详解Python Matplotlib解决绘图X轴值不按数组排序问题

下面是详解Python Matplotlib解决绘图X轴值不按数组排序问题的完整攻略。

问题描述

在使用Python库Matplotlib进行绘图时，有时候在X轴上显示的数据值不会按照原始数组中的顺序排列，从而导致绘图结果不符合预期。

解决方案

获取原始数组中的索引

解决此问题的一种方案是，先获取原始数组中每个值的索引，然后按照索引的大小顺序重新排列数组。这样就可以确保绘图时X轴的值按照数组中的顺序进行排列。

下面是一个具体的示例说明：

import matplotlib.pyplot as plt

# 原始数组（未排序）
x = [10, 4, 19, 6, 1, 15, 12]
y = [5, 8, 3, 6, 9, 2, 7]

# 获取x数组中每个值在原始数组中的索引
x_indexes = sorted(range(len(x)), key=lambda k: x[k])

# 按照索引的大小顺序重新排列x数组和y数组
x = [x[i] for i in x_indexes]
y = [y[i] for i in x_indexes]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 设置图形标题和轴标签
plt.title("Scatter plot")
plt.xlabel("X axis")
plt.ylabel("Y axis")

# 显示图形
plt.show()

该示例代码中，首先定义了原始的X轴和Y轴数据数组 x 和 y 。然后通过使用Python内置函数 sorted()和 range()，对 x 中每个值在原始数组中的索引进行排序，并将排好序的索引存储在 x_indexes 数组中。接下来，按照排好序的索引重新排列 x 和 y 数组，最后调用Matplotlib库中的 scatter() 函数绘制散点图，并为图形设置标题和轴标签。最后，通过调用 show() 函数显示图形。

通过该示例代码，我们可以看到绘制的散点图中，X轴的值已经按照原始数组中的顺序进行排列。

使用pandas库进行重建索引

除了上述方案外，另一种解决此问题的方案是使用Pandas库进行重建索引。Pandas是Python数据分析库之一，提供了高效的数据操作和分析能力，能够方便地进行数据清洗和转换等操作。

下面是一个具体的示例说明：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 原始数组（未排序）
x = [10, 4, 19, 6, 1, 15, 12]
y = [5, 8, 3, 6, 9, 2, 7]

# 创建DataFrame
data = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})

# 按照x值大小重新排列索引
data = data.sort_values('x').reset_index(drop=True)

# 绘制散点图
plt.scatter(data['x'], data['y'])

# 设置图形标题和轴标签
plt.title("Scatter plot")
plt.xlabel("X axis")
plt.ylabel("Y axis")

# 显示图形
plt.show()

该示例代码中，首先定义了原始的X轴和Y轴数据数组 x 和 y 。然后创建了一个Pandas DataFrame，并将 x 数组和 y 数组作为其列数据。接下来，使用Pandas的 sort_values() 方法按照 x 列的大小将DataFrame中的原始记录进行重新排列，并使用 reset_index(drop=True) 方法重建DataFrame的索引。最后，使用Matplotlib库的 scatter() 函数绘制散点图，并设置图形标题和轴标签。通过调用 show() 函数显示图形。

通过该示例代码，我们可以看到绘制的散点图中，X轴的值已经按照原始数组中的顺序进行排列。

总结

通过本文所介绍的两种方案，都可以解决Matplotlib绘图时X轴值不按数组排序的问题。其中，使用Pandas进行重建索引的方案相对简单，适用于需要进行更复杂的数据清洗和转换操作情况下。而获取原始数组中每个值的索引方法较为通用，适用于大多数绘图场景。