1、Python包的加载与画图设置（不懂可以不看）： # 包的加载 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import...表格数据如图所示 3、使用表格数据画图： plt.figure(dpi=120) # 在进行标准化与中心化处理之前绘制热图，由于不同列的数据差距过大，在绘制热图的时候就会导致反应出来的效果不好（例如：...某一列的数据都在100~900，而另一列的数据都在10~99） # sns.heatmap(state_data) sns.heatmap(data=state_data, cmap...,默认为白色 ) plt.title('未经过中心化与标准化的数据') 出图 4、遇到了问题： 如上图所示，使用表格数据绘制了一张热图，但是发现由于表格中的数据相差过大（Population...5、对源数据进行标准化与中心化，然后重新出图： state_data_norm = norm_(state_data) # 这里对数据进行标准化与中心化处理，处理后各个列的数据都向中间靠拢 sns.heatmap
简介 科研论文配图多图层元素（字体、坐标轴、图例等）的绘制条件提出了更高要求，我们需要更改 Matplotlib 和 Seaborn 中的多个绘制参数，特别是在绘制含有多个子图的复杂图形时，容易造成绘制代码冗长...多子图绘制处理 共享轴标签 在使用 Matplotlib 绘制多子图时，不可避免地要进行轴刻度标签、轴标签、颜色条（colorbar）和图例的重复绘制操作，导致绘图代码冗长。...，其中 （a）为无共享轴标签样式； （b）为设置 Y 轴共享标签样式； （c）展示了设置 Y 轴共享方式为 Limits 时的样式，可以看出，每个子图的刻度范围被强制设置为相同，导致有些子图显示不全...； （d）展示了设置 Y 轴共享方式为 True 时的样式，此时，轴标签、刻度标签都实现了共享。...此外，在子图外部绘制颜色条（colorbar）时，如 fig.colorbar (..., ax=ax)，需要从父图中借用部分空间，这可能导致具有多个子图的图形对象的显示出现不对称问题。
二、seaborn绘制热力图 Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。...如果是DataFrame，则df的index/column信息会对应到heatmap上，即df.index对应到热力图的x轴，df.columns对应到热力图的y轴 vmax，vmin：分别是热力图的颜色取值最大和最小范围...，默认是根据data数据表里的取值确定 center：数据表取值有差异时，设置热力图的色彩中心对齐值；通过设置center值，可以调整生成的图像颜色的整体深浅 robust：默认取值False；如果是True...arguments are passed to ax.pcolormesh cbar：是否在热力图侧边绘制颜色刻度条，默认值是True cbar_kws：热力图侧边绘制颜色刻度条时，相关字体设置，默认值是...None cbar_ax：热力图侧边绘制颜色刻度条时，刻度条位置设置，默认值是None cmap:从数字到色彩空间的映射 cmap：从数字到色彩空间的映射，改变cmap参数可以改变图的颜色，cmap有以下选择
plt.plot()函数接受额外的参数可以用来指定它们。通过指定color关键字参数可以调整颜色，这个字符串类型参数基本上能用来代表任何你能想到的颜色。...而且这些符号代码可以和线条、颜色代码一起使用，这会在折线图的基础上绘制出散点： plt.plot(x, y, '-ok'); ?...造成这个差异的原因是plt.scatter支持每个点使用不同的大小和颜色，因此渲染每个点时需要完成更多额外的工作。...并且我们加上了plt.colorbar()函数，这个函数会在图表边上创建一个颜色图例用以展示颜色所表示的数值区域： plt.contourf(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy') plt.colorbar...默认 Matplotlib 很少使用次要刻度，但是在对数图表中我们可能会看到它们： 在 Matplotlib 2.0 之后，当 axis 的跨度过大时，默认次要刻度将会不再展示，因此，下面的代码经过了修改
会在一组默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。...，这会在折线图的基础上绘制出散点： plt.plot 还有很多额外的关键字参数用来指定广泛的线条和点的属性： plt.plot(x, y, '-p', color='gray', markersize...造成这个差异的原因是plt.scatter支持每个点使用不同的大小和颜色，因此渲染每个点时需要完成更多额外的工作。...并且我们加上了plt.colorbar() 函数，这个函数会在图表边上创建一个颜色图例用以展示颜色所表示的数值区域： plt.contourf(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy') plt.colorbar...默认 Matplotlib 很少使用次要刻度，但是在对数图表中我们可能会看到它们： 在 Matplotlib 2.0 之后，当 axis 的跨度过大时，默认次要刻度将会不再展示，因此，下面的代码经过了修改
会在一组默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。...，这会在折线图的基础上绘制出散点： plt.plot(x, y, '-ok'); plt.plot还有很多额外的关键字参数用来指定广泛的线条和点的属性： plt.plot(x, y, '-p', color...造成这个差异的原因是plt.scatter支持每个点使用不同的大小和颜色，因此渲染每个点时需要完成更多额外的工作。...并且我们加上了plt.colorbar()函数，这个函数会在图表边上创建一个颜色图例用以展示颜色所表示的数值区域： plt.contourf(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy') plt.colorbar...默认 Matplotlib 很少使用次要刻度，但是在对数图表中我们可能会看到它们： 在 Matplotlib 2.0 之后，当 axis 的跨度过大时，默认次要刻度将会不再展示，因此，下面的代码经过了修改
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...在 Notebook 中画图时，将图形直接嵌在 Notebook 页面中，有两种展现形式: %matplotlib notebook 会在 Notebook 中启动交互式图形。...在脚本中画图时，显示图形的时候必须使用 plt.show() 和 plt.show()会启动一个事件循环（event loop），并找到所有当前可用的图形对象，然后打开一个或多个交互式窗口显示图形。...[1]查看每个样式的效果 plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100) # 获取当前轴，必要时创建一个 ax = plt.gca() # 设置将X轴的刻度值放在底部X轴上 ax.xaxis.set_ticks_position...（默认）为标量值设置标签 LogFormatter 对数坐标轴的默认格式生成器 x 轴的刻度与标签 常用参数方式: plt.xticks(ticks=x轴的刻度, labels=刻度的标签) ticks
虽然一般情况下 Matplotlib 不会使用次要刻度，但是你会在对数图中看到它们 import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid...然而，次要刻度有一个 NullFormatter 对象处理标签，这样标签就不会在图上显示了。 下面来演示一些示例，看看不同图形的定位器与格式生成器是如何设置的。...需要注意的是，我们移除了 x 轴的标签（但是保留了刻度线 / 网格线），以及 y 轴的刻度（标签也一并被移除）。 隐藏人脸图形的坐标轴 在许多场景中都不需要刻度线，比如当你想要显示一组图形时。...3 增减刻度数量 刻度拥挤的图形 默认刻度标签有一个问题，就是显示较小图形时，通常刻度显得十分拥挤。...（默认）为标量值设置标签 LogFormatter 对数坐标轴的默认格式生成器 到此这篇关于Matplotlib自定义坐标轴刻度的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关Matplotlib自定义坐标轴刻度内容请搜索
Seaborn旨在帮助用户轻松地生成有吸引力和信息丰富的可视化结果。...内置的统计图形：Seaborn提供了一系列内置的统计图形，例如柱状图、箱线图、散点图、折线图等。这些图形不仅易于使用，还具有各种选项和参数，可以帮助你更好地展示和理解数据。...数据集可视化：Seaborn还包含一些内置的示例数据集，这些数据集可以直接在库中使用。你可以使用这些数据集来快速生成演示图表，同时也可以将它们作为学习和实践的基础。...统计功能增强：Seaborn提供了许多额外的统计功能，使得数据探索更加方便。例如，你可以使用Seaborn轻松地绘制分布图、拟合回归线、绘制核密度图等。...多变量数据可视化：Seaborn提供了一些强大的工具来可视化多变量数据。你可以使用Seaborn绘制矩阵图、热力图、聚类图等，以揭示不同变量之间的关系和模式。
我们将使用随机生成的数据集来模拟复杂的散点图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建示例数据集 np.random.seed(...import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建一个示例数据集，这里使用随机生成的数据 np.random.seed(0) data =...6、热力图 热力图（Heatmap）：用于可视化矩阵数据，通常用于显示相关性、相似矩阵或特征之间的关系。...import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建示例数据集（这里使用随机生成的数据） np.random.seed(0) data = np.random.rand...import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据集（这里使用随机生成的数据） labels = ['Category A', 'Category B', 'Category
seaborn简化了很多常用可视化类型的生成。 导入seaborn会修改默认的matplotlib配色方案和绘图样式，这会提高图表的可读性和美观性。...alpha 图片不透明度(从0到1) kind 可以是 'area'、 'bar'、 'barh'、 'density'、'hist'、 'kde'、 'line'、 'pie' logy 在y轴上使用对数缩放...在绘制柱状图时，Series或DataFrame的索引将会被用作x轴刻度(bar)或y轴刻度(barh)(参考图9-15)： In [64]: fig, axes = plt.subplots(2, 1...▲图9-18 每天派对数量的百分比 你可以看到本数据集中的派对数量在周末会增加。 对于在绘图前需要聚合或汇总的数据，使用seaborn包会使工作更为简单。...参考seaborn.pairplot的文档字符串可以看到更多细节的设置选项。 05 分面网格和分类数据 如果数据集有额外的分组维度怎么办？使用分面网格是利用多种分组变量对数据进行可视化的方式。
Seaborn 是一个基于matplotlib的高级可视化效果库，针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取，seaborn可以用短小的代码去绘制描述更多维度数据的可视化效果图 其他库还包括 Bokeh...我们可视化步骤也需要对数据进行整理，转换成我们需要的格式再套用可视化方法完成作图。...刻度，标签和图例 plt的xlim、xticks和xtickslabels方法分别控制图表的范围和刻度位置和刻度标签。 调用方法时不带参数，则返回当前的参数值；调用时带参数，则设置参数值。...：在Y轴上使用对数标尺 DataFrame.plot方法的参数 DataFrame除了Series中的参数外，还有一些独有的选项。...sort_columns：以字母顺序绘制各列，默认使用当前顺序 柱状图 在生成线型图的代码中加上kind=‘bar’或者kind=‘barh’，可以生成柱状图或水平柱状图。
本节提要：colorbar刻度标签的进一步操作、不使用默认ax传入自定义colorbar、matplotlib.colors与colorbar的结合操作。...由于设置了labelsize=20，调大了刻度数字的字号大小，电脑自适应了刻度，这样就只有0,20,40三个刻度标签，显得colorbar右侧刻度标签畸少。...(pad=float) 二、不使用默认ax传入自定义colorbar 在前面的教程中，大部分的colorbar都是通过关键字参数传入的默认子图，这在大部分时候是非常方便的，但是某些时候会出现extend...因为要在后面方便比较，所以使用了默认的颜色viridis。 第二句，设定取值条范围，最大6℃，最小8.7℃。 第三句，添加色条子图的绝对位置。 第四句，在画布上添加自定义色条。...在绘制填色图时，传入自定义的颜色表和索引，使用白化程序清除恩施州以外地区的填色，将自定义的颜色表传入colorbar： cs= ax.contourf(olon,olat,rain_new,levels
本节提要：colorbar刻度标签的进一步操作、不使用默认ax传入自定义colorbar、matplotlib.colors与colorbar的结合操作。...由于设置了labelsize=20，调大了刻度数字的字号大小，电脑自适应了刻度，这样就只有0,20,40三个刻度标签，显得colorbar右侧刻度标签畸少。...(pad=float) 不使用默认ax传入自定义colorbar 在前面的教程中，大部分的colorbar都是通过关键字参数传入的默认子图，这在大部分时候是非常方便的，但是某些时候会出现extend='...因为要在后面方便比较，所以使用了默认的颜色viridis。 第二句，设定取值条范围，最大6℃，最小8.7℃。 第三句，添加色条子图的绝对位置。 第四句，在画布上添加自定义色条。...在绘制填色图时，传入自定义的颜色表和索引，使用白化程序清除恩施州以外地区的填色，将自定义的颜色表传入colorbar： cs= ax.contourf(olon,olat,rain_new,levels
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