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50种常见Matplotlib科研论文绘图合集!赶紧收藏~~

02 偏差 (Deviation) 10、发散型条形图 (Diverging Bars) 如果您想根据单个指标查看项目的变化情况,并可视化此差异顺序和数量,那么散型条形图 (Diverging Bars...通过对条形图进行着色,可以将分布与表示颜色另一个类型变量相关联。 22、密度图 (Density Plot) 密度图是一种常用工具,用于可视化连续变量分布。...在下面的图表中,我为每个项目使用了不同颜色,但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色,除非您按组对其进行着色。颜色名称存储在下面代码中all_colors中。...您可以通过在plt.plot()中设置颜色参数来更改颜色。 06 变化 (Change) 35、时间序列图 (Time Series Plot) 时间序列图用于显示给定度量随时间变化方式。...48、簇状图 (Cluster Plot) 簇状图 (Cluster Plot)可用于划分属于同一群集点。下面是根据USArrests数据集将美国各州分为5组代表性示例。

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Go 每日一库之 plot

plot使用比较直观。...更多图形 gonum/plot将不同层次接口封装到特定子包中: plot:提供了布局和绘图简单接口; plotter:使用plot提供接口实现了一组标准绘图器,例如散点图、条形图、箱状图等。...条形条形图通过相同宽度条形高度或长短来表示数据大小关系。将相同类型数据放在一起比较能非常直观地看出不同,我们经常在比较几个库性能时使用条形图。...plot预定义了一组颜色,如果我们想要使用它们,可以直接传入索引获取对应颜色,更多是为了区分不同图形(例如上面的 3 个条形图用了 3 个不同索引): // src/gonum.org/v1/...默认使用连续线条来绘制函数,如图中平方函数。可以通过设置Dashes让plot绘制不连续线条,Dashes接受两个长度,第一个长度表示间隔距离,第二个长度表示连续线长度。

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总结了50个最有价值数据可视化图表

这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。 例如,如果要想象两个变量之间关系,请查看“关联”部分下图表。或者,如果您想要显示如何随时间变化,请查看“变化”部分,依此类推。...发散型条形图(Diverging Bars) 如果您想根据单个指标查看项目的变化情况,并可视化此差异顺序和数量,那么散型条形图(Diverging Bars)是一个很好工具。...有序条形图(Ordered Bar Chart) 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是,在图表上方添加度量标准,用户可以从图表本身获取精确信息。 16....条形图(Bar Chart) 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中,我为每个项目使用了不同颜色,但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色,除非您按组对其进行着色。...簇状图(Cluster Plot) 簇状图(Cluster Plot)可用于划分属于同一群集点。下面是根据 USArrests 数据集将美国各州分为 5 组代表性示例。

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50个最有价值数据可视化图表(推荐收藏)

这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如,如果要想象两个变量之间关系,请查看“关联”部分下图表。或者,如果您想要显示如何随时间变化,请查看“变化”部分,依此类推。 ?...发散型条形图(Diverging Bars) 如果您想根据单个指标查看项目的变化情况,并可视化此差异顺序和数量,那么散型条形图(Diverging Bars)是一个很好工具。...有序条形图(Ordered Bar Chart) 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是,在图表上方添加度量标准,用户可以从图表本身获取精确信息。 ? 16....条形图(Bar Chart) 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中,我为每个项目使用了不同颜色,但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色,除非您按组对其进行着色。 ?...簇状图(Cluster Plot) 簇状图(Cluster Plot)可用于划分属于同一群集点。下面是根据 USArrests 数据集将美国各州分为 5 组代表性示例。

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「R」ggplot2数据可视化

几何对象是用以呈现数据几何图形对象,如条形、线条和点。 图形属性是几何对象视觉属性,如x坐标和y坐标、线条颜色、点形状等。 数值和图形属性之间存在着某类映射。...对条形图来说,'dodge'将分组条形图并排,'stacked'堆叠分组条形图,'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等。对于点来说,'jitter'减少点重叠。...对于每个声部身高范围上得分分布,小提琴图展示了更多视觉线索。 接下来我们将使用几何函数创建广泛图表类型。让我们从分组开始吧——在一个图中展示多个分组观察。...当更改图例标题时,必须综合考虑颜色、填充、尺寸等等。可以通过fill="mytitle"加到labs()函数中来改变标题。 标题位置由theme()函数中legen.position选项控制。...theme()函数中选项可以让我们调整字体、背景、颜色和网格线等。主题可以使用一次,也可以保存起来应用到多个图中

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50 个数据可视化图表

这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。例如,如果要想象两个变量之间关系,请查看“关联”部分下图表。或者,如果您想要显示如何随时间变化,请查看“变化”部分,依此类推。...发散型条形图(Diverging Bars) 如果您想根据单个指标查看项目的变化情况,并可视化此差异顺序和数量,那么散型条形图(Diverging Bars)是一个很好工具。...有序条形图(Ordered Bar Chart) 有序条形图有效地传达了项目的排名顺序。但是,在图表上方添加度量标准,用户可以从图表本身获取精确信息。 16....条形图(Bar Chart) 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中,我为每个项目使用了不同颜色,但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色,除非您按组对其进行着色。...簇状图(Cluster Plot) 簇状图(Cluster Plot)可用于划分属于同一群集点。下面是根据 USArrests 数据集将美国各州分为 5 组代表性示例。

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又是聚类分析可视化!

加载数据和R包 为了和之前保持一致,还是使用之前用过数据演示~ data(nutrient, package = "flexclust") row.names(nutrient) <- tolower...,并且也能进行一些美化操作: plot(dend) plot of chunk unnamed-chunk-4 但是今天介绍这个dendextend更加方便也更加操作友好,支持管道操作!...", "orange") %>% # 标签颜色 set("labels_cex", 0.8) %>% # 点设置 set("leaves_pch", 19) %>%...美化 也可以进行更加精细化美化,比如添加矩形框,分组添加颜色等,都是支持~ par(mar=c(1,1,1,7)) dend %>% # 添加不同颜色 set("labels_col...添加分组条形 类似于WGCNA里面的聚类树一样,可以在底部添加条形。 比如根据protein这一列分组,大于等于20显示红色,小于20是绿色。

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数据可视化:认识Matplotlib

如果需要更多颜色,也支持使用16进制RGB色彩模式。...scatter ()函数中color表示颜色,marker表示点形状,与plot通用。...: 横坐标(序列) height:纵坐标(系列) width:条形宽度,默认是0.8,可以根据实际大小设置,以更加美观 bottom:用于绘制堆叠条形图,默认为None align:x轴刻度标签对齐方式...: x:饼图百分比数据 labels:设置饼图中各个部分标签 autopct:设置百分比信息字符串格式化方式,默认为None,不显示百分比 shadow:设置饼图阴影,使得看上去有立体感,默认为...时为顺时针方向 colors:颜色设置,默认为None, 会使用默认调色盘,所以通常情况下,不需要设置该参数。

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

,并允许我们更改输出图形大小。...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义,并且条形长度对应于它们所代表。 在下面的示例中,我们将根据每月平均股价创建一个条形图,来比较每个公司在特定月份与其他公司平均股价。...如果在同一个图中显示了多个面积图,则不同颜色可以区分不同面积图: df.plot(kind='area', figsize=(9,6)) Output: Pandas plot() 方法默认创建堆积面积图...换句话说,当数据点数量很大,并且每个数据点不能单独绘制时,最好使用这种以蜂窝形式表示数据绘图。此外,每个 hexbin 颜色定义了该范围内数据点密度。...该图使用高斯核在内部估计概率密度函数 (PDF): df.plot(kind='kde') Output: 我们还可以指定影响 KDE 绘图中绘图平滑度带宽,如下所示: df.plot(kind=

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5个快速而简单数据可视化方法和Python代码

我们刚刚讨论所有这些也与第一个图表一致。 ? 用颜色分组散点图 ? 第三个变量,国家大小通过彩色分组和大小编码散点图 现在来看代码。...直线图非常适合这种情况,因为它们基本上可以快速总结为两个变量(百分比和时间)协方差。同样,我们也可以使用颜色编码分组。从我们第一个图表开始,折线图就属于“超时”类别。 ?...我们将看到三种不同类型条形图:常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行过程中,请查看下图中代码。 常规条形图如下面的第一个图所示。...然后我们循环遍历每一组,对于每一组,我们在x轴上画出每一个刻度横杠,每一组也用颜色进行编码。 堆叠条形图对于可视化不同变量分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中,我们比较了每天服务器负载。...通过使用颜色编码,我们可以很容易地看到和理解哪些服务器每天工作量最大,以及负载与其他服务器负载相比如何。其代码遵循与分组条形图相同样式。

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如何通过R语言制作BBC风格精美图片

它所做通常是将文本大小,字体和颜色,轴线,轴线文本,边距和许多其他标准图表组件转换为BBC样式,这是根据设计团队建议和反馈制定。...请注意,对于折线图而言,折线颜色或对于条形图而言是条形颜色,并不是从bbc_style()函数中直接获得,而是需要在其他标准ggplot图表函数中明确设置 。...默认为占位符PNG文件,其背景与绘图背景颜色匹配。...它们可以在0到1之间,其中0左对齐,而1右对齐(或垂直对齐底部和顶部对齐)。 根据数据添加标签 上面的向图表添加注释方法使您可以精确地指定x和y坐标。...将左对齐标签添加到条形图 如果您想为条形图添加左对齐标签,只需根据数据设置x参数,而是直接使用数字指定y参数。y的确切将取决于数据范围。

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R语言之可视化⑧easyGgplot2散点图续目录

语言之可视化⑥R图形系统续 R语言之可视化⑦easyGgplot2散点图 R语言之可视化⑧easyGgplot2散点图续 ====================================== 根据更改条形颜色...可以将颜色指定为十六进制RGB三元组,例如“#FFCC00”或名称。...还可以使用其他颜色比例,例如从RColorBrewer包中提取颜色比例。 这里已经详细描述了R中可用不同颜色系统。...要根据更改条形颜色,必须使用参数groupName指定包含组数据列名称。 使用参数groupColors,通过十六进制代码或名称指定颜色。...在这种情况下,groupColors长度应该与组数量相同。 使用参brewerPalette,使用RColorBrewerpalette指定颜色

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(数据科学学习手札37)ggplot2基本绘图语法介绍

图中可能还有分组,就是生成关于数据不同子集图形。...、大小、形状等参数,与plot不同是,qplot中可以使用更加丰富内容和更自由赋参方法,我们可以传入类别型数据,qplot会自动将其识别并分配对应到不同颜色和不同尺寸: qplot(carat...,,而是希望根据分组产生一页多图形式,通过设置参数facets=sep_var~.可以实现,其中sep_var为分组依据变量,例如下面我们以钻石颜色分组依据: qplot(price,data=data...(ggplot2) data(mpg) data <- mpg qplot(displ, hwy, data=data) 这里,我们使用图层是散点层,也就是图中散点,目前为止它是我们这幅图第一层图层...堆叠元素并将高度放缩为1 identity 不做任何调整(就像神经网络里identity激活函数一样) jitter 给点添加扰动避免重合 stack 将图形元素堆叠起来   而上述这些位置参数通常是应用在条形图中

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Pandas数据可视化

单变量可视化, 包括条形图、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集,来自葡萄酒爱好者杂志,包含10个字段,150929行,每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用可视化图表 在下面的案例中...也可以用来展示《葡萄酒杂志》(Wine Magazine)给出评分数量分布情况:  如果要绘制数据不是类别,而是连续比较适合使用折线图 : 柱状图和折线图区别 柱状图:简单直观,很容易根据柱子长短看出大小...  直方图看起来很像条形图, 直方图是一种特殊条形图,它可以将数据分成均匀间隔,并用条形图显示每个间隔中有多少行, 直方图柱子宽度代表了分组间距,柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点:将数据分成均匀间隔区间...散点图最适合使用相对较小数据集以及具有大量唯一变量。 有几种方法可以处理过度绘图。...一:对数据进行采样 二:hexplot(蜂巢图) hexplot hexplot将数据点聚合为六边形,然后根据其内为这些六边形上色: 上图x轴坐标缺失,属于bug,可以通过调用matplotlib

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教程 | 5种快速易用Python Matplotlib数据可视化方法

你还可以添加另一个参数,如数据点半径来编码第三个变量,从而可视化三个变量之间关系,如下方第二个图所示。 ? 用颜色分组散点图。 ? 用颜色分组散点图,点半径作为第三个变量表示国家规模。...当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形数量观察不同类别之间区别,不同类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型条形图:常规、分组和堆叠条形图。...常规条形分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同分组(G1、G2 等)而变化,我们在每一组上比较不同性别。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 轴上绘制柱体和对应,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量分类构成。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日服务器负载。通过使用不同颜色方块堆叠在同一条形图上,我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天工作效率最高,和同一服务器在不同天数负载大小。

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5 种快速易用 Python Matplotlib 数据可视化方法

你还可以添加另一个参数,如数据点半径来编码第三个变量,从而可视化三个变量之间关系,如下方第二个图所示。 用颜色分组散点图。 用颜色分组散点图,点半径作为第三个变量表示国家规模。...当类别数太多时,条形图将变得很杂乱,难以理解。你可以基于条形数量观察不同类别之间区别,不同类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型条形图:常规、分组和堆叠条形图。...常规条形分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示,我们第一个变量会随不同分组(G1、G2 等)而变化,我们在每一组上比较不同性别。...然后我们循环地遍历每一个组,并在 X 轴上绘制柱体和对应,每一个分组不同类别将使用不同颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量分类构成。...在下面的堆叠条形图中,我们比较了工作日服务器负载。通过使用不同颜色方块堆叠在同一条形图上,我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天工作效率最高,和同一服务器在不同天数负载大小。

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Matlab绘图

lims为x轴取值范围,用二元向量[xmin,xmax]描述,默认为[-5,5]。选项定义与plot函数相同。...整体 含属性设置title函数 title(图形标题,属性名,属性) Color属性:用于设置图形标题文本颜色。...统计图 条形类图形(bar、barh;hist、rose) 条形图: bar函数: 竖直条形图,bar(y,style)其中y是数据,选项style用于指定分组排列模式。...x:用于设置统计区间划分方式,若统计数据为标量,则统计数据均分为x个小区间,若x是向量,则x中每一个数指定分组中心,元素个数为数据分组数,x缺省时,默认按10个等分区间进行统计。...色彩处理(colormap;shading) 颜色向量(RGB)表示:[0 0 1]:蓝色 ,[1 0 0]:红色 , [0 1 0]:绿色 [] 色图:(Colormap) 图形裁剪处理 将图形中需要裁剪部分对应函数值设置成

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python matplotlib各种绘图类型完整总结

(x, c) plt.plot(x, s) # 设置坐标轴gca(),获取坐标轴信息 ax = gca() ''' 使用ax.spines[]选定边框,使用set_color()将选定边框颜色设为...color: 标记颜色,有下列不同赋值方式: RGB 三元数或颜色名称 - 使用相同颜色绘制所有标记。 由 RGB 三元数组成三列矩阵 - 对每个标记使用不同颜色。...矩阵每行为对应标记指定一种 RGB 三元数颜色。行数必须等于 x 和 y 长度 向量 - 对每个标记使用不同颜色,并以线性方式将 c 中映射到当前颜色图中颜色。...c 长度必须等于 x 和 y 长度。要更改坐标区颜色图,请使用 colormap 函数。如果散点图中有三个点,并且您希望这些颜色成为颜色索引,请以三元素列向量形式指定 c。...width: 每个y轴坐标值对应条形宽度list height: 条形高度,在水平条形图中条形高度都是固定

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