绘图示例
Matplotlib 提供了一系列 example，找到一个你喜欢的图片，点击进去就有示例代码，非常简单也非常实用。
平滑或拟合示例
在绘制数据分析的图片时，常有数据不平滑或毛刺，
建议使用：
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使用 numpy polynomial 进行 fit 即多项式拟合
# fit trend line demo coefs = np.polynomial.polynomial.polyfit(df_new_list_user_fluency['UnitIdx'], df_new_list_user_fluency['F45_fluency'], 2) ffit = np.polynomial.polynomial.polyval(df_new_list_user_fluency['UnitIdx'], coefs) axes = plt.gca() axes.set_ylim([0, 100]) axes.set_xlim([0, 65]) plt.plot(df_new_list_user_fluency['UnitIdx'], ffit, 'r', label='fluency') plt.legend() plt.title("fitted_new_list_user_fluency") plt.show()
效果展示
二次拟合
如下是二次拟合效果：
image.png
image.png
高斯平滑
如下为 smooth graph line
image.png
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