怎么使用Python+matplotlib實現循環作圖

本篇內容主要講解“怎么使用Python+matplotlib實現循環作圖”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“怎么使用Python+matplotlib實現循環作圖”吧!

一、前言

原始代碼，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as st

result_parameter_peak = pd.read_csv("result_parameter_peak.csv", encoding="utf_8_sig")

# 設置畫布
fig = plt.figure(figsize=(20, 8))  # figsize是常用的參數.(寬，高)
axl = fig.add_subplot(1, 1, 1)

for i in range(len(result_parameter_peak)):
    x = np.arange(0, 400, 1)
    # 繪制gamma曲線
    y661 = st.gamma.pdf(x, result_parameter_peak.iloc[i, 1], scale=result_parameter_peak.iloc[i, 2])
    axl.plot(x, y661, 'r-.', label="α= 9.9028，β=10.4205")
    # 設置坐標軸標題
    axl.set_xlabel('Time')
    axl.set_ylabel('Probility')
    axl.set_title('分布')
    # 可視化
    plt.show()

得到的只是單個的圖。

二、實現過程

示例代碼：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as st

result_parameter_peak = pd.read_csv("result_parameter_peak.csv", encoding="utf_8_sig")

plt.figure()
for i, alpha, beta in result_parameter_peak.itertuples():
    x = np.arange(0, 300, 1)
    # 繪制gamma曲線
    y661 = st.gamma.pdf(x, alpha, scale=beta)
    plt.plot(x, y661, '-.')
    # 設置坐標軸標題
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('Probility')
    plt.title('分布')

# 可視化
plt.show()

運行之后，結果如下圖所示：

給圖加了圖注，看上去高大上一些，代碼如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as st

result_parameter_peak = pd.read_csv("result_parameter_peak.csv", encoding="utf_8_sig")

plt.figure()
for i, alpha, beta in result_parameter_peak.itertuples():
    x = np.arange(0, 300, 1)
    # 繪制gamma曲線
    y661 = st.gamma.pdf(x, alpha, scale=beta)
    # plt.plot(x, y661, '-.')
    plt.plot(x, y661, '-.', label="α:" + str(alpha) + "β:" + str(beta))
    # 設置坐標軸標題
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('Probility')
    plt.title('fenbu')
    
# 可視化
plt.legend()
plt.show()

得到的效果圖如下所示：

到此，相信大家對“怎么使用Python+matplotlib實現循環作圖”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！