使用python的matplotlib库简单的画统计图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def draw_data():
    '''
    RGB配色方案:(254,67,101)(252,157,154)(249,205,173)(200,200,169)(131,175,155)
               '#FE4365'    '#FC9D41'  '#F9CDAD'     '#C8C8A9'     '#83AF9B'
    使用关键字参数可以指定所绘制的曲线的各种属性:
    label:给曲线指定一个标签名称,此标签将在图标中显示。如果标签字符串的前后都有字符'$',则Matplotlib会使用其内嵌的LaTex引擎将其显示为数学公式
    color:指定曲线的颜色。颜色可以用如下方法表示:①英文单词redblue等  ②以‘  # ’字符开头的3个16进制数,如‘#ff0000’表示红色  ③以0~1的RGB表示,如(1.0, 0.0, 0.0)也表示红色。
    linewidth:指定权限的宽度,可以不是整数,也可以使用缩写形式的参数名lw。

    figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)
    num: 图像编号或名称,数字为编号 ,字符串为名称
    figsize: 指定figure的宽和高,单位为英寸;
    dpi参数指定绘图对象的分辨率,即每英寸多少个像素,缺省值为80      1
    英寸等于2.5cm, A4纸是21 * 30cm的纸张 
    facecolor: 背景颜色
    edgecolor: 边框颜色
    frameon: 是否显示边框
    '''
    #### yolo 训练集数据
    # basic
    x = np.linspace(1, 12, 12 , endpoint=True)
    y1 = 3.612, 3.023, 2.512, 2.112, 1.730, 1.251, 0.945, 0.556, 0.322, 0.224, 0.125, 0.212
    plt.ylim(0, 4)  # y轴显示范围
    # ditail
    font = {'family':'Times New Roman'}#,'weight':'normal','size':30}#字体设置,还可以添加字号等属性
    plt.figure(1,figsize=(8,4))#新建画布
    plt.plot(x,y1,label="YOLO-V3 Training Loss",color='#FE4365',linewidth=1.2)#将$包围的内容渲染为数学公式
    plt.xlabel("Epoch",font)#x轴单位,不能关键词参数prop=font
    plt.ylabel("Loss",font)#y轴单位
    # plt.title("Fist Picture")#图片标题
    plt.grid(color='#CBCBCB',linewidth=0.8)#添加浅灰网格,alpha为透明度
    plt.legend(prop=font)#显示图例,关键字参数
    plt.show()  # 显示图像
#调用
if __name__ == '__main__':
	draw_data()

使用python的matplotlib库简单的画统计图_第1张图片

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