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超赞3D可视化图表绘制工具大汇总~~

小编这就安排,比较读者R语言使用者还是蛮多。 网址:R-plot3D[1] R-wzRfun包 R-wzRfun包panel.3d.contour()函数,用于绘制3D拟合曲线,也是较为常用一种3D图表类型。 网址:R-wzRfun[2] R-rayshader包 R-rayshader包作为R语言中为数不多可将ggplot2对象转变成3D可视化对象第三方工具,其绘制可视化图表效果拉满,该通常是将高程数据进行 直方图 data(VADeaths) # hist3D and ribbon3D with greyish background, rotated, rescaled,... hist3D(z = VADeaths ,可参考:更多rgl函数[7] R-plotly包 R-plotly包可绘制3D散点、3D线图、3D表面图等图表,具体如下: 3D散点图 library(plotly) mtcars$am[which

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利用Python绘图和可视化(长文慎入)

(1)设置标题、标签、刻度以及刻度标签 为了说明自定义,我将创建一个简单图像并绘制一段随机漫步: ? ? 要修改X刻度,最简单办法是使用set_xticks和set_xticklabels。前者告诉matplotlib要将刻度放在数据范围哪些位置,默认情况下,这些位置也就是刻度标签。 如果对该文件进行了自定义,并将其放在你自己.matplotlib目录,则每次使用matplotlib就会加载该文件。 12、直方图和密度图 直方图(histogram)是一种可以对值频率进行离散化显示柱状图。数据点被拆分到离散、间隔均匀面元,绘制是各面元数据点数量。 (2)mayavi mayavi项目是一个基于开源C++图形VKT3D图形工具包。跟matplotlib一样,mayavi也能集成到IPython以实现交互式使用

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    Pandas知识点-绘制统计图

    绘图为了显示(show()方法)图形,会导入matplotlib.pyplot(as plt),可以使用plt对象xticks()方法设置x刻度值,刻度倾斜度等,yticks()同理。 可以使用text()方法添加图形数值标签。 ? kind参数默认为line,绘制折线图可以指定kind参数。 绘制散点图,通过x参数和y参数指定散点图x数据和y数据。x和y都是DataFrame列标签,绘图时会根据列标签读取对应列数据。 s: 使用s参数设置散点图中点大小。 ? Pandas,绘制图形除了plot()中指定kind参数外,还可以通过plot链式调用对应方法,如plot.scatter()表示绘制散点图,后面绘制柱状图直方图、饼图等也可以用链式调用方式 当然,设置x刻度值,y刻度值,数值标签等要注意方向转换。 六、绘制直方图 ? 使用plot链式调用hist()方法,或在plot()设置kind为hist,都可以绘制直方图

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    数据分析与数据挖掘 - 08图形绘制

    一 图基本构成 1 画图基本介绍 Matplotlib是数据可视化工作,最常用一个可视化。 ) 5 刻度修改 我们看到,坐标上还会有一些刻度存在,我们只需要在上边代码后边加入一段代码,就可以进行刻度修改了: new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5) # 设置坐标刻度 这里需要注意是,如果上下左右只操作其中左侧和底部,那么其他两条线将仍然默认是黑色,还有另外一个小技巧,我们上面的图形总是一个方框显示,我们可以把右侧和顶部线条设置颜色,这样看起来就与我们平时坐标看起来一个样子了 首先我们来学习一下bar()函数,它功能是x上绘制定性数据分布特征,也就是柱状图使用方法是plt.bar(x,y),其中x表示x定性数据类别,而y表示每种定性数据类别的数量。 直方图擅长总结和描述连续型数据分布,而柱状图更加擅长描述和总结离散型数据分布,所以你未来应用场景,首先判断数据特点,然后再决定使用什么图形去描述这些数据。

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    R in action读书笔记(14)第十一章 中级绘图 之一:散点图(高能预警)

    car包scatterplotMatrix()函数也可以生成散点图矩阵,并有以下可选操作: 以某个因子为条件绘制散点图矩阵; 包含线性和平滑拟合曲线; 主对角线放置箱线图、密度图或者直方图各单元格边界添加须图 spread = FALSE选项表示添加展示分散度和对称信息直线,lty.smooth =2设定平滑(loess)拟合曲线使用虚线而不是实线。 ? 主对角线核密度曲线改成了直方图,并且直方图是以各车气缸数为条件绘制。图形包含主对角线直方图以及其他部分线性和平滑拟合曲线。 Scatterplot3d(x,y,z) x被绘制水平上,y被绘制竖直上,z被绘制透视轴上。 旋转三维散点图 用rgl包plot3d()函数创建可交互三维散点图。你能通过鼠标对图形进 行旋转。函数格式为:plot3d(x,y,z) 其中x、y和z是数值型向量,代表着各个点。

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    Python数据分析Matplotlib

    1.9 绘制正弦余弦函数曲线 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 使用nplinspace函数,创建一个值负π到π之间,大小为 3 matplotlib——直方图 使用matplotlib.pyplotbar或barh函数绘制条形图。 6.3 三维柱状图 # 导入包matplotlibpyplot模块,用别名plt表示,导入包numpy,并用别名np表示,载入3D 绘图模块mpl_toolkits.mplot3dAxes3D from 7.1.2 绘制序号为1,2两张图 如果指定 figure() ,figure(1) 命令默认会被建立,同样如果你指定 subplot(numrows, numcols, fignum) plt.axis画出绘图区域,并标记该区域颜色为红色,用于内嵌另外一个图,然后该内嵌图中使用plt.plot()绘制一个曲线图,用plt.title函数设置标题,plt.xlim函数设置x刻度范围

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    数据分析可视化-常见图形

    (1)单个图绘制 创建图对象: fig = plt.figure() # 设置figsize参数可以确保图片保存到磁盘具备一定大小和纵横比. image.png 柱形图: 柱状图绘制是x坐标对应y取值,plot代码中加入kind=‘bar’就可以得到垂直柱状图,‘barh’则是水平柱状图直方图直方图histogram是一种可以对值频率进行离散化显示柱状图。可以通过调用Series或者DataFramehist函数得到。 数据点被分割到离散,间隔均匀面元,绘制是各个面元数据点数量。其中参数bins表示面元单位,可以用normed设置是否进行归一化。 密度图: 密度图经常和直方图绘制在一起。 调用plotkind设置为‘kde’就可以生成密度图。 散布图: 散布图是观察两个一维数据序列之间关系有效手段。散布图也被成为散布图矩阵,它还支持在对角线上放置各个序列直方图或者密度图。

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    数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

    x刻度和范围可以通过xticks和xlim选项进行调整,相应地y使用yticks和ylim进行调整。表9-3是plot全部选项列表。本节我会介绍这些选项一些,其余你可以自行探索。 use_index 使用对象索引刻度标签 rot 刻度标签旋转(0到360) xticks 用于x刻度值 yticks 用于y xlim x范围(例如[0,10]) ylim y范围 grid 绘制柱状图,Series或DataFrame索引将会被用作x刻度(bar)或y刻度(barh)(参考图9-15): In [64]: fig, axes = plt.subplots(2, 1 DataFrame柱状图将每一行值分组到并排柱子一组。 借助像Bokeh和Plotly这样工具,web浏览器创建动态、交互式图像工作现在已经可以实现。

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    Python数据可视化——matplotlib使用

    也可以直接一次性创建多个图框,然后使用时候进行索引使用就行,比如下面的subplots(2,3)就是一次性建立两行三列个坐标,而axes[0,1]则表示利用第0行第2列对应图框。 subplots参数:除几行几列外,还有sharex和sharey,表示x(y)刻度是否要保持相等刻度。默认情况是False,即不相等。 柱状图:需要给plot方法传入参数kind,其中kind="bar"表垂直柱状图、kind="barh"表水平柱状图。Series和DataFrame索引将会被用作X(或Y)刻度。 还可以利用s.value_counts().plot(kind="bar")来图形化显示Series各值出现频率。 直方图:是一种可以对值频率离散化显示柱状图。 通过调用Series.hist()方法即可创建。 密度图:与直方图相关一种类型图,是通过计算“可能会产生观测数据连续概率分布估计”而产生,通过给plot传入参数kind="kde"即可。

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    R语言绘图:复杂散点图绘制

    散点图矩阵 1.1 paris()函数 基础函数paris()函数用于创建散点图矩阵,panel.cor()函数是自定义面板函数(panel function),用于矩阵上三角显示相关度;下三角使用系统预定义平滑函数 , x.ticklabs, y.ticklabs, z.ticklabs # 刻度刻度值 type # 用于指定点类型,p是点,l是线,h是x-y平面垂线 highlight.3d # 当type = "p" 或 type = "h" ,根据y坐标把点绘制成不同颜色; # 其他情况下,使用color参数值来绘制点颜色。 可旋转3D散点图: library(rgl) with(mtcars, plot3d(wt,disp,mpg,col='red',size=5)) library(car) with(mtcars 气泡图 使用气泡图来展示三个变量之间关系,先创建一个二维散点图,然后用点大小来代表第三个变量值。

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    matplotlib图形绘制

    处理大型数据集非常快。更容易操纵绘图细节 旧默认绘图样式:通常需要小调整以产生有吸引力图。开发活跃成员数量较少(与Matplotlib相比)。 处理大型数据集非常快。 更容易操纵绘图细节 旧默认绘图样式:通常需要小调整以产生有吸引力图。 开发活跃成员数量较少(与Matplotlib相比)。 两张图放置不同画布 # 导入matplotlib.pyplot import matplotlib.pyplot as plt # 开启字画布 nrows 代表行 ncols 代表列 figsize ","Sat","Sun"] # y刻度 y = [24,25,25,27,29,30,19] # 绘制柱状图 plt.bar(x,y,width=0.3,color="r") plt.xticks( ","Sun"] # y刻度 y = [24,25,25,27,29,30,19] # 绘制柱状图 plt.barh(x,y,color="r") plt.yticks(x,xticks) # 设置x

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    python数据科学系列:matplotlib入门详细教程

    导读 上篇,介绍了numpy常用接口及使用,并对部分接口方法进行了详细对比。 因其过于庞大官方建议使用 ? plt接口和面向对象接口混合绘图 鉴于pylab特殊性,matplotlib绘图主要采用前2种方式。 legend,图表添加label图例参数后,通过legend进行显示 xlabel/ylabel,分别用于设置x、y标题 xticks/yticks,分别用于自定义坐标刻度显示 text/arrow contour,实际上是一个伪3D图形,仍然是2维空间绘图,但可以表达3维信息。例如在机器学习,contour常用于绘制分类算法超平面 ? 如果需要绘制真3D图形,则需要额外导入matplotlib专用3D绘图库:mpl_toolkits,包括3DAxes对象和常用图表3D版: plot3D3D版plot,可用于绘制3维空间折线图或点图

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    Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

    默认值:False,即画阴影 labeldistance:label标记绘制位置,相对于半径比例,默认值为1.1, 如<1则绘制饼图内侧 autopct:控制饼图内百分比设置,可以使用format 构建直方图,第一步是将值范围分段,即将整个值范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续、不重叠变量间隔,间隔必须相邻,并且通常是相等大小。 ▲图7 水平箱形图 07 组合图 前面介绍都是figure对象创建单独图像,有时候我们需要在同一个画布创建多个子图或者组合图,此时可以用add_subplot创建一个或多个subplot来创建组合图 nrows:subplot行数 ncols:subplot列数 sharex:所有subplot应该使用相同X刻度(调节xlim将会影响所有的subplot) sharey:所有subplot应该使用相同 Y刻度(调节ylim将会影响所有的subplot) subplot_kw:用于创建各subplot关键字字典 **fig_kw:创建figure其他关键字,如plt.subplots(3,3,figsize

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    -Day3.常见图形不同绘制方式

    我们了解了常用五种图形: 散点图 折线图 柱状图 直方图 饼图 那么如何用Matplotlib和Seaborn来画出它们。 3D图形供我们使用。 掌握两个使用可以满足我们不同情况下需求。 散点图 散点图(scatter plot),它将两组数据(或者变量)值显示二维坐标,适合展示两个变量之间关系。 Seaborn,数据格式需要转换一下,采用科学计算Pandas数据格式DataFrame;对DataFrame概念我们了解即可,下期DataScience也会推出科学计算Numpy和Pandas 折线图 折线图能够显示数据变化趋势,matplotlib使用plot函数绘制,而在seaborn使用 lineplot(x,y,data=None)函数;data是传入数据,一般是pandas

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    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    Matplotlib 中有大量可用色图;要看到它们列表,你可以使用 IPython 来探索plt.cm模块。要在 Python 更加正规使用颜色,你可以查看 Seaborn 工具和文档。 注意默认情况下,文字是指定坐标位置靠左对齐:这里每个字符串开始"."位置就是每种转换坐标位置。 transData坐标给定是通常使用 x 和 y 坐标位置。 每个axes对象都有着属性xaxis和yaxis,表示 x 和 y ,其中包含着所有的属性用来指代线、刻度和标签。 主要和次要刻度 每个坐标上,都有主要刻度和次要刻度概念。 默认 Matplotlib 很少使用次要刻度,但是在对数图表我们可能会看到它们: Matplotlib 2.0 之后,当 axis 跨度过大,默认次要刻度将会不再展示,因此,下面的代码经过了修改 这是用来展示数学符号和公式简便方法:在这个例子" plt.FuncFomatter()提供了对于图表刻度最高级自定义和精细控制,并且当你需要创建需要印刷或出版图表非常方便。

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    《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它Python可视化工具9.4 总结

    你还可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同X或Y比较相同范围数据,这也是非常实用,否则,matplotlib会自动缩放各图表界限。 笔记:你必须调用plt.legend(或使用ax.legend,如果引用了的话)来创建图例,无论你绘图是否传递label标签选项。 设置标题、标签、刻度以及刻度标签 为了说明自定义,我将创建一个简单图像并绘制一段随机漫步(如图9-8所示): In [37]: fig = plt.figure() In [38]: ax = 如果对该文件进行了自定义,并将其放在你自己.matplotlibrc目录,则每次使用matplotlib就会加载该文件。 你可以用seaborn.set不同图形外观之间切换: In [90]: sns.set(style="whitegrid") 直方图和密度图 直方图(histogram)是一种可以对值频率进行离散化显示柱状图

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    Python-matplotlib 学术柱状图绘制

    引言 柱状图或条形图在学术论文中使用频率还是很大,图中需要以不同颜色对不同数据进行区分,但当涉及黑白打印,色彩颜色区别度较小,导致难以理解,因此需要绘制黑灰颜色或者黑白阴影柱状图或者条形图,下面就具体介绍使用 上述图表对一般期刊图表要求基本可以满足,打印效果也还不错。当然也可以使用纹理填充,涉及主要参数为hatch 属性设置。 统计直方图hist绘制 部分论文中出现对一组数据进行统计不同区间内数据个数,这就需要绘制统计直方图,下面就进行此图绘制,所使用方法为plt 方法绘制,具体代码如下: import pandas as patternplot软件包是用于R创建美观且内容丰富饼图,环形图,条形图和箱形图工具。它可以用颜色或纹理或png任何外部图像填充饼图,环形图,条形图和箱形图或jpeg格式。 总结 python-matplotlib绘制纹理填充学术性柱状图以及统计直方图绘制过程整体上不难,主要还是细节设置,此外,本推文也使用 plt 方法进行绘制。

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    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    Matplotlib 中有大量可用色图;要看到它们列表,你可以使用 IPython 来探索plt.cm模块。要在 Python 更加正规使用颜色,你可以查看 Seaborn 工具和文档。 (左上)直方图倒转x方向 这种沿着数据各自方向分布并绘制相应图表需求是很通用,因此 Seaborn 包它们有专门 API 来实现 9.文本和标注 创建一个优秀可视化图表关键在于引导读者 每个axes对象都有着属性xaxis和yaxis,表示 x 和 y ,其中包含着所有的属性用来指代线、刻度和标签。 主要和次要刻度 每个坐标上,都有主要刻度和次要刻度概念。 默认 Matplotlib 很少使用次要刻度,但是在对数图表我们可能会看到它们: Matplotlib 2.0 之后,当 axis 跨度过大,默认次要刻度将会不再展示,因此,下面的代码经过了修改 这是用来展示数学符号和公式简便方法:在这个例子" plt.FuncFomatter()提供了对于图表刻度最高级自定义和精细控制,并且当你需要创建需要印刷或出版图表非常方便。

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    40000字 Matplotlib 实操干货,真的全!

    Matplotlib 中有大量可用色图;要看到它们列表,你可以使用 IPython 来探索plt.cm模块。要在 Python 更加正规使用颜色,你可以查看 Seaborn 工具和文档。 注意默认情况下,文字是指定坐标位置靠左对齐:这里每个字符串开始"."位置就是每种转换坐标位置。 transData坐标给定是通常使用 x 和 y 坐标位置。 每个axes对象都有着属性xaxis和yaxis,表示 x 和 y ,其中包含着所有的属性用来指代线、刻度和标签。 主要和次要刻度 每个坐标上,都有主要刻度和次要刻度概念。 默认 Matplotlib 很少使用次要刻度,但是在对数图表我们可能会看到它们: Matplotlib 2.0 之后,当 axis 跨度过大,默认次要刻度将会不再展示,因此,下面的代码经过了修改 这是用来展示数学符号和公式简便方法:在这个例子" plt.FuncFomatter()提供了对于图表刻度最高级自定义和精细控制,并且当你需要创建需要印刷或出版图表非常方便。

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    【直播回顾】轻松入门数据可视化

    超过42,000家客户通过使用Tableau在办公室或随时随地快速获得结果。数以万计用户使用TableauPublic 博客与网站中分享数据。 我们可以方便从多种数据源导入数据,使用Dax创建计算字段,创建多种样式交互式图表,并发布共享。 R语言数据可视化方法 如需绘制这些不同类型图表,我们主要使用R ggplot2及其拓展包extension,比如ggrepel、ggally、ggalluvial等包;也还会使用lattice、plot3D 因为ggplot2包暂时不擅长三维图表绘制,我们需要使用lattice包wireframe()和cloud()等函数,plot3Dpersp3D()、hist3D()、scatter3D()、lines3D Rggplot2包geom_path()和geom_polygon()等函数,结合地理空间坐标系可以使用DataFrame格式数据,绘制不同投影下世界与国家地图。

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