实验三图表样式的美化_python图表样式的美化 练习题

1. 考察图表样式美化中颜色、线型、数据标记等知识点

编写程序。已知2018年、2019年物流行业的快递业务量如下表所示：

根据表中数据，按照以下要求绘制图表。

1. 绘制反映2018年、2019年快递业务趋势的折线图；
2. 设置折线图的x轴为月份，y轴为业务量，y轴的标签为“业务量（亿件）”，添加图例；
3. 设置代表2018年的折线的样式：颜色为“#8B0000”，数据标记为正三角形，线型为长虚线，线宽为1.5；
4. 设置代表2019年的折线的样式：颜色为“#006374”，数据标记为长菱形，线型为实线，线宽为1.5；
5. 分别为两条折线添加无指向型注释文本。

代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
eurcny_2018 = np.array([39, 20, 40, 38, 42, 43, 41, 41, 45, 48, 52, 50])
eurcny_2019 = np.array([45, 28, 48, 49, 50, 51, 50, 50, 51, 52, 70, 65])
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
plt.plot(data, eurcny_2018, color='#8B0000', marker='^', linestyle='--', linewidth=1.5, label='2018年')
plt.text(11.5, 62, '2019年', weight='bold', color='#006374')
plt.plot(data, eurcny_2019, color='#006374', marker='d', linestyle='-', linewidth=1.5, label='2019年')
for a in range(0, 12):
    plt.text(data[a], eurcny_2018[a] + 1, eurcny_2018[a], ha='center', va='bottom', fontsize=10, color="r")
    plt.text(data[a], eurcny_2019[a] + 1, eurcny_2019[a], ha='center', va='bottom', fontsize=10, color="g")
 
plt.text(11.5, 47, '2018年', weight='bold', color='#8B0000')
plt.title('2018年、2019年快递业务趋势的折线图')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('业务量(亿件)')
plt.legend()
plt.show()

2. 考察知识点设置线条的样式，填充曲线之间的区域

编写程序。自定义一定范围，绘制一个包含正弦曲线和余弦曲线的图表，具体要求如下：

1. 正弦曲线的样式：红色，线宽为1.0；
2. 余弦曲线的样式：蓝色，线宽为1.0，透明度为0.5；
3. x轴的刻度标签为-Π，-Π/2，0，Π/2，Π；
4. 在x=1,y=np.cos(1)的位置添加无指向型注释文本；
5. 将正弦曲线位于余弦曲线上方的区域填充一种颜色，将正弦曲线位于余弦曲线下方的区域填充为另外一种颜色，透明度均为0.5。

代码如下： 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 512, endpoint=True)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
 
plt.plot(x, y1, color='r', linewidth=1.0)
plt.plot(x, y2, color='b', linewidth=1.0, alpha=0.5)
plt.xticks([-np.pi, -np.pi / 2, 0, np.pi / 2, np.pi], [r'-$\pi$', r'-$\pi/2$', '0', r'$\pi/2$', r'$\pi$'])
plt.text(1, np.cos(1), '你的文本', weight='bold', color='b')
plt.fill_between(x, y2, y1, y2 < y1, color='g', alpha=0.5)
plt.fill_between(x, y2, y1, y2 > y1, color='b', alpha=0.5)
plt.show()