python绘制双Y轴折线图以及单Y轴双变量柱状图的实例

今天小编就为大家分享一篇python绘制双Y轴折线图以及单Y轴双变量柱状图的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

近来实验室的师姐要发论文，由于论文交稿时间临近，有一些杂活儿需要处理，作为实验室资历最浅的一批，我这个实习生也就责无旁贷地帮忙当个下手。今天师姐派了一个小活，具体要求是：

给一些训练模型的迭代次数，训练精度的数据，让我做成图表形式展示出来，一方面帮助检查模型训练时的不足，另一方面来看样本数目和预测精度之间的联系，数据具体格式如下：

 Iteration 1500 label train test  right acc 12  143 24  24  1.0 160 92  16  15  0.9375 100 12  2   0   0.0 142 0   0   0   0.0 152 0   0   0   0.0 110 10  2   0   0.0 170 12  2   2   1.0 42  421 70  63  0.9 31  43  8   5   0.625 22  132 22  18  0.818181818182 60  51  9   8   0.888888888889 51  916 153 143 0.934640522876 131 82  14  11  0.785714285714 53  84  14  10  0.714285714286 70  9   2   2   1.0 21  531 89  89  1.0 120 1   1   1   1.0 11  454 76  71  0.934210526316 90  1   1   1   1.0 32  39  7   6   0.857142857143 41  151 25  14  0.56 132 0   0   0   0.0 151 43  7   6   0.857142857143 43  8   2   1   0.5 80  7   2   1   0.5 141 96  16  16  1.0 44  67  12  2   0.166666666667 right: 509     accuracy:0.883680555556

我的任务就是以label为自变量，绘制出它和train及acc之间的关系。

接到这个任务后，最直观的感受就是常规的洗数据，于是我先把这些数据放在txt文件中存储下来，由于每个数据之间的间隔大于一个空格，我想当然地写个正则匹配脚本将数据间的大空格转换为一个逗号（转换为逗号的目的是这样可以直接转换为CSV表格文件，然而在本次任务中貌似意义不大….）

 #**********************Python 3.6.1***************************# #*      将txt文本数据中的过长的空格更为一个逗号      *# #*****************  Author LQ ******************************# #********************** 2018/4/4 ****************************# #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import re import os #os模块与文本操作直接相关的模块 #*********下面三句代码作用不详，就是为了防止出现编码问题********* import importlib import sys importlib.reload(sys) #**************************************************** PATTERN = '\s+'#匹配出文本中的长空格 class Cleaner: #初始化 def __init__(self): os.chdir('D:\\Learning\\Machine_Learning\\实习\\师姐论文实验') #改变工作目录到txt文件对应的目录 self.content = open("acc-onlyRealImage-Iter2500.txt") def grab_content(self): line=self.content.readline() pre=re.compile(PATTERN) while line: line_1=pre.sub(',',line) #将文本的长空格转换为逗号后，利于转成CSV格式，然后label按照升序排列 self.Write_content(line_1) line = self.content.readline() def Write_content(self,line_1): path='acc-onlyRealImage-Iter2500-after.txt' f=open(path,'a') f.write('\n'+line_1) def run(self): self.grab_content() if __name__ == '__main__': cleaner = Cleaner() cleaner.run()

数据清洗完成后，自然就是绘图了，逛了一些博客后，着手写个脚本，第一版是绘制出label和train及acc的双Y轴折线图，脚本较为简单，就是调用别人造的轮子，直接附上代码：

 #**********************Python 3.6.1***************************# #*           绘制出双Y轴折线图           *# #*****************  Author LQ ******************************# #********************** 2018/4/4 ****************************# #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import re import os #os模块与文本操作直接相关的模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #*********下面三句代码作用不详，就是为了防止出现编码问题********* import importlib import sys importlib.reload(sys) #**************************************************** font2 = {'family' : 'Times New Roman', 'weight' : 'normal', 'size'  : 18, } class Drawing: #初始化 def __init__(self): os.chdir('D:\\Learning\\Machine_Learning\\实习\\师姐论文实验') #改变工作目录到指定文件目录 self.content = open("acc-onlyRealImage-Iter2200-after.txt") self.content1 = open("acc-onlyRealImage-Iter2500-after.txt") def grab_content(self): lines=self.content.readlines() lines_1=self.content1.readlines() x_1 = [line.strip().split(',')[0] for line in lines ]#字段以逗号分隔，这里取得是第4列 y_train_1=[line.strip().split(',')[1] for line in lines ] y_train_2=[line.strip().split(',')[1] for line in lines_1 ] y_acc_1=[line.strip().split(',')[4] for line in lines ] y_acc_2=[line.strip().split(',')[4] for line in lines_1 ] x = list(range(len(x_1))) y_acc=[] y_acc1=[] y_train=[] y_train1=[] for i in range(len(y_acc_1)): y_acc.append(float(y_acc_1[i])) y_acc1.append(float(y_acc_2[i])) y_train.append(int(y_train_1[i])) y_train1.append(int(y_train_2[i])) #plt.xticks(x, x_1,rotation=0) fig,left_axis=plt.subplots() p1, =left_axis.plot(x, y_train,'ro-') right_axis = left_axis.twinx() p2, =right_axis.plot(x, y_acc,'bo-') plt.xticks(x, x_1,rotation=0) #设置x轴的显示形式 #设置左坐标轴以及右坐标轴的范围、精度 left_axis.set_ylim(0,1201) left_axis.set_yticks(np.arange(0,1201,200)) right_axis.set_ylim(0,1.01) right_axis.set_yticks(np.arange(0,1.01,0.20)) #设置坐标及标题的大小、颜色 left_axis.set_title('RealAndSimulation-Iter6600',font2) left_axis.set_xlabel('Labels',font2) left_axis.set_ylabel('Number of training sets',font2,color='r') left_axis.tick_params(axis='y', colors='r') right_axis.set_ylabel('Accuracy',font2,color='b') right_axis.tick_params(axis='y', colors='b') plt.show() def run(self): self.grab_content() if __name__ == '__main__': Drawing = Drawing() Drawing.run()