python - 使用折线图而不是条形图显示排序性能

Question

我正在尝试分析折线图中的合并排序排序性能，但仍然显示条形图，我该如何实现折线图中的图形？我正在使用for循环增加100，所以合并排序可以对数据进行排序，增加100。我已经在L中随机制作了10000大小的列表。

Tx = [0] * len(L) # time list

for i in range(0,len(L), 100):
    start_time = time()
    merge_sort(L[:i])
    end_time = time()
    elapsed_time = end_time - start_time
    Tx[i] = elapsed_time * 1000

plt.plot(Tx, label='merge_sort')

plt.xlim(100, 10000)
plt.ylim(1, 10000)
plt.xlabel("n")
plt.ylabel('ms')
plt.yscale('log')
plt.legend(loc = "upper left")

plt.show()

标签： pythonsortingmatplotlibgraph

Answer 1

问题如下所示：

• 您的Tx. 其余所有值均为零，未定义日志。所以事情在线性尺度上看起来不错，但是当你在对数 y 尺度上绘制事物时，唯一的峰值出现在非零值上，因为它与-inflog(0) 的值相连。因此，它对您来说就像一个酒吧。

为了说服自己，您可以使用绘制一个标记而不是一条线

plt.plot(Tx, 'bo', label='merge_sort')

---

线性 y 尺度

Tx = [0.0019073486328125, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
      0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
      0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

plt.plot(Tx, label='merge_sort')
plt.xlabel("n")
plt.ylabel('ms')
plt.legend(loc = "upper right")
plt.show()

对数 y 标度

Tx = [0.0019073486328125, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
      0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
      0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

plt.plot(Tx, label='merge_sort')
plt.xlabel("n")
plt.ylabel('ms')
plt.yscale('log')
plt.legend(loc = "upper right")
plt.show()