• 当前位置：首页
  • IT科技
  • 如何在给定的图上绘制垂直线

如何在给定的图上绘制垂直线

2024-12-23 08:43:00
admin
原创
66
摘要：问题描述：给定一个以时间表示的信号图，我如何绘制标记相应时间索引的线？具体来说，给定一个时间索引范围从 0 到 2.6（秒）的信号图，我想绘制垂直红线以指示列表的相应时间索引[0.22058956, 0.33088437, 2.20589566]。我该怎么做？解决方案 1：添加覆盖整个绘图窗口的垂直线的标准方...

问题描述：

给定一个以时间表示的信号图，我如何绘制标记相应时间索引的线？

具体来说，给定一个时间索引范围从 0 到 2.6（秒）的信号图，我想绘制垂直红线以指示列表的相应时间索引[0.22058956, 0.33088437, 2.20589566]。我该怎么做？

解决方案 1：

添加覆盖整个绘图窗口的垂直线的标准方法是，无需指定其实际高度plt.axvline

import matplotlib.pyplot as plt

plt.axvline(x=0.22058956)
plt.axvline(x=0.33088437)
plt.axvline(x=2.20589566)

或者

xcoords = [0.22058956, 0.33088437, 2.20589566]
for xc in xcoords:
    plt.axvline(x=xc)

您可以使用其他绘图命令中可用的许多关键字（例如color，，...）。您可以传入关键字参数linestyle，如果您愿意，还可以传入轴坐标（例如，将覆盖绘图的中间一半）。水平线（ ）和矩形（ ）有相应的函数。linewidth`yminymaxymin=0.25ymax=0.75axhline`axvspan

解决方案 2：

matplotlib.pyplot.vlines对阵matplotlib.pyplot.axvline

  • 这些方法适用于使用 seaborn 和 生成的图pandas.DataFrame.plot，两者都使用matplotlib。

  • 不同之处vlines在于 接受 一个或多个位置x，而axvline允许一个位置。

    • 单一位置：x=37。

    • 多个位置：x=[37, 38, 39]。

  • vlines将ymin和ymax作为 y 轴上的位置，而axvline将ymin和ymax作为 y 轴范围的百分比。

    • 当传递多行到 时vlines，将 a 传递list到ymin和ymax。

  • 也matplotlib.axes.Axes.vlines适用matplotlib.axes.Axes.axvline于面向对象的 API。

    • 如果您要绘制类似 的图形fig, ax = plt.subplots()，则分别将plt.vlines或替换plt.axvline为ax.vlines或ax.axvline。

  • 请参阅此答案以了解带有的水平线.hlines。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xs = np.linspace(1, 21, 200)

plt.figure(figsize=(10, 7))

# only one line may be specified; full height
plt.axvline(x=36, color='b', label='axvline - full height')

# only one line may be specified; ymin & ymax specified as a percentage of y-range
plt.axvline(x=36.25, ymin=0.05, ymax=0.95, color='b', label='axvline - % of full height')

# multiple lines all full height
plt.vlines(x=[37, 37.25, 37.5], ymin=0, ymax=len(xs), colors='purple', ls='--', lw=2, label='vline_multiple - full height')

# multiple lines with varying ymin and ymax
plt.vlines(x=[38, 38.25, 38.5], ymin=[0, 25, 75], ymax=[200, 175, 150], colors='teal', ls='--', lw=2, label='vline_multiple - partial height')

# single vline with full ymin and ymax
plt.vlines(x=39, ymin=0, ymax=len(xs), colors='green', ls=':', lw=2, label='vline_single - full height')

# single vline with specific ymin and ymax
plt.vlines(x=39.25, ymin=25, ymax=150, colors='green', ls=':', lw=2, label='vline_single - partial height')

# place the legend outside
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.0, 1), loc='upper left')

plt.show()

在此处输入图片描述

Seaborn轴级图

import seaborn as sns

# sample data
fmri = sns.load_dataset("fmri")

# x index for max y values for stim and cue
c_max, s_max = fmri.pivot_table(index='timepoint', columns='event', values='signal', aggfunc='mean').idxmax()

# plot
g = sns.lineplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal", hue="event")

# y min and max
ymin, ymax = g.get_ylim()

# vertical lines
g.vlines(x=[c_max, s_max], ymin=ymin, ymax=ymax, colors=['tab:orange', 'tab:blue'], ls='--', lw=2)

在此处输入图片描述

Seaborn图形级绘图

  • 必须对每个轴进行迭代。

import seaborn as sns

# sample data
fmri = sns.load_dataset("fmri")

# used to get the index values (x) for max y for each event in each region
fpt = fmri.pivot_table(index=['region', 'timepoint'], columns='event', values='signal', aggfunc='mean')

# plot
g = sns.relplot(data=fmri, x="timepoint", y="signal", col="region", hue="event", kind="line")

# iterate through the axes
for ax in g.axes.flat:
    # get y min and max
    ymin, ymax = ax.get_ylim()
    # extract the region from the title for use in selecting the index of fpt
    region = ax.get_title().split(' = ')[1]
    # get x values for max event
    c_max, s_max = fpt.loc[region].idxmax()
    # add vertical lines
    ax.vlines(x=[c_max, s_max], ymin=ymin, ymax=ymax, colors=['tab:orange', 'tab:blue'], ls='--', lw=2, alpha=0.5)

  • 因为'region = frontal'两个事件的最大值都发生在5。

在此处输入图片描述

条形图

  • 条形图具有分类独立轴，因此刻度位置具有从零开始的索引，而不管轴刻度标签如何。

    • x根据条形索引而不是刻度标签进行选择。ax.get_xticklabels()将显示位置和标签。

import pandas as pd
import seaborn as sns

# load data
tips = sns.load_dataset('tips')

# histogram
ax = tips.plot(kind='hist', y='total_bill', bins=30, ec='k', title='Histogram with Vertical Line')
_ = ax.vlines(x=16.5, ymin=0, ymax=30, colors='r')

# barplot
ax = tips.loc[5:25, ['total_bill', 'tip']].plot(kind='bar', figsize=(15, 4), title='Barplot with Vertical Lines', rot=0)
_ = ax.vlines(x=[0, 17], ymin=0, ymax=45, colors='r')

在此处输入图片描述

直方图

  • 直方图有一个连续独立的轴。

import pandas as pd
import seaborn as sns

# load data
tips = sns.load_dataset('tips')

# histogram from pandas, pyplot, or seaborn 
ax = tips.plot(kind='hist', y='total_bill', bins=30, ec='k', title='Histogram with Vertical Line')
_ = ax.vlines(x=16.5, ymin=0, ymax=30, colors='r')

在此处输入图片描述

时间序列轴

  • 作为 x 轴的数据框中的日期必须是datetime dtype。如果列或索引不是正确的类型，则必须将其转换为pd.to_datetime。

    • 如果使用日期数组或列表，请分别参考将 numpy 字符串数组转换为日期时间 或将日期时间列表转换为日期 python。

  • x`'2020-09-24'将接受像或 这样的日期datetime(2020, 9, 2)`。

import pandas_datareader as web  # conda or pip install this; not part of pandas
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime

# get test data; this data is downloaded with the Date column in the index as a datetime dtype
df = web.DataReader('^gspc', data_source='yahoo', start='2020-09-01', end='2020-09-28').iloc[:, :2]

# display(df.head(2))
                   High          Low
Date                                
2020-09-01  3528.030029  3494.600098
2020-09-02  3588.110107  3535.229980

# plot dataframe; the index is a datetime index
ax = df.plot(figsize=(9, 6), title='S&P 500', ylabel='Price')

# add vertical lines
ax.vlines(x=[datetime(2020, 9, 2), '2020-09-24'], ymin=3200, ymax=3600, color='r', label='test lines')

ax.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), loc='upper left')
plt.show()

在此处输入图片描述

解决方案 3：

对于多行

xposition = [0.3, 0.4, 0.45]
for xc in xposition:
    plt.axvline(x=xc, color='k', linestyle='--')

解决方案 4：

要向某些垂直线添加legendand/or colors，请使用以下命令：

import matplotlib.pyplot as plt

# x coordinates for the lines
xcoords = [0.1, 0.3, 0.5]
# colors for the lines
colors = ['r','k','b']

for xc,c in zip(xcoords,colors):
    plt.axvline(x=xc, label='line at x = {}'.format(xc), c=c)

plt.legend()
plt.show()

结果

我的惊人情节 seralouk

解决方案 5：

像其他人建议的那样，循环调用 axvline 是可行的，但它可能不方便，因为

  1. 每一行都是一个单独的绘图对象，当有许多行时，这会导致运行非常慢。

  2. 当您创建图例时，每一行都有一个新条目，这可能不是您想要的。

相反，您可以使用以下便捷函数将所有线条创建为单个绘图对象：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


def axhlines(ys, ax=None, lims=None, **plot_kwargs):
    """
    Draw horizontal lines across plot
    :param ys: A scalar, list, or 1D array of vertical offsets
    :param ax: The axis (or none to use gca)
    :param lims: Optionally the (xmin, xmax) of the lines
    :param plot_kwargs: Keyword arguments to be passed to plot
    :return: The plot object corresponding to the lines.
    """
    if ax is None:
        ax = plt.gca()
    ys = np.array((ys, ) if np.isscalar(ys) else ys, copy=False)
    if lims is None:
        lims = ax.get_xlim()
    y_points = np.repeat(ys[:, None], repeats=3, axis=1).flatten()
    x_points = np.repeat(np.array(lims + (np.nan, ))[None, :], repeats=len(ys), axis=0).flatten()
    plot = ax.plot(x_points, y_points, scalex = False, **plot_kwargs)
    return plot


def axvlines(xs, ax=None, lims=None, **plot_kwargs):
    """
    Draw vertical lines on plot
    :param xs: A scalar, list, or 1D array of horizontal offsets
    :param ax: The axis (or none to use gca)
    :param lims: Optionally the (ymin, ymax) of the lines
    :param plot_kwargs: Keyword arguments to be passed to plot
    :return: The plot object corresponding to the lines.
    """
    if ax is None:
        ax = plt.gca()
    xs = np.array((xs, ) if np.isscalar(xs) else xs, copy=False)
    if lims is None:
        lims = ax.get_ylim()
    x_points = np.repeat(xs[:, None], repeats=3, axis=1).flatten()
    y_points = np.repeat(np.array(lims + (np.nan, ))[None, :], repeats=len(xs), axis=0).flatten()
    plot = ax.plot(x_points, y_points, scaley = False, **plot_kwargs)
    return plot

解决方案 6：

除了上述答案中提供的plt.axvlineandplt.plot((x1, x2), (y1, y2)) 或之外，还可以使用 plt.plot([x1, x2], [y1, y2])

plt.vlines(x_pos, ymin=y1, ymax=y2)

在 到 处绘制一条垂直线，其中值和以绝对数据坐标x_pos表示。y1`y2y1y2`

相关推荐
置顶 2024年20款好用的项目管理软件推荐，项目管理提效的20个工具和技巧
2024年20款好用的项目管理软件推荐，项目管理提效的20个工具和技巧
  为什么项目管理通常仍然耗时且低效？您是否还在反复更新电子表格、淹没在便利贴中并参加每周更新会议？这确实是耗费时间和精力。借助软件工具的帮助，您可以一目了然地全面了解您的项目。如今，国内外有足够多优秀的项目管理软件可以帮助您掌控每个项目。什么是项目管理软件？项目管理软件是广泛行业用于项目规划、资源分配和调度的软件。它使项...
项目管理软件   990  
CDCP评审中的沟通技巧与最佳实践
CDCP评审中的沟通技巧与最佳实践
  在项目管理领域，CDCP（Certified Data Center Professional）认证评审是一个至关重要的环节，它不仅验证了项目团队的专业能力，还直接关系到项目的成功与否。在这一评审过程中，沟通技巧的运用至关重要。有效的沟通不仅能够确保信息的准确传递，还能增强团队协作，提升评审效率。本文将深入探讨CDCP...
华为IPD流程   26  
IPD培训课程中的5个关键成功因素
IPD培训课程中的5个关键成功因素
  IPD（Integrated Product Development，集成产品开发）是一种以客户需求为核心、跨部门协同的产品开发模式，旨在通过高效的资源整合和流程优化，提升产品开发的成功率和市场竞争力。在IPD培训课程中，掌握关键成功因素是确保团队能够有效实施这一模式的核心。以下将从五个关键成功因素展开讨论，帮助企业和...
IPD项目流程图   27  
华为IPD流程与市场竞争力提升的关系
华为IPD流程与市场竞争力提升的关系
  华为IPD（Integrated Product Development，集成产品开发）流程是华为公司在其全球化进程中逐步构建和完善的一套高效产品开发管理体系。这一流程不仅帮助华为在技术创新和产品交付上实现了质的飞跃，还为其在全球市场中赢得了显著的竞争优势。IPD的核心在于通过跨部门协作、阶段性评审和市场需求驱动，确保...
华为IPD   26  
华为IPD在全球市场中的成功案例与经验分享
华为IPD在全球市场中的成功案例与经验分享
  华为作为全球领先的通信技术解决方案提供商，其成功的背后离不开一套成熟的管理体系——集成产品开发（IPD）。IPD不仅是一种产品开发流程，更是一种系统化的管理思想，它通过跨职能团队的协作、阶段评审机制和市场需求驱动的开发模式，帮助华为在全球市场中脱颖而出。从最初的国内市场到如今的全球化布局，华为的IPD体系在多个领域展现...
IPD管理流程   53  
热门文章
2024年项目管理软件排行榜
2024年20款好用的项目管理软件推荐，项目管理提效的20个工具和技巧
img020
使用 Python 'Requests' 模块的代理
img044
10个项目管理常见问题解答：包括难点和解决方法
项目管理软件
项目延期的原因有哪些？如何有效预防和管理？
项目管理软件
项目管理指南：制定项目实施计划的6大步骤有哪些？
项目里程碑计划模板
项目里程碑计划模板怎么写?设定项目里程碑的5个方法
好用的项目管理软件有哪些
2024年开源项目管理软件有哪些？推荐5款好用的项目管理工具
项目管理软件有哪些？
热门标签
更多>
IPD流程 项目管理 IT项目管理 敏捷开发 项目管理软件 Scrum 敏捷项目管理 IPD流程管理 项目风险管理 项目管理工具 项目经理 极限编程  产品管理  项目经理职责 项目路线图 项目进度管理 测试管理工具 项目预算管理 PMP认证 瀑布式管理 项目范围管理 IT科技 项目管理平台 工程项目管理 项目资源管理 pmp证书考试
云禅道AD
禅道项目管理软件

云端的项目管理软件

尊享禅道项目软件收费版功能

无需维护，随时随地协同办公

内置subversion和git源码管理

每天备份，随时转为私有部署

免费试用