[Python으로 과학 및 기술 계산] 파일에서 읽은 2D 데이터 플롯, 시각화, matplotlib
5582 단어 파이썬matplotlib과학 기술 계산시각화
상황:
● testing_plot.dat라는 파일에 XY 데이터가 저장됨
● 해당 파일에서 데이터를로드 플롯하고 싶습니다.
● 경우에 따라서는 축에 이름을 붙이는 등 성형하고 싶다
"""
ファイルからデータを読み込み,それをプロットする
"""
import matplotlib.pyplot as plt # maplotlibのpyplotをpltという名前でimportする
x_list=[] # x_listを定義 (空のリストを作成)
y_list=[] # y_listを定義
f=open('testing_plot.dat','rt') # プロットしたいデータが入っているファイルをr(読み込み) t(テキスト)モードで読み込む
## データを読み込み,x_listとy_listに値を格納する
for line in f:
data = line[:-1].split(' ')
x_list.append(float(data[0]))
y_list.append(float(data[1]))
##
### 描画する
plt.plot(x_list, y_list) #プロットするためのデータ指定: ここではx軸にx_list,y軸にy_listを指定。折れ線グラフ
plt.plot(x_list, y_list,color='RED',linewidth=4.0) #赤色で出力.線の太さを4.0pt
#plt.plot(x_list, y_list,marker='o') #線と点を作る
#plt.plot(x_list, y_list,'o') #点を作る
plt.xlabel('X ') # x軸のラベル
plt.ylabel('Y') # y軸のラベル
#plt.legend(loc='best') # legend
# その他,描画用オプション
plt.xticks(fontsize=7)
plt.yticks(fontsize=7)
plt.grid(True) #グラフの枠を作成
#plt.xlim(xmin, xmax) # 描くxの範囲を[xmin,xmax]にする
#plt.ylim(ymin, x¥ymax) # 描くyの範囲を[ymin,ymax]にする
#plt.hlines([y1,y2], xmin, xmax, linestyles="dashed") # y=y1とy2に破線を描く
plt.show() # 描画結果を出力する。必ず書く。
결과
부록 : plot ()의 옵션 인수와 단축형 (이하, 괄호 안의 문자열이 상당)
alpha : 분수로 투명도 지정
color (c): 캐릭터 라인으로 색을 지정. red(r), blue(b) 등.
linestyle (ls): 선 스타일 지정. '-', '--', ':' 등.
linewidth (lw): 선 두께 지정
marker: 마커 유형 지정. '+', ',', '.', '1', '2', 등.
markerfacecolor (mfc): 마커 내부의 색 문자열로 지정.
markersize (ms) 마커 크기 지정. markeredgewidth(mew)로 경계의 굵기를 지정 가능.
antialiased (aa) 앤티 앨리어싱 처리 지정 (aa = True 또는 aa = False)
[보] 예제에서 사용한 XY 데이터 세트: testing_plot.dat라는 이름으로 저장합니다.
0.0 164.26
27.9 147.83
35.7 144.55
44.4 141.26
54.2 137.98
65.1 134.69
77.3 131.41
90.9 128.12
106.2 124.84
123.2 121.55
142.3 118.27
163.6 114.98
187.5 111.70
214.4 108.41
244.6 105.13
278.6 101.84
317.1 98.56
360.6 95.27
410.0 91.99
466.2 88.70
530.4 85.42
604.0 82.13
688.8 78.84
786.8 75.56
900.7 72.27
1033.8 68.99
1190.4 65.70
Reference
이 문제에 관하여([Python으로 과학 및 기술 계산] 파일에서 읽은 2D 데이터 플롯, 시각화, matplotlib), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/sci_Haru/items/4c4fb511521c4f4e816d
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