python绘图多子图分别美化

通过一个简单的demo了解绘图：

#print(matplotlib.matplotlib_fname())
#print(matplotlib.get_cachedir())from pylab import *
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt#美化
fig, ax = plt.subplots()
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['left'].set_visible(False)
ax.grid()#数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
c, s = np.cos(x), np.sin(x)#绘图
plt.plot(x, c, label="余弦", color='#33CCCC')
plt.plot(x, s, label="正弦", color='#FF3366')#标签
legend(loc='upper left')#保存
plt.savefig("helloworld.png")

多子图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#正确显示中文
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#获取数据
type_list = ["每个用户请求数", "吞吐率", "用户请求等待时间ms", "请求平均完成时间ms", "网络传输速率",
"服务器响应连接时间ms", "服务器响应处理时间ms", "服务器响应等待时间ms", "服务器响应总耗时ms", "完成90%请求所需时间ms"]
#文件名
ipv444ConFile = "https_ipv4_con_0.txt"
ipv666ConFile = "https_ipv6_con_0.txt"
ipv444PeoFile = "https_ipv4_peo_0.txt"
ipv666PeoFile = "https_ipv6_peo_0.txt"#解析csv文件为矩阵
def getCscMat(fileName):outPut = np.loadtxt(open(fileName, "rb"), delimiter=",", skiprows=0)return outPutdef getMean(varHigh, varLow):meanSum = sum((varHigh - varLow) / varLow) / len(varLow)meanSum = meanSum * 100return format(meanSum, '.2f')if __name__ == "__main__":ipv444ConMat = getCscMat(ipv444ConFile)ipv666ConMat = getCscMat(ipv666ConFile)ipv444PeoMat = getCscMat(ipv444PeoFile)ipv666PeoMat = getCscMat(ipv666PeoFile)#横坐标xConCoor = ipv444ConMat[:,0]xPeoCoor = ipv444PeoMat[:,0]#拟合阶数order = 10#循环for typeIindex in range(1,10):#拟合函数ipv444ConLd = np.poly1d(np.polyfit(xConCoor, ipv444ConMat[:,typeIindex], order))ipv666ConLd = np.poly1d(np.polyfit(xConCoor, ipv666ConMat[:,typeIindex], order))ipv444PeoLd = np.poly1d(np.polyfit(xPeoCoor, ipv444PeoMat[:,typeIindex], order))ipv666PeoLd = np.poly1d(np.polyfit(xPeoCoor, ipv666PeoMat[:,typeIindex], order))#设定纵横比fig = plt.figure(figsize=(16, 7))#获取当前Figurefig = plt.gcf()#在画布上创建子图ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2)#美化ax1.spines['right'].set_visible(False)ax1.spines['top'].set_visible(False)ax1.grid()#绘制折线图1ax1.plot(xConCoor, ipv444ConLd(xConCoor), color='#33CCCC', label='IPV4')ax1.plot(xConCoor, ipv666ConLd(xConCoor), color='#FF3366', label='IPV6')ax1.set_title('固定请求数100 ' + type_list[typeIindex] + " " + getMean(ipv666ConMat[:,typeIindex], ipv444ConMat[:,typeIindex]) + "%")ax1.set_xlabel("用户数")ax1.set_ylabel(type_list[typeIindex])#美化ax2.spines['left'].set_visible(False)ax2.spines['top'].set_visible(False)ax2.grid()#绘制折线图2ax2.plot(xPeoCoor, ipv444PeoLd(xPeoCoor), color='#33CCCC', label='IPV4')ax2.plot(xPeoCoor, ipv666PeoLd(xPeoCoor), color='#FF3366', label='IPV6')ax2.set_title('固定用户数50 ' + type_list[typeIindex] + " " + getMean(ipv666PeoMat[:,typeIindex], ipv444PeoMat[:,typeIindex]) + "%")ax2.set_xlabel("每个用户请求数")ax2.set_ylabel(type_list[typeIindex])#显示或保存ax1.legend()ax2.legend()plt.savefig(type_list[typeIindex]+".png")#plt.show()

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