Python循环画图如何实现？怎么用Python库matplotlib循环画图 _python

python循环画图有两种含义，一种指的就是循环中绘制出不同的子图。而另外一种则是在同一个子图上画出不同的图像，多用折线图或者是散点图这种可以动态更改显示数据的可视化图表。下文有详细的代码示例和解析，一起往下看看吧。

文章插图
1.这个示例就是使用matplotlib这个第三方库来绘制曲线图，而循环画图就是在一个子图画布上绘制多个不同的曲线。所以除了导入默认的pyplot模块之外，还需要导入一些数据处理和生成的第三方库，示例如下所示：
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipy.stats as st2.模块导入之后就是要准备数据了，这些数据必须要要保证统一处在一定范围之类，否则差距过大会导致画出来曲线图表差异极大。那么数据的来源可以是读取一个csv文件，或者是直接用方法生成也可以。数据准备好之后先调用figure()方法创建画布，示例如下：
result_parameter_peak = pd.read_csv("uak.csv", encoding="utf_8_sig")plt.figure()3.之后就是要创建一个循环结构并且在其中来编写绘图代码了，循环迭代这个数据源时需要调用itertuples()这个方法将Dataframe格式的对象返回一个迭代器，这样就可以用每一行数据生成一个元组对象了。
之后只需要在调用之中调用gamma()方法得到曲线生成数据，然后用plot()方法画曲线图并且将数据传递进去，之后再设置一下整个可视化图表的标题以及xy轴名称即可，详细代码示例如下所示：
for i, alpha, beta in result_parameter_peak.itertuples(): x = np.arange(0, 300, 1) y661 = st.gamma.pdf(x, alpha, scale=beta) plt.plot(x, y661, '-.') plt.xlabel('e') plt.ylabel('lity') plt.title('布')plt.show()