上篇Matplotlib 可视化之注释与文本高级应用一文中，已经接触了注释与文本的应用实例，今天和云朵君一起继续学习图例与标签元素的应用实例。...对于上述的sin / cos的示例(非常简单)，这四种解决方案都是合适的，但当有很多实际数据一起使用时，可能这种方法就失效了。此时我们可能需要寻求其他方式来标记数据，如将图分成几个图分别展示。...而下图中，用轴标签替换轴刻度标签，即在轴中间加上说明标签，为了使其更靠近轴，删除了可能与标签碰撞的中心刻度。此外，将标题其向右移动，并相应地移动图例框，将其放置在标题下方，并且使用一行两列的排列方式。...# 默认情况下，y 标签的 x 坐标和 x 标签的 y 坐标由刻度标签边界框确定， # 但是如果有多个轴，这可能会导致多个标签对齐不良。...此外，由于注释所涉及的文本大小是按点排列的，这无疑又是雪上加霜。此外可能需要混合使用像素、点、分数或数据单元中的绝对坐标或相对坐标。
图 6.1 绘制三维散点图 6.2 三维线型图 6.3 三维柱状图 6.4 三维图曲面图 7 matplotlib——绘制多个子图 7.1 用matplotlib.pyplot.subplot()函数绘制多个子图...7.1.1 绘制多个子图 7.1.2 绘制序号为1,2的两张图 7.1.3 绘制内嵌图 7.2 用matplotlib.pyplot.subplot2grid函数绘制多个子图 7.3 用matplotlib.gridspec...函数绘制多个子图 7.4 用matplotlib.pyplot.subplots()函数绘制多个子图 ---- 1 matplotlib——文本说明 1.1 使用matplotlib.pyplot中的title...5.0, 0.02) # 创建一张图figure plt.figure(1) # 创建绘制图表样式为 2X1 的图片区域，并选中第一个子图，然后使用plot函数传入数据t1，t2分别绘制走势为函数f(...2X1 的图片区域，并选中第二个子图，然后使用plot函数传入数据t2，绘制走势为cos(2π*t2)，颜色为红色形状为默认虚线条的图 plt.subplot(212) plt.plot(t2, np.cos
np.percentile(births['births'], [25, 50, 75]) # 标准化IQR是一个结果变异性的量度， # 它是稳健统计技术处理中用于表示数据分散程度的一个量， # 它等于四分位间距...关于箭头和注释风格的更多介绍与示例，可以在 Matplotlib 的画廊gallery[1]中看到，尤其推荐 误差线 对任何一种科学测量方法来说，准确地衡量数据误差都是无比重要的事情，甚至比数据本身还要重要...多子图 可以在一张图上绘制多个图形，当然，也可以将不同的图形绘制到多个不同的区域当中。 子图有如下三种方式： 通过figure对象调用add_subplot方法。 通过plt的subplot方法。...因为plt.subplot方法直接可以返回子绘图区域的axes对象。 plt.subplots_adjust方法可以用来调整子图与子图之间的距离。...一般选择从90度开始比较好看 # pctdistance，百分比的text离圆心的距离 # patches, l_texts, p_texts，为了得到饼图的返回值，p_texts饼图内部文本的，l_texts
matplotlib共享轴的艺术：揭秘并规避图形遮挡的策略 导语： 在数据分析与可视化领域，matplotlib作为Python最主流的数据绘图库之一，以其强大的功能深受开发者喜爱。...然而，在处理多子图共用坐标轴（即共享轴）时，如何避免不同子图间因轴线重叠造成的视觉信息遮挡问题呢？本文将深入剖析这一常见痛点，并为您提供一些解决思路。...，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可 正文： 一、共享轴的重要性与挑战 在展示多个相关数据图表时，利用matplotlib的共享轴功能可以直观地对比不同数据集之间的关联和差异，增强整体分析的一致性和连贯性...但实践中我们往往会遇到这样的尴尬局面：当两个或多个子图共享x轴或y轴时，某些子图的重要部分可能被轴标签、刻度标记等元素所遮挡，影响了数据的表现力和可读性。...你是否有过类似的经历，或者已经探索出了独特的解决方式？欢迎留言分享你的实战经验和技巧，让我们共同探讨如何借助matplotlib绘制出既美观又富含信息量的共享轴图表，一起提升数据分析可视化的艺术水准。
你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行和列的标签。...大部分pandas的绘图方法，接收可选的ax参数，该参数可以是一个matplotlib子图对象。这使你可以更为灵活的在网格布局中放置子图。...参数 描述 label 图例标签 ax 绘图所用的matplotlib子图对象；如果没传值，则使用当前活动的matplotlib子图 style 传给matplotlib的样式字符串，比如'ko--'...展示轴网格(默认是打开的) ▲表9-3 Series.plot方法参数 DataFrame拥有多个选项，允许灵活地处理列；例如，是否将各列绘制到同一个子图中，或为各列生成独立的子图。...数据点被分成离散的，均匀间隔的箱，并且绘制每个箱中数据点的数量。
Axes轴 这是第二个最重要的元素，它对应于将呈现数据图表的实际区域。它也被称为subplot子图。...每个轴每一个都是由一个spines轴线，主刻度、次刻度、主刻度标签、次刻度标签和一个轴标签组成。 Spines轴线 Spines是连接轴刻度线和数据区域边界的轴线。...MATLAB风格接口 MATLAB 风格的工具位于pyplot(plt) 接口中。plt.xx之类的是 函数式绘图，通过将数据参数传入 plt类 的静态方法中并调用方法，从而绘图。...() ax.set_title()是给ax这个子图设置标题，当子图存在多个的时候，可以通过ax设置不同的标题。...水平/垂直坐标系中的数据点，x是可选参数，默认为[0,..., N-1]。 通常，参数x,y是长度为N的数组，也支持极坐标（相当于一个常数值数组）。 参数也可以是二维的，此时，每一列代表一个数据集。
因此，我们将尝试在它们上找到一条直线并投影数据点。（直线是一维的）。选择直线的可能性有很多。 假设蓝色线将是我们的新维度。...正如我们所看到的，我们通过将二维数据点投影到一维空间（即直线）上，将它们转换为一维数据点。 您从本质上将数据的维度从二维减少到一维。一维空间（也就是直线）是二维坐标系的子空间。...# 看一下数据 head(no) 输出 转换和标准化数据 对数转换和标准化，将所有变量设置在同一尺度上。...(f), pch=legpch, ## 使用prcomp()函数的PCA输出的轴图示 pcavar <- round((sdev^2)/sum((sdev^2)) 基础图形 绘制主成分得分图，...使用基本默认值绘制载荷图 plot(scores\[,1\], # X轴的数据 scores\[,2\], # Y轴的数据 vint, # 有类的因素
p=22492 我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。 数据 数据包含177个样本和13个变量的数据框；vintages包含类标签。...这些数据包含在三种类型的葡萄酒中各自发现的几种成分的数量。 # 看一下数据 head(no) 输出 转换和标准化数据 对数转换和标准化，将所有变量设置在同一尺度上。...## 获取椭圆的数据 edf <- data.frame(LV1 = x, LV2=y, factr = f) # 用数据和因子创建数据框 ellipses <- dlply...(f), pch=legpch, ## 使用prcomp()函数的PCA输出的轴图示 pcavar <- round((sdev^2)/sum((sdev^2)) 基础图形 绘制主成分得分图，...使用基本默认值绘制载荷图 plot(scores\[,1\], # X轴的数据 scores\[,2\], # Y轴的数据 vint, # 有类的因素
那学 matplotlib 库有什么用？答案是：可以节约搜索时间。掌握 matplotlib 的速查表并了解其基本接口，根据个性需求从众多资源中编辑我们的绘图，从长期来看会节约很多的时间。...matplotlib 是一个基于 Python 的 2D 绘图库，其可以在跨平台的在各种硬拷贝格式和交互式环境中绘制出高图形。 一个有趣的现象。...pyplot 使用 1 次创建子图，然后使用 OO 方法。 结论：从现在开始，我使用 plt.subpots() 来完成不同的绘图。...然后将多个网格分配给单个图以容纳所需的图形。 ? ? 重点： 我们可以使用 subplot2grid 定制我们的绘图布局。...8.基本的数据分布 EDA 过程中的必要操作。 ? 9.二维数组的等高线图和颜色网格图 热像图（颜色网格图）和等高线图在很多情况下都有助于可视化 2D 数据。 ?
我们今天要复刻的数据可视化作品，是前段时间在微博刷屏的下面这张网易数读的作品，基于作业帮的用户画像数据对哪个地方的学习是“熬夜冠军”进行了可视化表达： 图1 而下面我们就来基于matplotlib，复刻出这幅作品...matplotlib中的「极坐标系」，非常简单方便。...按照惯例，我们先来“肢解”一下这幅图的主要构图元素： 「多子图组合」 这幅作品中主要可以分为「主体扇形」子图和右下角略微“出墙来”的「点缀扇形」子图构成，我们可以使用plt.subplots()创建底层画板之后...，再分别用fig.add_axes(rect, polar=True)来在不同位置插入不同大小的上述子图； 「主体扇形底色交替填充」 首先我们可以观察到在这幅图的「主体扇形」右半圆中，背景色是由颜色交替切换的子扇形区域构成的...“脚手架”（坐标轴线）的效果，你就会更加清楚我的构图逻辑了： 图5 完整代码如下，如有疑问欢迎在评论区与我进行交流： # 生成每份子扇形区域的两边夹角 # 这里[::-1]是为了迎合matplotlib
这个图可能看起来很简单(散点图和有方向的直方图)，其实不然，绘制这样的图也比较困难。...主要的困难是要使直方图处于正确的位置、大小和方向，位置必须在数据坐标中设置，大小必须在图形标准化坐标中给出，方向必须在角度中给出。更复杂的是，我们想要用数据点来表示直方图上方柱子及文本的高度。...，并设置轴参数。...arrowstyle = "->", connectionstyle = "angle,angleA=0,angleB=90,rad=10") 定位和平移副轴 这一步是相对复杂些，下面我们拆分多个步骤演示绘制过程...- w1 / 2, y - h1 / 2, w1, h1)) # 添加柱状图轴 fig.add_subplot(ax2) 装饰轴线 只显示底部轴，并且设置底部轴标签不可见，刻度线朝外。
在这个过程中，pyplot 负责生成图形对象，并通过该对象来添加一个或多个 axes 对象（即绘图区域）。...比如，[ 0.1, 0.1, 0.8, 0.8]，它代表着从画布 10% 的位置开始绘制, 宽高是画布的 80% legend()绘制图例 axes 类的 legend() 方法负责绘制画布中的图例，它需要三个参数...在本节，我们将学习如何在同一画布上绘制多个子图。...#如果新建的子图与现有的子图重叠，那么重叠部分的子图将会被自动删除，因为它们不可以共享绘图区域。...“-”负号的乱码问题 Matplotlib双轴图 在一些应用场景中，有时需要绘制两个 x 轴或两个 y 轴，这样可以更直观地显现图像，从而获取更有效的数据。
因此，我们将尝试在它们上找到一条直线并投影数据点。（直线是一维的）。选择直线的可能性有很多。假设蓝色线将是我们的新维度。...正如我们所看到的，我们通过将二维数据点投影到一维空间（即直线）上，将它们转换为一维数据点。您从本质上将数据的维度从二维减少到一维。一维空间（也就是直线）是二维坐标系的子空间。...数据数据包含177个样本和13个变量的数据框；vintages包含类标签。这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同栽培品种的葡萄酒进行化学分析的结果：内比奥罗、巴贝拉和格里格诺葡萄。...来自内比奥罗葡萄的葡萄酒被称为巴罗洛。这些数据包含在三种类型的葡萄酒中各自发现的几种成分的数量。# 看一下数据head(no)输出转换和标准化数据对数转换和标准化，将所有变量设置在同一尺度上。... pch=legpch, ## 使用prcomp()函数的PCA输出的轴图示 pcavar <- round((sdev^2)/sum((sdev^2))基础图形绘制主成分得分图，使用基本默认值绘制载荷图
答：由于 matplotlib 使用的大部分函数都与 Matlab 中对应的函数同名，且各种参数的含义，使用方法也一致，这就使得熟悉 Matlab 的用户使用起来感到得心应手。...以最常用的matplotlib库为例，Python可以绘制多种形式，包括普通的点线图，柱状图、直方图，饼图，功率谱图，极坐标图以及误差线图等。...例如可以避免当绘图区的X/Y轴的标签，以及标题的字体非常大，导致这些文字不能完整显示出来。也可以避免创建了多个绘图区，绘图区之间有部分重叠的问题。 问12：多副子图如何共用x/y坐标轴？...答：多副子图共用坐标轴用sharex/sharey参数。...如 fig, axs = plt.subplots(1, 3, sharey=True, figsize=(10, 3.5)) 表示从左至右三幅子图共用y轴，只会在左子图上绘制y轴。
Matplotlib简介 Matplotlib是一个绘图库，具有许多功能，可以以易于理解的格式显示数据。...只需几行代码即可生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等对于简单的绘图，pyplot模块提供类似MATLAB的接口，特别是与IPython结合使用时。...Matplotlib中文编码配置 默认情况下绘制图表中如果包含中文会出现乱码这里我们先解决出现乱码的办法，需要修改刚刚安装完的matplotlib模块中的一个配置文件matplotlibrc，我这里在电脑盘符...Matplotlib入门实例 首先我们看一个最简单的图表绘制代码： from matplotlib import pyplot as plt #定义x y 轴的数据值 dev_x = [25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35...Matplotlib综合实例 这里我们绘制一个关于python、js、所有开发者的薪水图表按照年龄进行展示： from matplotlib import pyplot as plt #定义年龄范围列表
Matplotlib已经成为python中公认的数据可视化工具，我们所熟知的pandas和seaborn的绘图接口其实也是基于matplotlib所作的高级封装。...用来容纳所有绘图元素 Axes：容纳了大量元素用来构造一幅幅子图，一个figure可以由一个或多个子图组成 Axis：axes的下属层级，用于处理所有和坐标轴，网格有关的元素 Tick...而Axes则是Figure内部的一个子容器，用于绘制具体的图形。 >>>Matplotlib库中的primitive，通常译为“原始对象”，是用于创建和操作图形的基元。...库中的一个方法，用于在图形中添加子图。...这个方法通常与 pyplot.figure() 一起使用，以创建一个新的图形对象并添加子图。 此外还可以绘制误差折线图等各种图形。
MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。MATLAB语言是面向过程的。利用函数的调用，MATLAB中可以轻松的利用一行命令来绘制直线，然后再用一系列的函数调整结果。...matplotlib有一套完全仿照MATLAB的函数形式的绘图接口，在matplotlib.pyplot模块中。...这套函数接口方便MATLAB用户过度到matplotlib包 import matplotlib.pyplot as plt 在绘图结构中，figure创建窗口，subplot创建子图。...matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import MultipleLocator 绘图操作步骤（以点图、线图为例） #使用numpy产生数据...（空白不绘制） fig,axarr = plt.subplots(4,1) #开一个新窗口，并添加4个子图，返回子图数组 ax1 = axarr[0] #通过子图数组获取一个子图 print(fig
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，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图...其有如下特点： 基于matplotlib aesthetics绘图风格，增加了一些绘图模式 增加调色板功能，利用色彩丰富的图像揭示您数据中的模式 运用数据子集绘制与比较单变量和双变量分布的功能 运用聚类算法可视化矩阵数据...() # 去除上面与右面轴线 有些布局也可以通过调整轴线距数据的偏移来改善,这也能在despine()里完成.当ticks不能覆盖轴线的整个范围时,trim参数可以限制显示的轴线的范围. data =...(data) # 琴形图 sns.despine(offset=10,trim=True) 你也可能通过设置另外的参数来控制移除哪条轴线: sns.set_style("whitegrid") sns.boxplot...(data=data, palette="deep") #箱型图 sns.despine(left=True) #去除左边的轴线 临时设置图表样式 尽管来回切换样式是很简单的,但是你也可以在with语句里用
Figure, subplots 和axes列表 在Matplotlib中，Figure是整个图形窗口，它可以包含一个或多个子图（Axes）。...在使用可以使用Matplotlib时可以使用plt.subplots()命令一次创建多个子图的占位符，输入参数nrows和ncols定义要返回的行和列的数量。...有时将主标题左对齐并添加更多信息(如数据源)可能会很有用，或者使用不同的字体或较小的字体右对齐。...可以自定义图形标签和标题的位置，方法是使用x和y参数，ha用于水平对齐，va用于垂直对齐。x和y所指向的图坐标是从图的左下角开始的0到1之间的数字。...legends 图例是子图中的辅助框，它告诉我们哪些数据点属于哪个逻辑组。
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