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笔记：使用python绘制常用的图表

参考链接： Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1 本文介绍如果使用python汇总常用的图表，与Excel的点选操作相比，用python绘制图表显得比较比较繁琐，尤其提现在对原始数据的处理上...但两者在绘制图表过程中的思路大致相同，Excel中能完成的工作python大多也能做到。为了更清晰的说明使用python绘制图表的过程，我们在汇总图表的代码中进行注解，说明每一行代码的具体作用。...可以使用下面的字体名称替换family=后面的内容以改变图表中所显示的字体。...图表中的颜色，可以直接使用颜色名称，也可以使用简称来设置图表中使用的颜色，本文中没有使用默认的颜色，而是使用了自定义颜色。...自定义颜色的色号，本文中使用的是Hex色号，下面给出了Hex和RGB的对应关系，以及相应的颜色。可以使用下面的Hex色号替换本文中图表的颜色。

1.2K30

使用mplfinance绘制股市图表的详细教程

安装完成后，我们就可以开始使用mplfinance来创建各种股市图表了。第二部分：绘制基本的K线图mplfinance最基本的功能之一就是绘制K线图，展示股票的开盘价、收盘价、最高价和最低价。...参数type='candle'表示绘制K线图，style='yahoo'表示使用雅虎金融风格的图表。第三部分：自定义K线图的外观mplfinance提供了丰富的参数，允许用户自定义K线图的外观。...以下是一些常用的参数及其说明：title：设置图表标题。ylabel：设置y轴标签。addplot：添加附加的绘图，比如趋势线、均线等。figscale：设置图表的缩放比例。...通过调整ylabel、figscale等参数，可以进一步自定义图表的外观。第四部分：绘制其他类型的图表除了K线图之外，mplfinance还支持绘制其他类型的股市图表，比如线图、柱状图等。...通过选择不同的type参数，可以绘制出适合自己需求的图表类型。结论： mplfinance是一个功能丰富的股市图表绘制库，能够满足用户对于股市数据可视化的各种需求。

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    OEEL图表——进行直方图绘制histogram函数的使用

    简介 本文将使用histogram函数来进行数据分析。 直方图是一种用于可视化数据分布的图表。它可以帮助我们理解数据的集中程度、偏移程度和分散程度。以下是直方图的一些主要作用： 1....展示数据分布：直方图可以将数据按照不同区间进行分组，并以柱状图的形式呈现。通过观察直方图的形状和高低，我们可以了解数据在不同区间内的分布情况。 2. 检测异常值：直方图可以帮助我们发现数据中的异常值。...异常值往往会导致直方图在某一区间内出现明显的峰值或者缺口。通过观察直方图，我们可以发现这些异常值并进行进一步的分析。 3. 判断数据分布的偏度和峰度：直方图的形状可以反映数据的偏度和峰度。...偏度指的是数据分布的对称性，而峰度指的是数据分布的尖锐程度。通过观察直方图的形状，我们可以初步判断数据的偏度和峰度。 4. 比较数据分布：直方图可以用来比较不同数据集的分布情况。...通过将多个直方图进行重叠或并列显示，我们可以直观地比较数据集之间的差异和相似性。 总的来说，直方图是一种简单而有效的数据分析工具，可以帮助我们了解和解释数据的分布特征。

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    JavaScript 使用 for 循环时出现的问题

    这个问题的讨论最初来自公司内部邮件，我只是把这个问题的讨论内容记录下来。...有一些项目组在定位问题的时候发现，在使用 “for(x in array)” 这样的写法的时候，在 IE 浏览器下，x 出现了非预期的值。...如果自定义了 Array.prototype.indexOf 方法（譬如源于某 prototype 污染），也许是因为老版本 IE 浏览器并不支持 array.indexOf 方法，而开发者又很想用，那么这样的浏览器可能会出现这样的问题...的循环时的问题，因为 JavaScript 没有代码块级别的变量，所以这里的 i 的访问权限其实是所在的方法。...使用 JavaScript 1.7 中引入的 “let”可以解决这个问题，使 i 成为真正的代码块级别的变量： for(let i =0; i < a.length; i++) 最后，在 Google

    4K10

    echarts的引入和使用（fasadmin中如何使用echarts绘制图表）

    然后还支持npm的方式引入，这种看官网文档即可 https://echarts.apache.org/handbook/zh/get-started/ 这里重点介绍在fasadmin中如何使用echarts...绘制图表 拿柱状图为例 以fasadmin网站首页的index.html文件为例讲解 1、引入echarts.min.js （路径正确就可以） <script src=”__CDN__/assets/js...var myChart = echarts.init(document.getElementById('main')); // 指定图表的配置项和数据 var option = {...type: 'bar', data: [5, 20, 36, 10, 10, 20] } ] }; // 使用刚指定的配置项和数据显示图表...div上的id即可 不懂的比葫芦画瓢即可 未经允许不得转载：肥猫博客 » echarts的引入和使用（fasadmin中如何使用echarts绘制图表）

    1.6K20

    中了数据可视化的毒：BBC如何使用R语言绘制数据图表？

    但当涉及到绘制图表时，情况又不一样。 我们曾使用了 R（尤其是 R 的数据可视化软件包 ggplot2）来进行数据探索，从而让模式可视化以及帮助我们理解数据和寻找故事。...这个软件包的开发目的是处理所有反复出现的障碍，简化在所有图表中添加对象的工作流程。...当我们刚开始使用 R 时，每次绘制图表时都必须调整每个单独的元素以将默认的 ggplot 风格改成我们内部的 BBC 风格。 将其保存为一个函数很明显是简化我们生活的第一要务。...预选择条形图的颜色以匹配我们的设计调色板好不好？ 我们抵住了过于规范的诱惑，提出了适用于创建图表时可能出现的每个潜在问题的普适性解决方案。...对于这个软件包，我们的目标是仅包含绘制每张图表时所必需的函数，以简化工作流程，也不失灵活性——因为灵活性是使用 ggplot2 的一大实在优势。 ?

    1.8K40

    使用Java和图形库绘制一个简单的多维数据可视化图表

    当涉及到绘制多维数据可视化图表时，Java提供了多种图形库供我们选择。下面将介绍一种基于JavaFX的图形库，通过它可以轻松地创建一个简单的多维数据可视化图表。...在以下示例中，我们将使用JavaFX的折线图来展示多维数据的变化趋势。 首先，我们需要创建一个JavaFX应用程序，并添加必要的依赖项到项目中。...我们还创建了一个NumberAxis，用于设置x轴和y轴。然后，我们创建了一个数据系列series，并向其中添加了一些数据点。...请注意，本示例仅展示了如何使用JavaFX的折线图来绘制简单的多维数据可视化图表。如果你需要处理更复杂的数据或使用其他类型的图表（如柱状图或散点图），JavaFX也提供了相应的类和方法来帮助你实现。...总结起来，通过使用JavaFX的图形库，我们可以轻松地绘制一个简单的多维数据可视化图表。

    20610

    Spring整合redis的key时出现xacxedx00x05t前缀问题

    Spring的RedisTemplate进行Redis数据存取操作，实际应用中发现Redis中key和value会出现“无意义”乱码前缀\xac\xed\x00\x05t\x00-（样例\xac\xed...这个乱码前缀是怎么产生的呢？有什么含义？是不是固定的？带着这三个问题，我们一探究竟。...这里引出一个小问题：为什么是\x00\x05而不是\x05？ 因为上面2个值write时采用的是short，占2个字节。 样例乱码\x05后面有个t，不是很明显。...经试验， key长度65535时，乱码为\xac\xed\x00\x05t\xff\xff key长度65545时，乱码为\xac\xed\x00\x05|\x00\x00\x00\x00\x00\x01...如果我们新接手一个系统，它是这样使用RedisTemplate的。现在我们需要排查一个和缓存相关的问题，需要看下Redis中某个缓存值是否存在？

    11310

    Info模式下的隐形杀手(SpringMVC同时使用和FormattingConversionServiceFactoryBean时出现的问题)

    我个人习惯项目运行的时候是debug模式跑着，但是，问题来了，启动竟然抛点异常。。。。。可是上周还好好的，让我有点怀疑人生了。...但是还有一个但是，我把日志模式改为info模式，这个贱贱的错误又隐藏起来了，项目一切正常运行，是没问题的。声明一点啊，这个错误不是跟日志的模式有关。        ...出现问题的根源，就是springmvc框架加载项目的时候，同时使用了加载静态资源的和定义了全局日期转换器。 1 转换到java.util.List的时候失败了。 【为什么会出现这个问题？...由于本人能力有限，还没有真正的了解到具体说法，如朋友你知底，请留言共勉，万分感谢】  但是出现问题我们必须以最快的速度干掉它，那么解决办法我给各位提供了2种(既然是不能用这种方式同时出现，那么我就只允许他们只出现一种

    3.8K50

    猫头虎 分享：Python库 Matplotlib 的简介、安装、用法详解入门教程

    我们可以通过以下代码绘制一个简单的折线图： import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 7, 11...') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') # 显示图表 plt.show() 3.3 自定义图表元素 Matplotlib 的强大之处在于其高度可定制的能力...今天猫头虎就和大家一起解决几个常见的 Bug。 4.1 问题一：图表无法显示 4.1.1 问题描述 在使用 plt.show() 显示图表时，可能会出现图表窗口未弹出的情况。...以下是猫头虎给大家的一些建议： 保持 Matplotlib 的最新版本：新版本通常会修复已知问题。 阅读官方文档：Matplotlib 的文档非常详尽，遇到问题时可以先查阅文档。...使用虚拟环境：在虚拟环境中安装 Matplotlib 可以避免与其他库的兼容性问题。 六、QA 问答环节 6.1 如何在一张图上绘制多个子图？

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    【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（下篇）

    这样可以控制保存图像的实际尺寸。 6.5 解决中文乱码问题 在绘制带有中文标题或标签的图表时，可能会遇到显示乱码的问题。这是由于 matplotlib 默认使用的字体不支持中文。...4, 9, 16, 25] # 绘制图表，添加中文标题和标签 plt.plot(x, y) plt.title('折线图示例') plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴')...通过控制网格线的 zorder，我们可以确保它们出现在数据线条的上方或下方。...add_artist()：将第一个图例添加到当前的轴 (axes) 上，这样第二个图例可以独立添加。 拓展： 多个图例的使用有助于在一张图表中展示大量数据时，避免混淆，保持数据的清晰和可读性。...你可以使用 plot_surface() 来绘制 3D 曲面，或者 scatter() 来绘制 3D 散点图。

    43310

    Python 项目实践二（生成数据）第一篇

    通过使用Pygal，可在用户与图表交互时突出元素以及调整其大小，还可轻松地调整整个图表的尺寸，使其适合在微型智能手表或巨型显示器上显示。我们将使用Pygal以各种方式探索掷骰子的结果。...一 折线图  1 绘制简单的折线图 下面来使用matplotlib绘制一个简单的折线图，再对其进行定制，以实现信息更丰富的数据可视化。我们将使用平方数序列1、4、9、16和25来绘制这个图表。...函数title()给图表指定标题 （2）函数xlabel()和ylabel()让你能够为每条轴设置标题 （3）在上述代码中，出现了多次的参数fontsize指定了图表中文字的大小。...二 散点图 1 使用scatter()绘制散点图并设置其样式 要绘制单个点，可使用函数scatter()，并向它传递一对x和y坐标，它将在指定位置绘制一个点： import matplotlib.pyplot...2 使用scatter()绘制一系列的点 要绘制一系列的点，可向scatter()传递两个分别包含x值和y值的列表，如下所示： import matplotlib.pyplot as plt x_values

    2.7K90

    解决OSError: cannot open resource self.font = core.getfont(font, size, index, enco

    问题描述当我们在使用Python程序中使用某些图形库（如Matplotlib、Pillow等）时，可能会遇到​​OSError: cannot open resource self.font = core.getfont...假设你正在使用Matplotlib绘制一个图表并保存为图片，但是在保存的过程中遇到了​​OSError: cannot open resource self.font = core.getfont(font...这时我们可以使用指定字体路径的方法来解决这个问题。...x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [10, 20, 30, 40, 50]plt.plot(x, y)# 保存图表为图片plt.savefig("output.png")# 显示图表plt.show...最后，我们使用Matplotlib绘制图表、保存图表为图片，并通过​​plt.show()​​显示图表。这样，在保存图表时就不会再出现​​OSError​​错误了。

    1.1K20

    解决利用plt.plot绘图时，横坐标出现浮点小数而不是整数的情况(坐标轴刻度)

    解决 利用plt.plot绘图时，横坐标出现浮点小数而不是整数的情况(坐标轴刻度)在使用matplotlib库的plt.plot函数进行绘图时，有时会遇到横坐标出现浮点小数的情况，而我们希望的是整数刻度...我们使用plt.plot函数绘制折线图时，发现横坐标的刻度是浮点小数，而不是我们期望的整数。...运行代码后，我们可以看到横坐标的刻度变为[0, 1, 2, 3, 4]，符合我们的期望。结论使用plt.xticks函数可以解决利用plt.plot绘图时，横坐标出现浮点小数而不是整数的情况。...我们可以使用matplotlib库的plt.plot函数来绘制折线图，但可能会遇到横坐标出现浮点小数而不是整数的情况。下面是一个示例代码，演示如何解决这个问题。...接着，我们使用plt.xticks函数将横坐标的刻度设置为日期，这样就能保证横坐标显示的是整数而不是浮点数。最后，我们添加了x轴标签、y轴标签和标题，通过plt.show()显示图表。

    1.5K30

    40000字 Matplotlib 实操干货，真的全！

    这两个方法也可以同样用来绘制散点图： x = np.linspace(0, 10, 30) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, 'o', color='black'); 传递给函数的第三个参数是使用一个字符代表的图表绘制点的类型...) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = f(X, Y) 下面我们可以绘制标准的轮廓线图表： plt.contour(X, Y, Z, colors='black'); 图中值得注意的是...，当使用单色绘制轮廓图时，虚线代表的是负数的数值，而实线代表的是正数。...在上例中，我们需要的图例对象（灰色圆圈）不在图表上，因此我们采用绘制空列表的方式将它们仿造在图表上（实际上图上没有点），但是还是需要注意，只有那些带标签的元素才会出现在图例中。...虽然有plt.arrow()函数，作者不建议使用它：这个函数绘制的箭头是一个 SVG 对象，因此在图表使用不同的比例的情况会产生问题，结果通常不能让用户满意。

    7.9K30

    40000字 Matplotlib 实操干货，真的全！

    这两个方法也可以同样用来绘制散点图： x = np.linspace(0, 10, 30) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, 'o', color='black'); 传递给函数的第三个参数是使用一个字符代表的图表绘制点的类型...) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = f(X, Y) 下面我们可以绘制标准的轮廓线图表： plt.contour(X, Y, Z, colors='black'); 图中值得注意的是...，当使用单色绘制轮廓图时，虚线代表的是负数的数值，而实线代表的是正数。...在上例中，我们需要的图例对象（灰色圆圈）不在图表上，因此我们采用绘制空列表的方式将它们仿造在图表上（实际上图上没有点），但是还是需要注意，只有那些带标签的元素才会出现在图例中。...虽然有plt.arrow()函数，作者不建议使用它：这个函数绘制的箭头是一个 SVG 对象，因此在图表使用不同的比例的情况会产生问题，结果通常不能让用户满意。

    8K10

    11种 Matplotlib 科研论文图表实现 ！！

    这两个方法也可以同样来绘制散点图： x = np.linspace(0, 10, 30) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, 'o', color='black'); 传递给函数的第三个参数是使用一个字符代表的图表绘制点的类型...，当使用单色绘制轮廓图时，虚线代表的是负数的数值，而实线代表的是正数。...在上例中，我们需要的图例对象（灰色圆圈）不在图表上，因此我们采用绘制空列表的方式将它们仿造在图表上（实际上图上没有点），但是还是需要注意，只有那些带标签的元素才会出现在图例中。...legend属性当中，当绘制时被添加到图表上进行展示。...虽然有 plt.arrow() 函数，作者不建议使用它：这个函数绘制的箭头是一个 SVG 对象，因此在图表使用不同的比例的情况会产生问题，结果通常不能让用户满意。

    28710

    超全！40000字 Matplotlib 实战

    虽然有很多种正确的方法来指定图例，作者认为最简单的方法是通过在绘制每条线条时指定对应的label关键字参数来使用这个函数： plt.plot(x, np.sin(x), '-g', label='sin...) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = f(X, Y) 下面我们可以绘制标准的轮廓线图表： plt.contour(X, Y, Z, colors='black'); ?...在上例中，我们需要的图例对象（灰色圆圈）不在图表上，因此我们采用绘制空列表的方式将它们仿造在图表上（实际上图上没有点），但是还是需要注意，只有那些带标签的元素才会出现在图例中。...当我们绘制了这样的图表来表达数据时，如果我们能对一些图表的特性作出标注来吸引读者的注意力通常是非常有帮助的。...虽然有plt.arrow()函数，作者不建议使用它：这个函数绘制的箭头是一个 SVG 对象，因此在图表使用不同的比例的情况会产生问题，结果通常不能让用户满意。

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