使用Python可视化实现循环作图

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大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python白银交流群【在 途中要勤奋的熏肉肉】问了一道Python可视化处理的问题，如下图所示。

原始代码，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")

# 设置画布
fig = plt.figure(figsize=(20, 8))  # figsize是常用的参数.(宽，高)
axl = fig.add_subplot(1, 1, 1)

for i in range(len(result_parameter_peak)):
    x = np.arange(0, 400, 1)
    # 绘制gamma曲线
    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")
    # 设置坐标轴标题
    axl.set_xlabel('Time')
    axl.set_ylabel('Probility')
    axl.set_title('分布')
    # 可视化
    plt.show()

得到的只是单个的图。

二、实现过程

这里【月神】给了一个思路和一份示例代码，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)
    # 绘制gamma曲线
    y661 = st.gamma.pdf(x, alpha, scale=beta)
    plt.plot(x, y661, '-.')
    # 设置坐标轴标题
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('Probility')
    plt.title('分布')

# 可视化
plt.show()

运行之后，结果如下图所示：

顺利地解决了粉丝的问题！

后来【小趴菜】又给图加了图注，看上去高大上一些，代码如下所示：

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)
    # 绘制gamma曲线
    y661 = st.gamma.pdf(x, alpha, scale=beta)
    # plt.plot(x, y661, '-.')
    plt.plot(x, y661, '-.', label="α:" + str(alpha) + "β:" + str(beta))
    # 设置坐标轴标题
    plt.xlabel('Time')
    plt.ylabel('Probility')
    plt.title('fenbu')
    
# 可视化
plt.legend()
plt.show()

得到的效果图如下所示：

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道matplotlib作图的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【在 途中要勤奋的熏肉肉】提问，感谢【月神】、【小趴菜】给出的思路和代码解析，感谢【dcpeng】、【千葉ほのお】、【德善堂小儿推拿-瑜亮老师】、【猫药师Kelly】、【Ming】等人参与学习交流。

小伙伴们，快快用实践一下吧！如果在学习过程中，有遇到任何问题，欢迎加我好友，我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。