接下来，我们通过几个简单的例子来演示如何使用Matplotlib和Seaborn进行基本的图形绘制。 首先，我们使用Matplotlib来绘制一个简单的折线图。...在Matplotlib中，我们可以使用plot()函数来绘制折线图，通过设置x轴和y轴的数据，以及图表的标题、坐标轴标签等参数，就可以生成一个基本的折线图。...在Seaborn中，我们可以使用boxplot()函数来绘制箱线图。通过传入数据集和需要展示的数据列名，以及图表的标题、坐标轴标签等参数，就可以生成一个箱线图。...使用pylab或pyplot绘图时一般过程为:首先读入数据,然后根据实际需要绘制折线图、散点图、柱状图、饼状图、雷达图或三维曲线和曲面,接下来设置轴和图形属性,最后显示或保存绘图结果。...月14日至2021年12月28日的收盘价格和交易量,请利用Python绘制双坐标轴图，其中左坐标轴反映交易量，以柱状图表示；右坐标轴反映成交价格,以折线图表示。
或使用工具包seaborn import seaborn as sns 在引用 seaborn 工具包之后，就可以使用 seaborn 工具包的函数了。...在 Matplotlib 中，我们可以直接使用 plt.plot() 函数，当然需要提前把数据按照 x 轴的大小进行排序，要不画出来的折线图就无法按照 x 轴递增的顺序展示。...画折线图 plt.plot(x, y) plt.show() # 使用 Seaborn 画折线图 df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y}) sns.lineplot(x=..."年", y="月", data=df) plt.show() 运行结果： Matplotlib: ?...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。
本教程将介绍Matplotlib、Seaborn和Plotly这三大常用库的使用方法，帮助你掌握数据可视化的技能。...要使用Matplotlib，首先需要安装它：pip install matplotlib绘制基础图形Matplotlib使用pyplot模块来进行绘图。...(x, y)# 添加标题和标签plt.title("简单折线图")plt.xlabel("X轴")plt.ylabel("Y轴")# 显示图形plt.show()输出：一个简单的折线图，显示了x与y的关系...='o')plt.title("定制样式的折线图")plt.xlabel("X轴")plt.ylabel("Y轴")plt.show()输出：这将绘制一个绿色的虚线折线图，并在每个数据点处加上圆形标记。...as pltfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 生成数据x = np.random.rand(100, 1)y = 2 * x + 1
例如，我们可以设定参数alpha改变数据点的透明度，设定参数marker改变数据点的形状，设定参数c为month设置不同分类的颜色，并使用colorbar()绘制色阶栏。...bar()函数绘制柱状图，主要的参数x为x轴的位置序列；y为柱形图的高度。参数hatch可以设置填充图形。 此外，Matplotlib还提供了绘制横向柱状图的函数barh()。...2.4 直方图 直方图又称质量分布图，由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。 我们使用2015年股票成交量的数据绘制直方图。...，共享表示的就是x轴使用同一刻度线，twinx()函数表示共享x轴，twiny()表示共享y轴。...rug设置是否生成观测数值的小细条。 4.3 散点图 Seaborn中可以使用scatterplot() 函数绘制散点图。
月2日 131.7916667 2018年1月3日 43.5 2018年1月4日 34.95833333 ...... 2018年12月30日 65.625 2018年12月31日 83.25 代码如下...(-3.9, y.max()+6, '\n郑州市2018年PM2.5变化趋势\n', fontsize=26, color=colors['深灰色']) # 绘制折线图 ax.plot(x, y, marker...] xticks[-1]=x[-1] ax.set_xticks(xticks) # 设置 X、Y 轴的标题，适当留白 ax.text(len(x)/2, -55, '日期', ha='left',...(0, y.max()+6) fig.autofmt_xdate() plt.show() 为了体现数据的上下浮动范围，可以在折线的基础上添加填充区域。...x:datetime.strptime(str(x),'%Y%m%d')) # 使用「面向对象」的方法画图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) fig.tight_layout
本篇文章的方法并非是面向用户做数据展示或面向企业做数据可视化，这种情况下大家可以尝试使用Echarts或Tableau等数据展示工具。...一、Matplotlib数据可视化 Matplotlib是一个Python的2D绘图库，开发者使用Matplotlib仅需要几行代码便可以轻松绘图，生成柱状图、散点图、折线图、盒图、琴图等。...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...Seaborn的安装也非常的简单，使用pip install seaborn直接安装即可，首先我们来介绍一些Seaborn中的基本绘图函数：折线图：plot()、散点图：lmplot()、柱状图：barplot...使用起来更简单；但Matplotlib灵活性更高、功能也更加强大。
x轴的刻度和范围可以通过xticks和xlim选项进行调整，相应地y轴使用yticks和ylim进行调整。表9-3是plot的全部选项列表。本节我会介绍这些选项中的一些，其余你可以自行探索。...use_index 使用对象索引刻度标签 rot 刻度标签的旋转(0到360) xticks 用于x轴刻度的值 yticks 用于y轴 xlim x轴范围(例如[0,10]) ylim y轴范围 grid...y轴 figsize 用于生成图片尺寸的元组 title 标题字符串 legend 添加子图图例(默认是True) sort_columns 按字母顺序绘制各列，默认情况下使用已有的列顺序 ▲表9-4...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9-15 水平柱状图和垂直柱状图 选项color='k'和alpha=0.7将柱子的颜色设置为黑色，并将图像的填充色设置为部分透明。
语法介绍 ---- 在Python中绘制折线图，需要使用matplotlib模块中的plot函数实现，该函数的具体语法如下： plt.plot(x, y, linestyle, linewidth, color...指定折线图的x轴数据； y：指定折线图的y轴数据； linestyle：指定折线的类型，可以是实线、虚线、点虚线、点点线等，默认文实线； linewidth：指定折线的宽度 marker：可以为折线图添加点...label：为折线图添加标签，类似于图例的作用； 刻度个数的控制 ---- 本案例所使用的数据是2018年9月21日至2018年12月21日上海空气质量指数，数据来源于2345天气网。...='black', # 点的边框色 markerfacecolor='brown') # 点的填充色 # 添加y轴标签 plt.ylabel('AQI') # 添加图形标题 plt.title...如上图所示，图形中的x轴是非常糟糕的，重叠的几乎看不清。必须要对轴作处理，否则无法使用。
时间序列图简介 时间序列图强调数据随时间的变化规律或趋势，X轴一般为时序数据，Y轴为数值型数据，包括了折线图、面积图、雷达图、日历图、柱形图等。...---- 1 折线图 时间折线图语法与matplotlib的plot语法一致，只不过将x轴换为了时间数据。...常见的语法参数如下： #label为数据标签，当一个图绘制多条折线可以使用；alpha为透明度，取值为0-1 plt.plot(x, y, color, linewidth, label, alpha...，它将折线图中折线与自变量坐标轴之间的区域用颜色或纹理填充，可以更好突出趋势信息。...(x, y, width, height),单位为横纵长度的百分数 #也就是图例中心点画在横轴的110%，纵轴的0%处，宽度为20%y轴坐标处，一般而言前两个参数就可以满足使用 ax2.legendax2
plt.show() 输出为： df 的四列分别放在一个图上 # 折线图｜绘制 df 全部列的折线图 # 同时指定 画布大小 标题 显示网格线 x轴标签 y轴标签 轴字体大小 df.plot(figsize...： 1.4 绘制折线图-双y轴 折线图–双y轴 A、C、D使用一个y轴，B使用一个y轴 # 折线图｜双y轴 # A、C、D使用一个y轴，B使用一个y轴 ax = df.plot(secondary_y...散点图 4.1生成数据 # 散点图｜常规 # 重新生成数据 df4 ，并制作散点图，X轴为 a，Y轴为 b df4 = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns...["c"] * 200) plt.show() 输出为： 4.3 设置渐变色/边缘/边缘宽度 df4.plot.scatter(x="a", # x轴 y="b"...总结 关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。
本文将高效介绍如何使用Python进行数据可视化和报表生成，让您的办公工作更加顺利。 一、数据可视化 数据可视化是将数据以图表、图形或其他可视化形式展示的过程。...以下是一个简单的例子，展示了如何使用Matplotlib不同折线图： import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10,...8, 6, 4, 2] # 绘制折线图 plt.plot(x, y) # 添加标题和标签 plt.title('折线图示例') plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴')...以下是一个简单的例子，展示了如何使用Seaborn的异构柱状图： import seaborn as sns # 数据 x = ['A', 'B', 'C', 'D'] y = [10, 8, 6,...4] # 绘制柱状图 sns.barplot(x, y) # 添加标题和标签 plt.title('柱状图示例') plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') # 显示图表
调整折线图：坐标轴范围 Matplotlib 会自动选择非常合适的坐标轴范围来绘制你的图像，但是有些情况下你也需要自己进行相关调整。...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'); ?...更好的选择是使用类似viridis这样的色图（Matplotlib 2.0 后默认色图），它们被设计为有着均匀的亮度变化。...Matplotlib 中有大量可用的色图；要看到它们的列表，你可以使用 IPython 来探索plt.cm模块。要在 Python 中更加正规的使用颜色，你可以查看 Seaborn 库的工具和文档。...注意上图中我们去除了 x 轴的标签（但是保留了刻度或网格线），y 轴的刻度和标签都被去除了。图表中没有刻度和标签在很多情况下很有用，例如，当你希望展示一个图像的网格。
在 Matplotlib 中，我们可以直接使用 plt.plot() 函数，当然需要提前把数据按照 x 轴的大小进行排序，要不画出来的折线图就无法按照 x 轴递增的顺序展示。...这里我们设置了 x、y 的数组。x 数组代表时间（年），y 数组我们随便设置几个取值。下面是详细的代码。...30, 32, 35] # 使用 Matplotlib 画折线图 plt.plot(x, y) plt.show() # 使用 Seaborn 画折线图 df = pd.DataFrame({'x':...你可以看出这两个图示的结果是完全一样的，只是在 seaborn 中标记了 x 和 y 轴的含义。 ?...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。
在 Matplotlib 中，我们可以直接使用 plt.plot() 函数，当然需要提前把数据按照 x 轴的大小进行排序，要不画出来的折线图就无法按照 x 轴递增的顺序展示。...这里我们设置了 x、y 的数组。x 数组代表时间（年），y 数组我们随便设置几个取值。...plt.plot(x, y) plt.show() # 使用Seaborn画折线图 df = pd.DataFrame({ 'x': x, 'y': y}) sns.lineplot(x="x...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。...其中参数 data 为 DataFrame 类型，x、y 是 data 中的变量。
'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示为方块的问题折线图折线图是显示数据随时间或某种顺序变化的理想选择。...以下是一个简单的折线图示例：import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [10, 8, 6, 4, 2]plt.plot(x, y, marker...='o')plt.title('折线图示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.show()图片散点图散点图用于显示两个变量之间的关系。...以下是一个带注解和标签的示例：import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(x, y)plt.title('注解和标签示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel...Matplotlib扩展Seaborn库Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供了更美观、更简洁的绘图风格。您可以使用Seaborn来创建统计图表、热图、分布图等。
调整折线图：坐标轴范围 Matplotlib 会自动选择非常合适的坐标轴范围来绘制你的图像，但是有些情况下你也需要自己进行相关调整。...折线图标签 本节最后介绍一下在折线图上绘制标签：标题、坐标轴标签和简单的图例。...更好的选择是使用类似viridis这样的色图（Matplotlib 2.0 后默认色图），它们被设计为有着均匀的亮度变化。...Matplotlib 中有大量可用的色图；要看到它们的列表，你可以使用 IPython 来探索plt.cm模块。要在 Python 中更加正规的使用颜色，你可以查看 Seaborn 库的工具和文档。...'gray') y_hist.invert_xaxis() # y轴方向（左上）直方图倒转x轴方向 这种沿着数据各自方向分布并绘制相应图表的需求是很通用的，因此在 Seaborn 包中它们有专门的 API
调整折线图：坐标轴范围 Matplotlib 会自动选择非常合适的坐标轴范围来绘制你的图像，但是有些情况下你也需要自己进行相关调整。...折线图标签 本节最后介绍一下在折线图上绘制标签：标题、坐标轴标签和简单的图例。...更好的选择是使用类似viridis这样的色图（Matplotlib 2.0 后默认色图），它们被设计为有着均匀的亮度变化。...Matplotlib 中有大量可用的色图；要看到它们的列表，你可以使用 IPython 来探索plt.cm模块。要在 Python 中更加正规的使用颜色，你可以查看 Seaborn 库的工具和文档。...'gray') y_hist.invert_xaxis() # y轴方向（左上）直方图倒转x轴方向 这种沿着数据各自方向分布并绘制相应图表的需求是很通用的，因此在 Seaborn 包中它们有专门的
（2）调整折线图：坐标轴范围 Matplotlib 会自动选择非常合适的坐标轴范围来绘制图像，但有些情况下也需要自己进行相关调整。...更好的选择是使用类似 viridis 这样的色图（Matplotlib 2.0 后默认色图），它们被设计为有着均匀的亮度变化。...'gray') y_hist.invert_xaxis() # y轴方向（左上）直方图倒转x轴方向 这种沿着数据各自方向分布并绘制相应图表的需求是很通用的，因此在 Seaborn 包中它们有专门的 API...轴的标签（但是保留了刻度或网格线），y 轴的刻度和标签都被去除了。...（1）三维的点和线 三维图表中最基础的是使用(x, y, z)坐标定义的一根线或散点的集合。
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