开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为matplotlib / seaborn图中的某些单元格添加自定义边框

为matplotlib / seaborn图中的某些单元格添加自定义边框，可以通过使用matplotlib库中的patches模块来实现。patches模块提供了各种形状的图形对象，包括矩形、圆形等，可以用来绘制自定义边框。

以下是实现的步骤：

导入所需的库和模块：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches

创建一个图形对象和子图对象：

fig, ax = plt.subplots()

绘制图形并添加自定义边框：

# 绘制图形
ax.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 9, 16, 25], 'r-')

# 添加自定义边框
rect = patches.Rectangle((2, 4), 1, 5, linewidth=2, edgecolor='blue', facecolor='none')
ax.add_patch(rect)

在上述代码中，我们使用plot函数绘制了一个简单的折线图，并使用Rectangle对象创建了一个矩形边框。Rectangle对象的参数分别为左下角坐标、宽度、高度、边框宽度、边框颜色和填充颜色。最后，通过add_patch方法将矩形边框添加到图形中。

显示图形：

plt.show()

完整的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 9, 16, 25], 'r-')

rect = patches.Rectangle((2, 4), 1, 5, linewidth=2, edgecolor='blue', facecolor='none')
ax.add_patch(rect)

plt.show()

这样就可以在matplotlib / seaborn图中的某些单元格上添加自定义边框了。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云服务器（CVM）和腾讯云对象存储（COS）。

腾讯云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，可根据业务需求快速创建、部署和扩展云服务器实例。详情请参考腾讯云服务器产品介绍。
腾讯云对象存储（COS）：提供安全、稳定、低成本的云端存储服务，可用于存储和管理各种类型的数据。详情请参考腾讯云对象存储产品介绍。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

数据可视化(19)-Seaborn系列 | 热力图heatmap()

vmin,vmax：float 作用：锚定颜色图的值 cmap:matplotlib颜色图名称或对象，或者颜色列表作用：指定从数据值到颜色空间的映射。...linewidths:线宽 float 作用：将划分每个单元格的线宽度 linecolor:线颜色作用：指定每个单元格的线的颜色 cbar:bool 作用：指定是否绘制颜色条案例教程 import...numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set() np.random.seed(0) # 生成0-...() [oig80uku4k.png] import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(...sns.load_dataset("flights") flights = flights.pivot("month", "year", "passengers") """ 案例6：绘制每个单元格的边框

3.8K0 0

关系（三）利用python绘制相关矩阵图

快速绘制基于seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据 df = sns.load_dataset('iris...seaborn主要利用pairplot绘制相关矩阵图，可以通过seaborn.pairplot[1]了解更多用法 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...) plt.show() 4 也可以利用PairGrid自定义更为灵活的相关矩阵图，可以通过seaborn.pairplot[2]了解更多用法 import seaborn as sns...的pairplot快速绘制相关矩阵图，也可以利用matplotlib自定义绘制相关矩阵图。...并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的相关矩阵图来适应相关使用场景。

3711 0

Python中得可视化：使用Seaborn绘制常用图表

1.分布曲线我们可以将Seaborn的分布图与Matplotlib的直方图进行比较。它们都提供非常相似的功能。这里我们画的不是直方图中的频率图，而是y轴上的近似概率密度。...特定类别数的分布图在上图中，没有概率密度曲线。要移除曲线，我们只需在代码中写入' kde = False '。我们还可以向分布图提供与matplotlib类似的容器的标题和颜色。...在Seaborn中使用jointplot进行回归分析从上图中我们可以推断出，当app的价格上升时，评级会稳步上升。...使用Seaborn创建默认热图我们可以对上面的图进行一些自定义，也可以改变颜色梯度，使最大值的颜色变深，最小值的颜色变浅。...带有一些自定义的热图代码在我们给出“annot = True”的代码中，当annot为真时，图中的每个单元格都会显示它的值。如果我们在代码中没有提到annot，那么它的默认值为False。

6.7K3 0

关系（一）利用python绘制散点图

sns.regplot(data=df, x="x", y="y", fit_reg=False, marker="o", color="skyblue", scatter_kws={'s':400}) # 为每个点添加注释...绘制多样化的散点图 matplotlib主要利用plot绘制散点图，可以通过matplotlib.pyplot.plot[3]了解更多用法自定义散点图 import matplotlib as mpl...公式 plt.text(70, -120, r'equation: $\sum_{i=0}^\infty x_i$', fontsize=12) # 正方形边缘框 # patches.Circle为圆形边框...，patches.Ellipse为椭圆形边框 ax.add_patch( patches.Rectangle( (70, 100), #...的scatterplot和matplotlib的plot可以快速绘制散点图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的散点图来适应相关使用场景。

2641 0

对比Excel，一文掌握Pandas表格条件格式（可视化）

自定义格式函数 7. 其他 1. 概述咱们先简单介绍一下什么是表格条件格式可视化，以常用的Excel为例说明。...色阶案例，数据截止8月5日在上图中，我们对每列单独进行条件格式-色阶设置，绿色->红色代表数值从小到大，可以很直观的快速感受数值表现。...色条，采用seaborn美化样式 text_color_threshold用于指定文本颜色亮度，区间[0, 1] vmin和vmax用于指定与cmap最小最大值对应的单元格最小最大值（10以下同色，...align 数据条与单元格对齐方式，默认是left左对齐，还有zero居中和mid位于（max-min）/2 比如，奖牌数（不算总的）最低0最高40+颜色为橙色+居中展示，金牌差数据条长度为50（也就是单元格一半的长度...其他还有一些小操作，比如添加标题、隐藏索引、隐藏指定列等等添加标题隐藏索引隐藏指定列设置属性如果一些单元格属性和单元格值无关，我们可以通过df.style.set_properties

5.1K2 0

比较（一）利用python绘制条形图

bar1 = sns.barplot(x='day', y='total_bill', data=non_smoker_df, color='lightblue') # 吸烟者的条形图，底部开始位置设置为非吸烟者的...bar1 = sns.barplot(x='day', y='percent', data=non_smoker_df, color='lightblue') # 吸烟者的条形图，底部开始位置设置为非吸烟者的...绘制多样化的条形图 seaborn主要利用barh绘制条形图，可以通过matplotlib.pyplot.barh[2]了解更多用法修改参数 import matplotlib as mpl import...(color='orange') # 自定义y刻度名称颜色 plt.title('自定义布局') # 添加误差线 err = [val * 0.1 for val in height] # 计算误差...的barplot、matplotlib的bar和pandas的bar快速绘制条形图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的条形图来适应相关使用场景。

1661 0

数据可视化第二版-03部分-11章-相关

数据可视化第二版-03部分-11章-相关总结本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第11章，相关可视化的案例相关。...x = data[0] # x为50行1列 y = data[1] # y为1行50列 sns.regplot(x=x[:, 0], y=y) # 添加回归线 plt.show() 输出为：...气泡图气泡图1- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns # 图例1 a = [5...plt.xlabel(name[j]) # 只在最后一行设置横标签 else: plt.hist(x[:, i], edgecolor='black') # 画直方图，使边框为黑色...(name[j]) # 只在最后一行设置横标签 else: plt.hist(x[:, i], edgecolor='black') # 画直方图，使边框为黑色

1911 0

Python Seaborn (1) 艺术化的图表控制

Seaborn作为一个带着定制主题和高级界面控制的Matplotlib扩展包，能让绘图变得更轻松，本部分主要介绍seaborn是如何对matplotlib输出的外观进行控制的。 ?...定义一个含偏移的正弦图像，来比较传统的matplotlib和seaborn的不同： ? 使用matplotlib默认设置的图形效果： ?...seaborn的默认灰色网格底色避免了刺目的干扰，对于多个方面的图形尤其有用，是一些更复杂的工具的核心。 Seaborn将matplotlib参数分成两个独立的组。...用despine()进行边框控制 white和ticks参数的样式，都可以删除上方和右方坐标轴上不需要的边框，这在matplotlib中是无法通过参数实现的，却可以在seaborn中通过despine(...你也可以通过往despine()中添加参数去控制边框。 ?

1.3K2 0

利用Pandas库实现Excel条件格式自动化

自定义格式函数 7. 其他 1. 概述咱们先简单介绍一下什么是表格条件格式可视化，以常用的Excel为例说明。...用于指定文本颜色亮度，区间[0, 1] vmin和vmax用于指定与cmap最小最大值对应的单元格最小最大值 low和high用于指定最小最大值颜色边界，区间[0, 1] cmap用于指定matplotlib...色条，采用seaborn美化样式 text_color_threshold用于指定文本颜色亮度，区间[0, 1] vmin和vmax用于指定与cmap最小最大值对应的单元格最小最大值（10以下同色，...align 数据条与单元格对齐方式，默认是left左对齐，还有zero居中和mid位于（max-min）/2 比如，奖牌数（不算总的）最低0最高40+颜色为橙色+居中展示，金牌差数据条长度为50（也就是单元格一半的长度...其他还有一些小操作，比如添加标题、隐藏索引、隐藏指定列等等添加标题隐藏索引隐藏指定列设置属性如果一些单元格属性和单元格值无关，我们可以通过df.style.set_properties

6.3K4 1

小白也能看懂的seaborn入门示例

小白也能看懂的Pandas实操演示教程(上) 4. 小白也能看懂的Pandas实操演示教程(下) 5. 小白也能看懂的Matplotlib简明教程 Seaborn就是让困难的东西更加简单。...Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，应该把Seaborn视为matplotlib的补充...%matplotlib inline # 如果不添加这句，是无法直接在jupyter里看到图的 import seaborn as sns import numpy as np import pandas...步骤： 1、实例化对象 2、map，映射到具体的 seaborn 图表类型 3、添加图例 #按数据子集构造直方图 sns.set(style="darkgrid") tips = sns.load_dataset...不像箱形图中所有绘图组件都对应于实际数据点，小提琴绘图以基础分布的核密度估计为特征。

4.7K2 0

（数据科学学习手札149）用matplotlib轻松绘制漂亮的表格

中的Table模块即可：　　渲染出的表格图如下： 2.2 plottable的常用方法　　了解到plottable的基础用法后，接下来我们来学习如何添加一些常用参数来对表格进行美化： 2.2.1...控制表头单元格与数据单元格样式　　通过Table()中的参数col_label_cell_kw、cell_kw，我们可以分别对表头区域单元格、数据区域单元格进行样式设置，接受matplotlib.patches.Rectangle...：分别为不同字段设置数值色彩映射　　通过为ColDef设置参数cmap、text_cmap，我们可以分别基于对应列的数值，对其单元格底色或字体颜色进行值映射：为字段创建分组展示　　通过为若干个...ColDef设置相同的group参数，我们可以为具有相同group参数的字段添加分组标识：为指定字段绘制列边框　　通过为ColDef设置参数border，我们可以决定如何绘制不同字段的列边框：...　　除了本文所述的部分功能外，plottable还有很多高级进阶的使用方法，譬如单元格图片渲染、自定义单元格绘制内容等，下面的几个例子就是基于plottable创作的： https://plottable.readthedocs.io

1.4K1 0

数据可视化详解+代码演练

，帮助我们进行下一步数据分析或是为数据建模提供方向。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # x为数据, 根据数据在所有数据中所占的比例显示结果 # labels设置每个数据的标签...而且Seaborn画图时的参数也更多，这样matplotlib可能很多行的代码，seaborn仅仅需要间的几行就能实现同样的效果。...接下来我们通过两个案例来直观的比较一下seaborn和matplotlib的不同。...总结：通过上边的案例我们分别通过matplotlib和seaborn完成了数据可视化的操作，我么可以看到Seaborn封装的更好，使用起来更简单；但Matplotlib灵活性更高、功能也更加强大。

1.2K4 0

seaborn的介绍

只使用seaborn函数可以完成许多任务，但是进一步的自定义可能需要直接使用matplotlib。这在更详细的解释如下。...请注意我们如何仅提供数据集中变量的名称以及我们希望它们在绘图中扮演的角色。与直接使用matplotlib时不同，没有必要将变量转换为可视化的参数（例如，用于每个类别的特定颜色或标记）。...自定义绘图外观绘图功能尝试使用良好的默认美学并添加信息标签，以便它们的输出立即有用。但默认情况只能到目前为止，创建一个完全抛光的自定义绘图将需要额外的步骤。可以进行多个级别的额外定制。...因此，可能需要花费一些精力为您需要使用的参数找到正确的文档，但原则上可以进行极高级别的自定义。...要进行更多调整，您可以访问绘制绘图的matplotlib对象，这些对象存储为属性： ?

4K2 0

基于matplotlib轻松绘制漂亮的表格

中的Table模块即可：渲染出的表格图如下： 2.2 plottable的常用方法了解到plottable的基础用法后，接下来我们来学习如何添加一些常用参数来对表格进行美化： 2.2.1 控制表格奇数偶数行底色...通过在Table()中设置参数odd_row_color和even_row_color，我们可以传入matplotlib中合法的色彩值进行表格奇数偶数行底色的设置： 2.2.2 控制表头单元格与数据单元格样式...通过Table()中的参数col_label_cell_kw、cell_kw，我们可以分别对表头区域单元格、数据区域单元格进行样式设置，接受matplotlib.patches.Rectangle全部可用参数...，我们可以分别基于对应列的数值，对其单元格底色或字体颜色进行值映射：为字段创建分组展示通过为若干个ColDef设置相同的group参数，我们可以为具有相同group参数的字段添加分组标识：为指定字段绘制列边框...通过为ColDef设置参数border，我们可以决定如何绘制不同字段的列边框：除了本文所述的部分功能外，plottable还有很多高级进阶的使用方法，譬如单元格图片渲染、自定义单元格绘制内容等，下面的几个例子就是基于

2.2K3 0

数据分析篇 | 如何配置数据分析利器Jupyter Notebook？

如何让一个单元格显示多个输出？如何不使用科学计数法显示数字？如何添加与删除虚拟环境？如何让 matplotlib 与 Seaborn 显示中文？常用快捷键有哪些？文末彩蛋，必看！！！ 1....{:,.2f} 代表显示的是两位小数。 pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format 6. 如何添加与删除虚拟环境？...如何让 matplotlib 与 Seaborn 显示中文？默认情况下，matplotlib 与 Seaborn 不支持中文，要设置中文字体。...['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # matplotlib 正常显示负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # Seaborn...字体与字号设置 sns.set( font='SimHei', font_scale=1.2) # MacOS：matplotlib 与 Seaborn 支持中文 plt.rcParams['font.family

2.3K3 0

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（14）使用seaborn绘制热图

seaborn.heatmapHeat maps显示数字表格数据，其中单元格根据包含的值着色。热图非常适合使这种数据的趋势更加明显，特别是在订购数据并且存在聚类时。...linecolor：划分每个单元格的线的颜色。...image 以0为中心的数据绘制热图： import numpy as np; np.random.seed(0) import seaborn as sns; sns.set() normal_data...image 在每个单元格之间添加行： import numpy as np; np.random.seed(0) import seaborn as sns; sns.set() flights = sns.load_dataset...image 对色条使用不同的轴： import numpy as np; np.random.seed(0) import seaborn as sns; sns.set() import matplotlib.pyplot

2.6K5 0

PandasGUI：使用图形用户界面分析 Pandas 数据帧

Pandas 是我们经常使用的一种工具，用于处理数据，还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...可以看到表示 NaN 值的空单元格。可以通过单击单元格并编辑其值来编辑数据。只需单击特定列即可根据特定列对数据框进行排序。在下图中，我们可以通过单击fare 列对数据框进行排序。...在 Pandas 中，我们可以使用以下命令： titanic[titanic['age'] >= 20] PandasGUI 为我们提供了过滤器，可以在其中编写查询表达式来过滤数据。...上述查询表达式将是： Pandas GUI 中的统计信息汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中，我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化数据可视化通常不是 Pandas 的用途，我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。

3.9K2 0

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（4）目录正文

inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') import numpy as np from...配置图例图例赋予可视化意义，为各种元素指定意义。我们已经知道如何创建一个简单的图例; 在这里，我们将介绍如何在Matplotlib中自定义图例的位置和其他。...可以使用plt.legend（）命令创建最简单的图例，该命令会自动为任何标记的绘图元素创建图例： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 30 18...# In[*] import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') %matplotlib inline import...还可以定义圆角边框(fancybox)，增加阴影，改变外边框透明度(framealpha值)，或者改变文字间距

8021 0

数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理（一）

隐藏刻度与标签增减刻度数量自定义刻度格式生成器与定位器小结 x 轴的刻度与标签轴的刻度范围去掉坐标轴调整日期自适应轴标签、刻度、标签的相关说明双坐标轴图例同时显示多个图例 Matplotlib...plt.FuncFormatter 实现用一个自定义的函数设置不同刻度标签的显示。...刻度上无标签 IndexFormatter 将一组标签设置为字符串 FixedFormatter 手动为刻度设置标签 FuncFormatter 用自定义函数设置标签 FormatStrFormatter...也可以为该参数指定一个坐标"元组"，坐标的值是基于当前坐标原点的比例。 fontszie 控制图例的大小 ncol：图例显示的列数，默认为1列。 frameon：设置是否显示图例的边框。...可以通过从头开始创建一个新的图例艺术家对象（legend artist），然后用底层的ax.add_artist()方法在图上添加第二个图例。

3.7K4 0

分布（一）利用python绘制直方图

(data=df, x="sepal_length", ax=ax_sub.axes) ax_sub.set_title('添加kde+rug') # 自定义密度曲线+自定义数据分布（kde+rug）...，故不能在 subplots 子图中使用。...这里采用自定义SeabornFig2Grid将 Seaborn生成的图转为matplotlib类型的子图。...import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.gridspec as gridspec import seaborn as sns # 导入自定义模块...') plt.show() 7、总结以上通过seaborn的displot和matplotlib的hist可以快速绘制直方图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的直方图来适应相关使用场景

4381 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭