Как создать линейную диаграмму с использованием Matplotlib

Question

Я пытаюсь создать линейную диаграмму для выборочных данных, показанных на снимке экрана. Я немного искал Google и смотрел на некоторые ссылки ниже и пытался использовать matplotlib, но я не смог получить желаемый результат, как показано на графике линии (снимок экрана) ниже, может ли кто-нибудь предоставить мне образец ссылки для начала? Как получить линейную диаграмму с примером ввода, показанным ниже?

http://www.josechristian.com/programming/smooth-line-plots-python/ http://yaboolog.blogspot.com/2011/07/python-tips-create-line-graph-with.html

Код:

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
# just create some random data 
fnx = lambda : np.random.randint(3, 10, 10) 
y = np.row_stack((fnx(), fnx(), fnx())) 
# this call to 'cumsum' (cumulative sum), passing in your y data, 
# is necessary to avoid having to manually order the datasets 
x = np.arange(10) 
y_stack = np.cumsum(y, axis=0) # a 3x10 array 

fig = plt.figure() 

plt.savefig('smooth_plot.png') 

Answer 1

Используя данные представлены в скриншоте:

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

builds = np.array([1, 2, 3, 4]) 
y_stack = np.row_stack(([1, 2, 3, 4], [5, 2, 9, 1], [20, 10, 15, 1], [5, 10, 15, 20])) 

fig = plt.figure(figsize=(11,8)) 
ax1 = fig.add_subplot(111) 

ax1.plot(builds, y_stack[0,:], label='Component 1', color='c', marker='o') 
ax1.plot(builds, y_stack[1,:], label='Component 2', color='g', marker='o') 
ax1.plot(builds, y_stack[2,:], label='Component 3', color='r', marker='o') 
ax1.plot(builds, y_stack[3,:], label='Component 4', color='b', marker='o') 

plt.xticks(builds) 
plt.xlabel('Builds') 

handles, labels = ax1.get_legend_handles_labels() 
lgd = ax1.legend(handles, labels, loc='upper center', bbox_to_anchor=(1.15,1)) 
ax1.grid('on') 

plt.savefig('smooth_plot.png') 

Выход:

---

Если вы хотите построить только линии (на основе случайных данных, который был в вашем коде):

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

fnx = lambda : np.random.randint(3, 10, 10) 
y = np.row_stack((fnx(), fnx(), fnx(), fnx(), fnx())) 

x = np.arange(10) 
y_stack = np.cumsum(y, axis=0) 

fig = plt.figure(figsize=(11,8)) 
ax1 = fig.add_subplot(111) 

ax1.plot(x, y_stack[0,:], label=1) 
ax1.plot(x, y_stack[1,:], label=2) 
ax1.plot(x, y_stack[2,:], label=3) 
ax1.plot(x, y_stack[3,:], label=4) 
ax1.plot(x, y_stack[4,:], label=5) 
ax1.legend(loc=2) 

colormap = plt.cm.gist_ncar 
colors = [colormap(i) for i in np.linspace(0, 1,len(ax1.lines))] 
for i,j in enumerate(ax1.lines): 
    j.set_color(colors[i]) 


plt.savefig('smooth_plot.png') 

Выход:

---

Но если вы хотите уложены линейные графики с использованием заправочного цвета этого (на основе случайных данных, который был в вашем коде):

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

fnx = lambda : np.random.randint(3, 10, 10) 
y = np.row_stack((fnx(), fnx(), fnx(), fnx(), fnx())) 


x = np.arange(10) 
y_stack = np.cumsum(y, axis=0) 

fig = plt.figure(figsize=(11,8)) 
ax1 = fig.add_subplot(111) 

ax1.fill_between(x, 0, y_stack[0,:], facecolor="#CC6666", alpha=0.7) 
ax1.fill_between(x, y_stack[0,:], y_stack[1,:], facecolor="#1DACD6", alpha=0.7) 
ax1.fill_between(x, y_stack[1,:], y_stack[2,:], facecolor="#6E5160", alpha=0.7) 
ax1.fill_between(x, y_stack[2,:], y_stack[3,:], facecolor="#CC6666", alpha=0.7) 
ax1.fill_between(x, y_stack[3,:], y_stack[4,:], facecolor="#1DACD6", alpha=0.7) 

plt.savefig('smooth_plot.png') 

Выход:

UPDATE:

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

builds = np.array([1, 2, 3, 4]) 
y_stack = np.row_stack(([1, 5, 20, 5], [2, 2, 10, 10], [3, 9, 15, 15], [4, 1, 11, 20])) 

fig = plt.figure(figsize=(11,8)) 
ax1 = fig.add_subplot(111) 

ax1.plot(builds, y_stack[0,:], label='Component 1', color='c', marker='o') 
ax1.plot(builds, y_stack[1,:], label='Component 2', color='g', marker='o') 
ax1.plot(builds, y_stack[2,:], label='Component 3', color='r', marker='o') 
ax1.plot(builds, y_stack[3,:], label='Component 4', color='b', marker='o') 

plt.xticks(builds) 
plt.xlabel('Builds') 

handles, labels = ax1.get_legend_handles_labels() 
lgd = ax1.legend(handles, labels, loc='upper center', bbox_to_anchor=(1.15,1)) 
ax1.grid('on') 

plt.savefig('smooth_plot.png')