Python：元組的陰謀清單

Question

我有以下數據集。我想用python或gnuplot來繪製數據。元組的形式是（x，y）。 Y軸應該是一個對數軸。 I.E.日誌（Y）。散點圖或線圖是理想的。

這怎麼辦？

[(0, 6.0705199999997801e-08), (1, 2.1015700100300739e-08), 
(2, 7.6280656623374823e-09), (3, 5.7348209304555086e-09), 
(4, 3.6812203579604238e-09), (5, 4.1572516753310418e-09)] 

Answer 1

如果我正確地得到你的問題，你可以做這樣的事情。

>>> import matplotlib.pyplot as plt 
>>> testList =[(0, 6.0705199999997801e-08), (1, 2.1015700100300739e-08), 
(2, 7.6280656623374823e-09), (3, 5.7348209304555086e-09), 
(4, 3.6812203579604238e-09), (5, 4.1572516753310418e-09)] 
>>> from math import log 
>>> testList2 = [(elem1, log(elem2)) for elem1, elem2 in testList] 
>>> testList2 
[(0, -16.617236475334405), (1, -17.67799605473062), (2, -18.691431541177973), (3, -18.9767093108359), (4, -19.420021520728017), (5, -19.298411635970396)] 
>>> zip(*testList2) 
[(0, 1, 2, 3, 4, 5), (-16.617236475334405, -17.67799605473062, -18.691431541177973, -18.9767093108359, -19.420021520728017, -19.298411635970396)] 
>>> plt.scatter(*zip(*testList2)) 
>>> plt.show() 

這將讓你像

或者作爲一個線圖，

>>> plt.plot(*zip(*testList2)) 
>>> plt.show() 

編輯 - 如果你想添加一個標題和軸標籤，你可以不喜歡

>>> plt.scatter(*zip(*testList2)) 
>>> plt.title('Random Figure') 
>>> plt.xlabel('X-Axis') 
>>> plt.ylabel('Y-Axis') 
>>> plt.show() 

這將使你

Answer 2

在matplotlib這將是：

import matplotlib.pyplot as plt 

data = [(0, 6.0705199999997801e-08), (1, 2.1015700100300739e-08), 
(2, 7.6280656623374823e-09), (3, 5.7348209304555086e-09), 
(4, 3.6812203579604238e-09), (5, 4.1572516753310418e-09)] 

x_val = [x[0] for x in data] 
y_val = [x[1] for x in data] 

print x_val 
plt.plot(x_val,y_val) 
plt.plot(x_val,y_val,'or') 
plt.show() 

這將產生：

Answer 3

正如其他人已經回答，scatter()或plot()將生成你想要的陰謀。我建議對已經在這裏的答案進行兩點改進：

1. 使用numpy創建x座標列表和y座標列表。使用大數據集在numpy中比在其他答案中使用Python中的迭代更快。

2. 使用pyplot應用對數刻度而不是直接對數據進行操作，除非您實際上想要擁有日誌。

   import matplotlib.pyplot as plt 
   import numpy as np 
   
   data = [(2, 10), (3, 100), (4, 1000), (5, 100000)] 
   data_in_array = np.array(data) 
   ''' 
   That looks like array([[  2,  10], 
            [  3, 100], 
            [  4, 1000], 
            [  5, 100000]]) 
   ''' 
   
   transposed = data_in_array.T 
   ''' 
   That looks like array([[  2,  3,  4,  5], 
            [ 10, 100, 1000, 100000]]) 
   '''  
   
   x, y = transposed 
   
   # Here is the OO method 
   # You could also the state-based methods of pyplot 
   fig, ax = plt.subplots(1,1) # gets a handle for the AxesSubplot object 
   ax.plot(x, y, 'ro') 
   ax.plot(x, y, 'b-') 
   ax.set_yscale('log') 
   fig.show() 
   

我也用ax.set_xlim(1, 6)和ax.set_ylim(.1, 1e6)使它漂亮。

我用matplotlib的面向對象的接口。因爲它通過使用創建的對象的名稱提供了更大的靈活性和明確的清晰度，所以OO接口優於交互式基於狀態的接口。

Answer 4

你也可以使用壓縮

import matplotlib.pyplot as plt 

l = [(0, 6.0705199999997801e-08), (1, 2.1015700100300739e-08), 
    (2, 7.6280656623374823e-09), (3, 5.7348209304555086e-09), 
    (4, 3.6812203579604238e-09), (5, 4.1572516753310418e-09)] 

x, y = zip(*l) 

plt.plot(x, y)