cho ví dụ. Tạo một khung dữ liệu bằng cách sử dụng từ điển trong Python chứa mật độ dân số (mỗi kmsq) và diện tích 100kmq của một số trong số 20 quốc gia.twinx() function of the axes. You can also set the color and fontsize of the different y-axis labels. Now, you can see some identical trend of all the lines with the data.

y=data.loc[:'y']
px=data.loc[:,['x1','x2']]
plt.scatter(px,y)

Hãy để âm mưu dữ liệu theo quy ước mà không cần chia tỷ lệ riêng cho các dòng. Bạn có thể thấy rằng dòng khu vực không hiển thị bất kỳ xu hướng giống hệt nhau nào với dữ liệu vì thang đo của khu vực là rất nhỏ so với mật độ dân số.

Python vẽ nhiều dòng mà không có trục y khác

Bây giờ, hãy để Lông vẽ các dòng với các trục y khác nhau có các thang đo khác nhau bằng cách sử dụng hàm Twinx () của các trục. Bạn cũng có thể đặt màu và phông chữ của các nhãn trục y khác nhau. Bây giờ, bạn có thể thấy một số xu hướng giống hệt nhau của tất cả các dòng với dữ liệu. is the collection of data values listed or indexed in order of time. It is the data taken at some successive interval of time like stock data, company’s sales data, climate data, etc., This type of data is commonly used and needed for the analysis purpose.

Python vẽ nhiều dòng với trục y khác nhau

Đọc: Hướng dẫn phụ của Matplotlib

Python Lô đất nhiều dòng thời gian

y=data.loc[:'y']
px=data.loc[:,['x1','x2']]
plt.scatter(px,y)

Bạn có thể vẽ dữ liệu chuỗi thời gian với DateTime được lập chỉ mục bằng một trong hai phương thức được đưa ra dưới đây.

Bằng cách sử dụng hàm matplotlib.pyplot.plot () trong một vòng lặp hoặc bằng cách trực tiếp vẽ biểu đồ với nhiều dòng từ dữ liệu chuỗi thời gian được lập chỉ mục sử dụng hàm lô () trong pandas.dataframe.matplotlib.pyplot.plot() function in a loop or by directly plotting the graph with multiple lines from indexed time series data using the plot() function in the pandas.DataFrame.

Trong mã bên dưới, giá trị của tham số ‘Hình.FigSize, trong danh sách tham số RCPARAM được đặt thành (15, 9) để đặt kích thước hình toàn cầu để tránh đặt nó nhiều lần trong các biểu đồ khác nhau. Bạn có thể làm theo bất kỳ trong hai phương pháp được đưa ra dưới đây:

y=data.loc[:'y']
px=data.loc[:,['x1','x2']]
plt.scatter(px,y)

Đọc: Biểu đồ thanh âm mưu Matplotlib

Python vẽ nhiều dòng trong 3D

Bạn có thể vẽ nhiều dòng trong 3D trong Python bằng cách sử dụng matplotlib và bằng cách nhập mô hình con mplot3D & nbsp; từ mô-đun & nbsp; mpl_toolkits, một bộ công cụ bên ngoài cho matplotlib trong python được sử dụng để vẽ các vạch ra của các vecti của Algebra.mplot3d submodule from the module mpl_toolkits, an external toolkit for matplotlib in python used to plot the multi-vectors of geometric algebra.

Hãy cùng làm một ví dụ đơn giản để hiểu rõ khái niệm này. Đầu tiên, nhập mô hình con mplot3D sau đó đặt trình chiếu trong matplotlib.axes là ‘3D.mplot3d submodule then set the projection in matplotlib.axes as ‘3d’.

Chuẩn bị một số dữ liệu mẫu, sau đó vẽ dữ liệu trong biểu đồ bằng matplotlib.pyplot.plot () giống như thực hiện trong việc vẽ nhiều dòng trong 2D.matplotlib.pyplot.plot() as same as done in plotting multiple lines in 2d.

y=data.loc[:'y']
px=data.loc[:,['x1','x2']]
plt.scatter(px,y)

Bạn có thể vẽ nhiều dòng trong 3D trong Python bằng cách sử dụng matplotlib và bằng cách nhập mô hình con mplot3D & nbsp; từ mô-đun & nbsp; mpl_toolkits, một bộ công cụ bên ngoài cho matplotlib trong python được sử dụng để vẽ các vạch ra của các vecti của Algebra.

Hãy cùng làm một ví dụ đơn giản để hiểu rõ khái niệm này. Đầu tiên, nhập mô hình con mplot3D sau đó đặt trình chiếu trong matplotlib.axes là ‘3D.

Chuẩn bị một số dữ liệu mẫu, sau đó vẽ dữ liệu trong biểu đồ bằng matplotlib.pyplot.plot () giống như thực hiện trong việc vẽ nhiều dòng trong 2D. color parameter in the plot() function of the matplotlib.pyplot module.

Đọc: Lô thời gian Matplotlib

Matplotlib vẽ nhiều dòng có cùng màucolor parameter can be specified as a keyword argument (e.g., color=’k’ –> means black color; color=’blue’; color=’#DC143C’ –> means crimson color) or as a positional argument (e.g., ‘r’ –> means red color; ‘g’ –> means green color).

Trong matplotlib, bạn có thể chỉ định màu của các dòng trong biểu đồ dòng. Đối với điều này, bạn phải chỉ định giá trị của tham số màu trong hàm lô () của mô -đun matplotlib.pyplot.:

Trong Python, chúng ta có một loạt các màu sắc, tức là màu sắc. Bạn có thể xác định màu theo tên, mã hoặc mã hex được đặt trong các trích dẫn.

Tham số màu có thể được chỉ định là đối số từ khóa (ví dụ: color = 'k' -> có nghĩa là black & nbsp; color; color = 'blue'; color = '#dc143c' -> có nghĩa là màu đỏ thẫm & nbsp; màu) hoặc là đối số vị trí ( ví dụ: 'r' -> có nghĩa là màu đỏ & nbsp; màu; 'g' -> có nghĩa là màu xanh lá cây & nbsp; màu).

y=data.loc[:'y']
px=data.loc[:,['x1','x2']]
plt.scatter(px,y)

• Hãy cùng xem các ví dụ mà chúng tôi chỉ định cùng một màu cho nhiều dòng:matplotlib.pyplot module for data visualization.
• Ví dụ 1numpy module to define data coordinates.
• Ở đây chúng tôi vẽ nhiều dòng có cùng màu bằng cách sử dụng đối số vị trí.range(), random.randn() functions.
• Nhập mô -đun matplotlib.pyplot để trực quan hóa dữ liệu.plot() function.
• Nhập mô -đun Numpy để xác định tọa độ dữ liệu.linestyle parameter.
• Để xác định tọa độ dữ liệu, hãy sử dụng các hàm ROMPION (), Random.randn ().positional arguments such as ‘r’, ‘g’.

Để đặt các kiểu khác nhau cho các dòng, hãy sử dụng tham số chính.

Để đặt cùng một màu thành nhiều dòng, hãy sử dụng các đối số vị trí như ‘R,‘ G,.

y=data.loc[:'y']
px=data.loc[:,['x1','x2']]
plt.scatter(px,y)

• Hãy cùng xem các ví dụ mà chúng tôi chỉ định cùng một màu cho nhiều dòng:matplotlib.pyplot module for data visualization.
• Ví dụ 1numpy module to define data coordinates.
• Ở đây chúng tôi vẽ nhiều dòng có cùng màu bằng cách sử dụng đối số vị trí.random.randint() functions and set its lowest, highest value and size also.
• Nhập mô -đun matplotlib.pyplot để trực quan hóa dữ liệu.plot() function.
• Nhập mô -đun Numpy để xác định tọa độ dữ liệu.linestyle parameter.
• Để xác định tọa độ dữ liệu, hãy sử dụng các hàm ROMPION (), Random.randn ().hex code.
• Để vẽ biểu đồ dòng, sử dụng hàm cốt truyện ().label parameter to plot() function, and also use legend() function.

Để đặt cùng một màu thành nhiều dòng, hãy sử dụng các đối số vị trí như ‘R,‘ G,.

Matplotlib vẽ nhiều dòng có cùng màu

data=pd.read_csv('ex1data2.txt',names=['x1','x2','y'])
px=data.loc[:,['x1','x2']]
x1=px['x1']
x2=px['x2']
y=data.loc[:'y']
plt.scatter(x1,x2,y)

• Ví dụ #2matplotlib.pyplot library.
• Ở đây chúng tôi vẽ nhiều dòng có cùng màu bằng mã HEX.
• Nhập mô -đun matplotlib.pyplot để trực quan hóa dữ liệu.plot() function.
• Nhập mô -đun Numpy để xác định tọa độ dữ liệu.keyword argument color and specify the color name in short form.

Để vẽ biểu đồ dòng, sử dụng hàm cốt truyện ().

Để đặt các kiểu khác nhau cho các dòng, hãy sử dụng tham số chính.

data=pd.read_csv('ex1data2.txt',names=['x1','x2','y'])
px=data.loc[:,['x1','x2']]
x1=px['x1']
x2=px['x2']
y=data.loc[:'y']
plt.scatter(x1,x2,y)

• Ví dụ #2matplotlib.pyplot library.
• Ở đây chúng tôi vẽ nhiều dòng có cùng màu bằng mã HEX.numpy package.
• Để xác định tọa độ dữ liệu, hãy sử dụng các hàm ngẫu nhiên.randint () và đặt giá trị và kích thước thấp nhất, cao nhất.arange(), sin() and cos() functions.
• Nhập mô -đun matplotlib.pyplot để trực quan hóa dữ liệu.plot() function.
• Nhập mô -đun Numpy để xác định tọa độ dữ liệu.keyword argument color and specify the color name.

Để vẽ biểu đồ dòng, sử dụng hàm cốt truyện ().

Để đặt các kiểu khác nhau cho các dòng, hãy sử dụng tham số chính.

Để đặt cùng một màu thành nhiều dòng, hãy sử dụng các đối số vị trí như ‘R,‘ G,.

Matplotlib vẽ nhiều dòng có cùng màusuptitle() function of pyplot module. And the second way is when we want to add different titles to each plot or subplot, then we use the title() function of pyplot module.

Ví dụ #2

Trong Python, chúng ta có một loạt các màu sắc, tức là màu sắc. Bạn có thể xác định màu theo tên, mã hoặc mã hex được đặt trong các trích dẫn.

Tham số màu có thể được chỉ định là đối số từ khóa (ví dụ: color = 'k' -> có nghĩa là black & nbsp; color; color = 'blue'; color = '#dc143c' -> có nghĩa là màu đỏ thẫm & nbsp; màu) hoặc là đối số vị trí ( ví dụ: 'r' -> có nghĩa là màu đỏ & nbsp; màu; 'g' -> có nghĩa là màu xanh lá cây & nbsp; màu).

data=pd.read_csv('ex1data2.txt',names=['x1','x2','y'])
px=data.loc[:,['x1','x2']]
x1=px['x1']
x2=px['x2']
y=data.loc[:'y']
plt.scatter(x1,x2,y)

• Nhập gói matplotlib.pyplot để trực quan hóa dữ liệu.matplotlib.pyplot package for data visualization.
• Nhập gói Numpy để vẽ dữ liệu.numpy package for data plotting.
• Để xác định tọa độ dữ liệu, hãy sử dụng hàm Arange ().arange() function.
• Phương thức matplotlib.axes.axes.set_prop_cycle () có một danh sách các màu để sử dụng theo thứ tự làm đối số.matplotlib.axes.Axes.set_prop_cycle() method takes a list of colors to use in order as an argument.
• Để vẽ biểu đồ nhiều dòng, sử dụng hàm lô ().plot() function.
• Để thêm một tiêu đề chính vào một cốt truyện, hãy sử dụng hàm suptitle ().suptitle() function.

Ví dụ #22

Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ học cách thêm tiêu đề vào nhiều dòng.

data=pd.read_csv('ex1data2.txt',names=['x1','x2','y'])
px=data.loc[:,['x1','x2']]
x1=px['x1']
x2=px['x2']
y=data.loc[:'y']
plt.scatter(x1,x2,y)

• Thứ nhất, nhập các thư viện matplotlib.pyplot và numpy.matplotlib.pyplot and numpy libraries.
• Để xác định tọa độ dữ liệu, hãy sử dụng các hàm linspace (), power () và exp ().linspace(), power(), and exp() functions.
• Để vẽ một dòng, hãy sử dụng hàm Plot () của mô -đun pyplot.plot() function of pyplot module.
• Để thêm một tiêu đề vào một lô, sử dụng hàm Title ().title() function.

Ví dụ #3

Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ thêm tiêu đề trong nhiều dòng.

data=pd.read_csv('ex1data2.txt',names=['x1','x2','y'])
px=data.loc[:,['x1','x2']]
x1=px['x1']
x2=px['x2']
y=data.loc[:'y']
plt.scatter(x1,x2,y)

• Nhập thư viện matplotlib.pyplot.matplotlib.pyplot library.
• Nhập thư viện Numpy.numpy library.
• Tiếp theo, xác định tọa độ dữ liệu bằng các hàm arange (), sin () và cos ().arange(), sin(), and cos() functions.
• Để vẽ biểu đồ dòng, sử dụng hàm cốt truyện ().plot() function.
• Để thêm một tiêu đề trong nhiều dòng, hãy sử dụng hàm suptitle () với ký tự dòng mới.suptitle() function with new line character.

Đọc: Hướng dẫn biểu đồ hình tròn Matplotlib

Matplotlib vẽ nhiều dòng trong subplot

Trong matplotlib, để vẽ một sơ đồ con, hãy sử dụng hàm subplot (). Hàm Subplot () yêu cầu ba đối số, mỗi đối số mô tả sự sắp xếp của hình.subplot() function. The subplot() function requires three arguments, each one describes the figure’s arrangement.

Các đối số thứ nhất và thứ hai, tương ứng, chỉ ra các hàng và cột trong bố cục. Chỉ số cốt truyện hiện tại được thể hiện bằng đối số thứ ba.rows and columns in the layout. The current plot’s index is represented by the third argument.

Hãy để xem các ví dụ về một subplot có nhiều dòng:

Ví dụ 1

Trong ví dụ trên, chúng tôi sử dụng hàm Subplot () để tạo các ô con.

data=pd.read_csv('ex1data2.txt',names=['x1','x2','y'])
px=data.loc[:,['x1','x2']]
x1=px['x1']
x2=px['x2']
y=data.loc[:'y']
plt.scatter(x1,x2,y)

• Nhập các gói matplotlib.pyplot và numpy.matplotlib.pyplot and numpy packages.
• Để đặt kích thước hình, sử dụng hình và đặt chiều rộng và chiều cao.figsize and set width and height.
• Để vẽ sơ đồ con, hãy sử dụng hàm Subplot () với các hàng, cột và số chỉ mục.subplot() function with rows, columns and index numbers.
• Để xác định tọa độ dữ liệu, hãy sử dụng hàm Random.randint ().random.randint() function.
• Để vẽ biểu đồ dòng, sử dụng hàm cốt truyện ().plot() function.

Ví dụ #2

Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ học cách thêm tiêu đề vào nhiều dòng.

data=pd.read_csv('ex1data2.txt',names=['x1','x2','y'])
px=data.loc[:,['x1','x2']]
x1=px['x1']
x2=px['x2']
y=data.loc[:'y']
plt.scatter(x1,x2,y)

• Thứ nhất, nhập các thư viện matplotlib.pyplot và numpy. linspace(), exp(), arange(), sin(), and cos() functions to define data coordinates to plot subplot.
• Để xác định tọa độ dữ liệu, hãy sử dụng các hàm linspace (), power () và exp ().plot() functions.

Để thêm một tiêu đề vào một lô, sử dụng hàm Title ().

Matplotlib vẽ nhiều dòng với tiêu đề

Ví dụ #3

Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ thêm tiêu đề trong nhiều dòng.

Ví dụ 1

Trong ví dụ trên, chúng tôi sử dụng hàm Subplot () để tạo các ô con.

data=pd.read_csv('ex1data2.txt',names=['x1','x2','y'])
px=data.loc[:,['x1','x2']]
x1=px['x1']
x2=px['x2']
y=data.loc[:'y']
plt.scatter(x1,x2,y)

• Nhập thư viện matplotlib.pyplot.matplotlib.pyplot library.
• Nhập thư viện Numpy.axhline() method to plot multiple lines.
• Tiếp theo, xác định tọa độ dữ liệu bằng các hàm arange (), sin () và cos ().xmin and xmax parameters to the method.
• Để vẽ biểu đồ dòng, sử dụng hàm cốt truyện ().

Ví dụ #2

Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ học cách thêm tiêu đề vào nhiều dòng.

data=pd.read_csv('ex1data2.txt',names=['x1','x2','y'])
px=data.loc[:,['x1','x2']]
x1=px['x1']
x2=px['x2']
y=data.loc[:'y']
plt.scatter(x1,x2,y)

• Nhập thư viện matplotlib.pyplot.matplotlib.pyplot library.
• Nhập thư viện Numpy.hlines() method to plot multiple lines.
• Tiếp theo, xác định tọa độ dữ liệu bằng các hàm arange (), sin () và cos ().xmin and xmax parameters to the method.
• Để vẽ biểu đồ dòng, sử dụng hàm cốt truyện ().color parameter also.

Ví dụ #3

Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ thêm tiêu đề trong nhiều dòng.

data=pd.read_csv('ex1data2.txt',names=['x1','x2','y'])
px=data.loc[:,['x1','x2']]
x1=px['x1']
x2=px['x2']
y=data.loc[:'y']
plt.scatter(x1,x2,y)

• Nhập thư viện matplotlib.pyplot.matplotlib.pyplot library.
• Nhập thư viện Numpy.axvline() method to plot multiple lines.
• Tiếp theo, xác định tọa độ dữ liệu bằng các hàm arange (), sin () và cos ().ymin and ymax parameters to the method.
• Để vẽ biểu đồ dòng, sử dụng hàm cốt truyện ().color parameter also.

Matplotlib vẽ nhiều dòng có tiêu đề

Đọc: Hướng dẫn biểu đồ hình tròn Matplotlib

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y)

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z)

plt.show()

• Matplotlib vẽ nhiều dòng trong subplotaxvline() method to plot multiple lines.
• Tiếp theo, xác định tọa độ dữ liệu bằng các hàm arange (), sin () và cos ().ymin and ymax parameters to the method.

Để thêm một tiêu đề trong nhiều dòng, hãy sử dụng hàm suptitle () với ký tự dòng mới.

Matplotlib vẽ nhiều dòng có tiêu đề

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y)

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z)

plt.show()

• Đọc: Hướng dẫn biểu đồ hình tròn Matplotlib matplotlib.pyplot, and numpy libraries.
• Matplotlib vẽ nhiều dòng trong subplotarray() method of numpy. Here we define lines of different lengths.
• Trong matplotlib, để vẽ một sơ đồ con, hãy sử dụng hàm subplot (). Hàm Subplot () yêu cầu ba đối số, mỗi đối số mô tả sự sắp xếp của hình.plot() method.

Hãy để xem các ví dụ về một subplot có nhiều dòng:

Ví dụ 1

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y)

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z)

plt.show()

• Nhập thư viện matplotlib.pyplot.matplotlib.pyplot library.
• Để tạo Subplot, sử dụng hàm Subplots ().subplots() function.
• Tiếp theo, xác định tọa độ dữ liệu bằng cách sử dụng hàm Range () để có nhiều dòng với các độ dài khác nhau.range() function to get multiple lines with different lengths.
• Để vẽ biểu đồ dòng, sử dụng hàm cốt truyện ().plot() function.

Đọc: mảng âm mưu matplotlib

Matplotlib âm mưu nhiều dòng seeborn

Trong matplotlib, bạn có thể vẽ nhiều dòng bằng hàm seaBorn linePlot ().

Sau đây là cú pháp:

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y)

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z)

plt.show()

Ở đây X, Y và HUE đại diện cho tọa độ trục X, tọa độ trục Y và màu tương ứng.x, y, and hue represent x-axis coordinate, y-axis coordinate, and color respectively.

Hãy để xem các ví dụ liên quan đến điều này:

Ví dụ 1

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y)

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z)

plt.show()

• Thứ nhất, nhập các thư viện cần thiết như Seaborn, matplotlib.pyplot và gấu trúc.seaborn, matplotlib.pyplot, and pandas.
• Tiếp theo, xác định dữ liệu.
• Để tạo khung dữ liệu, hãy sử dụng hàm dataFrame () của gấu trúc.DataFrame() function of pandas.

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y)

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z)

plt.show()

• Để vẽ biểu đồ nhiều dòng sử dụng gói Seaborn, hãy sử dụng hàm linePlot ().lineplot() function.
• Để hiển thị biểu đồ, sử dụng hàm show ().show() function.

Ví dụ #2

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y)

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z)

plt.show()

• Nhập các thư viện như Seaborn, Numpy và Matplotlib.pyplot.seaborn, numpy, and matplotlib.pyplot.
• Để xác định tọa độ dữ liệu, hãy sử dụng các hàm linspace (), exp () của numpy.linspace(), exp() functions of numpy.
• Để vẽ đồ thị đường biển, sử dụng hàm linePlot ().lineplot() function.
• Để hiển thị biểu đồ, sử dụng hàm show ().show() function.

Ví dụ #2

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y)

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z)

plt.show()

• # Importing packages
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  # Define data values
  x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
  y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
  z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]
  
  # Plot a simple line chart
  plt.plot(x, y)
  
  # Plot another line on the same chart/graph
  plt.plot(x, z)
  
  plt.show()

  6matplotlib.pyplot, numpy, and seaborn.
• Nhập các thư viện như Seaborn, Numpy và Matplotlib.pyplot.set_style() method and set it to darkgrid.
• Để xác định tọa độ dữ liệu, hãy sử dụng các hàm linspace (), exp () của numpy.arange(), cos(), and sin() functions.
• Để vẽ đồ thị đường biển, sử dụng hàm linePlot ().lineplot() function.
• Vẽ nhiều dòng bằng cách sử dụng matplotlib seebornshow() function.

Nhập các thư viện cần thiết như, matplotlib.pyplot, numpy và seeborn.

Đặt kiểu cốt truyện, sử dụng phương thức set_style () và đặt nó thành darkgrid.

Để xác định tọa độ dữ liệu, hãy sử dụng các hàm arange (), cos () và sin ().

Để vẽ nhiều dòng, sử dụng hàm linePlot ().

Để trực quan hóa cốt truyện, sử dụng hàm show ().‘s see different examples:

• Matplotlib seeborn nhiều dòngpandas and matplotlib.pyplot.
• Đọc: matplotlib set_xticklabelsread_csv() function of pandas.
• Matplotlib vẽ nhiều dòng từ các tệp CSV

Tại đây, chúng tôi sẽ học cách vẽ nhiều dòng từ các tệp CSV bằng Matplotlib.

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y)

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z)

plt.show()

• Để vẽ biểu đồ nhiều dòng sử dụng gói Seaborn, hãy sử dụng hàm linePlot (). DataFrame() function.
• Để hiển thị biểu đồ, sử dụng hàm show ().

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y)

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z)

plt.show()

• Để vẽ biểu đồ nhiều dòng sử dụng gói Seaborn, hãy sử dụng hàm linePlot ().iloc() function, initialize the list to select the rows and columns by position from pandas Dataframe.

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y, 'c')

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z, 'y')

plt.show()

Ví dụ 1

• Thứ nhất, nhập các thư viện cần thiết như Seaborn, matplotlib.pyplot và gấu trúc.figsize() function
• Tiếp theo, xác định dữ liệu.plot() function and pass the data coordinates.
• Để tạo khung dữ liệu, hãy sử dụng hàm dataFrame () của gấu trúc.marker as a parameter.
• Khung dữ liệushow() function.

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y, 'c')

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z, 'y')

plt.show()

Ví dụ #2

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y)

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z)

plt.show()

# Importing packages
import matplotlib.pyplot as plt

# Define data values
x = [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49]
y = [5, 12, 19, 21, 31, 27, 35]
z = [3, 5, 11, 20, 15, 29, 31]

# Plot a simple line chart
plt.plot(x, y, 'c')

# Plot another line on the same chart/graph
plt.plot(x, z, 'y')

plt.show()

Để xác định tọa độ dữ liệu, hãy sử dụng các hàm linspace (), exp () của numpy.

• Để vẽ đồ thị đường biển, sử dụng hàm linePlot ().
• Vẽ nhiều dòng bằng cách sử dụng matplotlib seeborn
• Ví dụ #3

Nhập các thư viện cần thiết như, matplotlib.pyplot, numpy và seeborn. plot multiple lines using matplotlibin Python, and we have also covered the following topics:

• Đặt kiểu cốt truyện, sử dụng phương thức set_style () và đặt nó thành darkgrid.
• Để xác định tọa độ dữ liệu, hãy sử dụng các hàm arange (), cos () và sin ().
• Để vẽ nhiều dòng, sử dụng hàm linePlot ().
• Để trực quan hóa cốt truyện, sử dụng hàm show ().
• Matplotlib seeborn nhiều dòng
• Đọc: matplotlib set_xticklabels
• Matplotlib vẽ nhiều dòng từ các tệp CSV
• Tại đây, chúng tôi sẽ học cách vẽ nhiều dòng từ các tệp CSV bằng Matplotlib.
• Để tải xuống bộ dữ liệu, nhấp vào MAX_TEMP:
• Để hiểu khái niệm rõ ràng hơn, hãy xem các ví dụ khác nhau:
• Nhập các thư viện cần thiết như gấu trúc và matplotlib.pyplot.
• Tiếp theo, đọc tệp CSV bằng hàm read_csv () của gấu trúc.
• Để xem tệp CSV, in nó.
• Matplotlib âm mưu nhiều dòng seeborn
• Đặt kiểu cốt truyện, sử dụng phương thức set_style () và đặt nó thành darkgrid.

Để xác định tọa độ dữ liệu, hãy sử dụng các hàm arange (), cos () và sin ().

Làm thế nào để bạn vẽ nhiều chức năng trong Python?

Làm thế nào để bạn hiển thị nhiều lô trong Python?

Chúng ta có thể vẽ nhiều dòng bằng Python không?