python绘制双Y轴折线图以及单Y轴双变量柱状图

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()

绘制出的图形如上所示，其实看起来也还不错，不过师姐表示有点乱，建议做个柱形的看看，于是继续撸代码：

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#*                     绘制单Y轴双变量柱状图                   *#
#*****************   Author LQ  ******************************#
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# -*- 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',   #设置字体'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的目录self.content = open("acc-onlyRealImage-Iter2200-after.txt")self.content1 = open("acc-onlyRealImage-Iter2500-after.txt")def autolabel(self,rects,y): #在柱状图上面添加 数值i=0for rect in rects:#读出列表存储的value值value=y[i] x_1 = rect.get_x() + rect.get_width()/2y_1 = rect.get_height()#x_1，y_1对应柱形的横、纵坐标i+=1plt.text(x_1, y_1, value, ha='center', va='bottom',fontdict={'size': 8}) #在fontdict中设置字体大小rect.set_edgecolor('white')def Pictures(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1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) #设置X轴坐标值为label值for i in range(len(x)): #调整柱状图的横坐标，使得打印出来的图形看起来更加舒服 x[i] = x[i] -0.2 a=plt.bar(x, y_train,width=0.4,label='iter2200',fc = 'b') #a=plt.bar(x, y_acc,width=0.4,label='iter2200',fc = 'b') for i in range(len(x)):  x[i] = x[i] + 0.4  b=plt.bar(x, y_train1, width=0.4, label='iter2500',fc = 'r')#b=plt.bar(x, y_acc1, width=0.4, label='iter2500',fc = 'r')plt.xlabel('Labels',font2)  #设置Y轴值的范围plt.ylim((0, 1000))#设置Y轴的刻度值plt.yticks(np.arange(0,1001, 200))#plt.ylim((0, 1.1))#plt.yticks(np.arange(0,1.1, 0.2)) #plt.ylabel('Accuracy',font2)plt.ylabel('Number of training sets',font2) #字体的格式在font2中有设置self.autolabel(a,y_train_1) #为柱形图打上数值标签self.autolabel(b,y_train_2)#self.autolabel(a,y_acc_1)#self.autolabel(b,y_acc_2)#plt.title("RealAndSimulation",font2)plt.title("OnlyRealImage",font2)plt.legend()plt.show()def run(self):  self.Pictures()if __name__ == '__main__':Draw = Drawing()    Draw.run()

呈现的效果如下，此处因为对于双柱形图通常采用同一Y轴坐标系，所以此处选择的是比对不同迭代次数：

此处为了方便实验结果的观测，在每个柱形上面均打印出了对应的数值，至此，这部分的任务ending，难度不是很大，不过需要自己耐心编写脚本，调试出好的结果~

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[转载] Python数据可视化库-Matplotlib——折线图绘制
参考链接: Python Matplotlib数据可视化 plot折线图 # coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np from matp ...

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