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问与答60： 怎样使用矩阵数据在工作表中绘制线条？

学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 本文来源于wellsr.com的Q&A栏目，个人觉得很有意思，对于想要在工作表中使用形状来绘制图形的需求比较具有借鉴意义，特辑录于此，代码稍有修改...Q：如下图1所示，左侧是一个4行4列的数值矩阵，要使用VBA根据这些数值绘制右侧的图形。 ?...在连接的过程中，遇到0不连接，如果两个要连接的数值之间有其他数，则从这些数值上直接跨过。如图1所示，连接的顺序是1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13。...A：VBA代码如下： '在Excel中使用VBA连接单元格中的整数 '输入: 根据实际修改rangeIN和rangeOUT变量 ' rangeIN - 包括数字矩阵的单元格区域 '...DeleteArrows ReDim arrRange(0) '在一维数组中存储单元格区域中所有大于0的整数 For Each cell In rangeIN

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Python 项目实践二（生成数据）第一篇

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。...plt.show()打开matplotlib查看器，并显示绘制的图形， 2 修改标签文字和线条粗细 import matplotlib.pyplot as plt squares=[1,4,9,16,25...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...默认为蓝色点和黑色轮廓，在散点图包含的数据点不多时效果很好。但绘制很多点时，黑色轮廓可能会粘连在一起。...在可视化中，颜色映射用于突出数据的规律，例如，你可能用较浅的颜色来显示较小的值，并使用较深的颜色来显示较大的值。 模块pyplot内置了一组颜色映射。

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    一图入门Matplotlib绘图

    Matplotlib是Python里可视化的基础包，可以很方便地绘制二维，三维的图表，作图风格接近MATLAB，所以称为matplotlib。使用简单的语句就能绘制漂亮的图形。...基础概念 如图形所示，我们对matplotlib操作时，是从Figure开始的，通常称为画布，类似于现实中绘图时的画板。在画板上，我们可以绘制一幅和多幅图形，这些图形就是axes。...所有的图形元素，如坐标轴，刻度线，标签，线条，标记等都是在图形实例之上的。在只有一个axes实例时，我们可以使用matplotlib.pyplot来操作这些图形元素，“组成”一幅完整的图。...常见图表元素的使用方法 在绘图之前，我们需要导入相应的包：pyplot用于操作图表元素，numpy用于生成绘图需要的基础数据。...y是x的正弦函数，上面代码的效果分别为：绘制了一个y与x的线型关系，在最高点添加了带箭头的注释，在线条旁边添加了不带箭头的注释，绘制了水平虚线，标注了x轴标签，y轴标签，设置了横坐标的范围，最后添加了标题和图例

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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。...:：使用点划线的样式作为网格线（类似于点划线）。 linewidth=2: 将网格线的宽度设置为 2，这比默认的线宽更粗，更容易看清。...framealpha=0.5：将图例的背景设置为半透明，值越接近 1，透明度越低。 拓展： 通过调节 framealpha，我们可以创建更柔和的图例，避免它遮挡住重要的图表内容。...edgecolor 可以帮助图例在复杂的背景图表中显得更加突出或和谐。 7.4.2 使用多个图例 有时候，我们的图表可能需要使用多个图例来区分不同的数据组。...7.6 多坐标轴图表 在一些数据可视化任务中，我们可能需要在一个图表中显示多种不同类型的数据，而这些数据的数值范围有很大差异。为了让不同数据能够清晰显示，我们可以在图表中使用多坐标轴。

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    数据可视化—绘制简单的折线图

    -绘制折线图 绘制简单的折线图 修改标签文字和线条粗细 校正图形 使用scatter()绘制散点图并设置其格式 自动计算数据 删除数据点的轮廓 自定义颜色 使用颜色映射 自动保存图表 结束语 绘制简单的折线图...✅在使用matplotlib绘制简单的折线图之前首先需要安装matplotlib，直接在pycharm终端pip install matplotlib即可 ✅使用matplotlib绘制简单的折线图...plt.tick_params(axis='both', labelsize=14) plt.show() # 打开matplotib查看器，并显示绘制的图形 效果如下： 校正图形 图形更容易阅读了...： 自动计算数据 手动计算列表包含的值很麻烦，可以利用python中的循环来解决，下面是绘制1000个点的范例： import matplotlib.pyplot as plt x_values =...在可视化中，颜色映射用于突出数据的规律，例如，你可能用较浅的颜色显示较小的值，并使用较深的颜色显示较大的值 import matplotlib.pyplot as plt x_values = list

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    4种更快更简单实现Python数据可视化的方法

    在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁而引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的，让你的受众（通常是非技术人员的客户）能够理解。...本文对这些方法的介绍会更详细一些，可以在您阅读了上一篇文章中的基本方法之后接着使用，从而从数据中提取出更深入的信息。...我们将在每个角上设置标签，然后将值绘制为一个点，它到中心的距离取决于它的值/大小。最后，为了显示更清晰，我们将使用半透明的颜色来填充将属性点连接起来得到的线条所包围的区域。...因此，统计意义上最匹配的口袋妖怪将被紧密地连接在一起。例如，在图的顶部，阿柏怪 和尖嘴鸟是直接连接的，如果我们查看数据，阿柏怪的总分为 438，尖嘴鸟则为 442，二者非常接近！...当我们沿着树往上移动时，绿色组的口袋妖怪彼此之间比它们和红色组中的任何口袋妖怪都更相似，即使这里并没有直接的绿色的连接。 ? 对于树状图，我们实际上需要使用「Scipy」来绘制！

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    4种更快更简单实现Python数据可视化的方法

    在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁而引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的，让你的受众（通常是非技术人员的客户）能够理解。...本文对这些方法的介绍会更详细一些，可以在您阅读了上一篇文章中的基本方法之后接着使用，从而从数据中提取出更深入的信息。...我们将在每个角上设置标签，然后将值绘制为一个点，它到中心的距离取决于它的值/大小。最后，为了显示更清晰，我们将使用半透明的颜色来填充将属性点连接起来得到的线条所包围的区域。...因此，统计意义上最匹配的口袋妖怪将被紧密地连接在一起。例如，在图的顶部，阿柏怪 和尖嘴鸟是直接连接的，如果我们查看数据，阿柏怪的总分为 438，尖嘴鸟则为 442，二者非常接近！...当我们沿着树往上移动时，绿色组的口袋妖怪彼此之间比它们和红色组中的任何口袋妖怪都更相似，即使这里并没有直接的绿色的连接。 ? 对于树状图，我们实际上需要使用「Scipy」来绘制！

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    Matplotlib 中文用户指南 3.1 pyplot 教程

    每个绘图函数对图形进行一些更改：例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域绘制一些线条，使用标签装饰绘图等。...在matplotlib.pyplot中，各种状态跨函数调用保存，以便跟踪诸如当前图形和绘图区域之类的东西，并且绘图函数始终指向当前轴域（请注意，这里和文档中的大多数位置中的『轴域』（axes）是指图形的一部分...一般来说，你可以使用numpy数组。 事实上，所有序列都在内部转换为numpy数组。 下面的示例展示了使用数组和不同格式字符串，在一条命令中绘制多个线条。...删除对图形的所有引用，和/或使用窗口管理器杀死屏幕上出现的图形的窗口是不够的，因为在调用close()之前，pyplot会维护内部引用。...在文本中使用数学表达式 matplotlib在任何文本表达式中接受 TeX 方程表达式。

    1.6K40

    关于“Python”的核心知识点整理大全42

    15.1.1 在 Linux 系统中安装 matplotlib 如果你使用的是系统自带的Python版本，可使用系统的包管理器来安装matplotlib，为此只需 执行一行命令： $ sudo apt-get...单击画廊 中的图表，就可查看用于生成图表的代码。 15.2 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。...模块pyplot包含很多用于生成图表的函数。 我们创建了一个列表，在其中存储了前述平方数，再将这个列表传递给函数plot()，这个函 数尝试根据这些数字绘制出有意义的图形。...4 plt.tick_params(axis='both', labelsize=14) plt.show() 参数linewidth（见1）决定了plot()绘制的线条的粗细。...最终的图表阅读起来容易得多了，如图15-2所示：标签文字更大，线条也更粗。 15.2.2 校正图形 图形更容易阅读后，我们发现没有正确地绘制数据：折线图的终点指出4.0的平方为25！

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    数据可视化的魔法：Matplotlib的基本用法

    所以将数据分析起来才能大放光彩， 也是海量数据存在的意义。python中有很多将数据可视化的模块， matplotlib是最基本的一个， 也是功能非常强大的绘图库，支持绘制各种类型的统计图表。...以下是几种常见的统计图表，以及绘制方法及用例 折线图 参数： x：X轴的数据 y：Y轴的数据 label：线条的标签 color：线条的颜色 linestyle：线条的样式 marker：标记点的样式...matplotlib绘制几种常见的统计图表，包括折线图、散点图、柱状图和饼图，并列出了用于自定义这些图表的常见参数。...更详细的信息和示例请查阅官方网站： https://matplotlib.org/stable/users/index.html 精彩推荐 python之生成带背景的词云图(附源码) python之redis...基本操作及设置键过期时间 python之logging模块的配置和使用 python之configparser配置文件解析器

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    【数据可视化包Matplotlib】Matplotlib基本绘图方法

    一、Matplotlib绘图的基本流程 根据 Matplotlib 图像的4层图像结构，pyplot 模块绘制图形基本都遵循一个流程，使用这个流程可以完成大部分图形的绘制。...fmt：格式化字符串，用于设置线条的颜色、线型和标记样式。例如，'r–'表示红色虚线，'bo’表示蓝色圆点。该参数可以单独使用，也可以与下面的参数一起使用。...yerr：用于绘制误差条的垂直误差。 ecolor：误差条的颜色。 capsize：误差条顶端和底端的线条长度。 error_kw：控制误差条的属性，如线型、线宽等。 log：在y轴上使用对数刻度。...，从而使得饼图接近圆形 plt.show() （五）散点图 绘制散点图，展示数据聚集模式、观察两个一维数据序列间的关系。...zorder：指定散点图绘制的层次顺序，值越大表示绘制在更上层。

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    Matplotlib库

    One of these is seaborn 中文pdf plot创建 在matplotlib中，所有plot都存在与Figure对象中，需要先利用matplotlib.pyplot.Figure...，所以对于更复杂的图形，必须将所有的绘图命令放在一个笔记本单元格中。...函数调用时进行指明 loc:调节图例显示位置 plot decoration 装饰有两种方法，一种是利用pyplot接口，一种是调用matplotlib的api（更native） 为了交互的方便，pyplot...接口是由很多方法组成的，通过这些方法可以对图像进行装饰（轴标签，范围，轴的位置），在调用这些方法时，如果没有参数输入会返回要调整的参数值，如果有参数输入就会对对应的参数进行调整.直接使用pyplot调用这些参数时会默认创建最近创建或者活跃的..., ‘solid’, ‘dashed’, ‘dashdot’, ‘dotted’}, optional 仅适用于轮廓线，线条样式可以是指定要使用的一组线条样式的字符串的可迭代对象。

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    Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

    假设在环境变量中设置了Python的路径，则只需使用pip命令安装matplotlib软件包即可上手。 使用以下命令： $ pip安装matplotlib ? 在我的系统中，该软件包已经安装。...最后，我们可以使用plt调用python文件中的函数。 ? 垂线 ? 要使用pyplot绘制垂直线，可以使用axvline（）函数。...前面的所有示例都是关于在一个图中进行绘制。在同一图中绘制多个图怎么办？ 您可以借助Python pyplot的subplot（）函数在同一图中生成多个图。...matplotlib.pyplot.subplot（nrows，ncols，index，** kwargs） 在参数中，我们需要指定三个整数，分别是行和列中的绘图数，然后制定图的索引位置。...pyplot的clf（）函数清除了绘图。 matplotlib.pyplot.clf（） 在clf（）函数中，没有任何参数。

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    【matplotlib】1-使用函数绘制图表

    文章目录 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 2.准备数据 3.函数用法 3.1函数plot()--展现变量的趋势变化 3.2函数scatter()--寻找变量之间的关系...函数title()--添加图形内容的标题 3.11 函数legend()--标识不同图形的文本标签图例 函数综合应用 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 在一个图形输出窗口中...个数 y = np.sin(x) y1 = np.random.randn(100) # 在标准正态分布中随机地取100个数 3.函数用法 3.1函数plot()–展现变量的趋势变化 函数功能： 展现变量的趋势变化...函数功能： 绘制刻度线的网格线 调用签名： plt.grid(linestyle=‘:’, color=‘r’) 参数说明： linestyle: 网格线的线条风格 color: 网格线的线条颜色...ls: 参考线的线条风格 lw: 参考线的线条宽度 平移性: 上面的函数功能，调用签名和参数说明同样可以平移到函数axvline()上 import matplotlib.pyplot as plt

    1.3K30

    数据可视化初探：Matplotlib框架的使用

    渐渐的，产生的数据量越来越多，人们再次利用这些数据，在观察数据的形态结构中，发现了新的业务。而其两者之间，重要的一环就是，数据可视化！...在画布上面，就是我们想要呈现的诸多元素，就是Axes实例。有了画布和图形，接下来就需要我们来使用一些API来组合控制。...其二：简单绘制了解了一些概念后，现在让我们开始编写一些简单的代码matplotlib 需要 使用pip安装后使用import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as...plt就是画布，通过使用ls：线条风格，lw：线条宽度，label：图例描述。...，如果想要实现更复杂的效果，一是需要出色的设计，二是需要更进阶的Api用法。

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    matplotlib绘图第一步

    准备数据 x = np.linspace(-1.0,1.0,100) # 在指定的间隔内返回均匀间隔的数字 y = np.sin(x) # 在标准正态分布中随机取100个数 y1 = np.random.randn...(100) matplotlib组成元素函数的用法 函数plot-展示变量的变化趋势 ls:线条风格 有四个参数值:'-','--','-.',':' lw:线条宽度 label:标记图形内容胡标签文本...函数grid()-绘制刻度线的网格线 ls:网格的线条风格 c:网格线的线条颜色 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np x = np.linspace...函数axhline()-绘制平行于x轴的水平参考线 c:颜色 ls线条风格 lw线条宽度 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np x = np.linspace...函数axvhpan()-绘制平行于x轴的参考区域 xmin:起始位置 xmax:终止数据 facecolor:区域的填充颜色 alpha:透明度 import matplotlib.pyplot as

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    Python 数据可视化：Matplotlib库的使用

    官网地址：https://www.anaconda.com/ ---- 3.pyplot pyplot是Matplotlib库中最基础的模块，本篇文章主要展示pyplot的使用。...： plt.figure(figsize=None, facecolor=None) 3.2.2 创建子图并选定子图 使用plt.subplot()方法可以在全局绘图区域中创建一个子图，它的语法格式如下...3.2.3 为图像添加标题、设定图像参数 首先，Matplotlib库默认是不支持中文的，使用中文会产生乱码，如果要使用中文可以在导入库后加入下列两行代码来临时修改配置文件： plt.rcParams...使用plt.grid()方法可以设置图表中的网格线： plt.grid(b=None, which='major', axis='both', **kwargs) 参数说明： b：可选，默认为...---- 4.代码实例 用我们所学的方法绘制一张曲线图吧： import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei

    2K20

    Python-Evoked地形图可视化

    不同形式和类型的刺激会产生不同类型的电位。 诱发电位振幅往往较低，从小于1微伏到数微伏不等，而脑电图为数十微伏，肌电图为毫伏，心电图通常接近20毫伏。...诱发电位(Evoked)结构主要用于存储实验期间的平均数据，在MNE中，创建Evoked对象通常使用mne.Epochs.average()来平均epochs数据来实现。...然后，我们使用mne.viz.plot_compare_evokeds()进行绘图。该图表使用dict参数进行样式化，同样使用“/”分隔的标记。我们绘制了一个具有强烈听觉反应的脑磁图MEG通道。...""" 设置 evoked 类别颜色， 左听觉和左视觉的线条颜色为：Crimson 右听觉和右视觉的线条颜色为：CornFlowerBlue """ colors = dict(Left="Crimson...最后将传感器数据绘制成地形图。在简单的情况下，我们只绘制左听觉反应，然后我们把它们都绘制在同一个图中进行比较。单击各个图，将它们放大。

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    别动不动就画折线图了，教你4种酷炫可视化方法

    换而言之，你可以绘制并查看多个与某个变量或类别相关的变量的值。在蜘蛛网图中，一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰而明显的，因为在特定的方向上，覆盖的面积和距离中心的长度变得更大。...我们将在每个角上设置标签，然后将值绘制为一个点，它到中心的距离取决于它的值/大小。最后，为了显示更清晰，我们将使用半透明的颜色来填充将属性点连接起来得到的线条所包围的区域。...在下面的可视化结果中，我根据 Kaggle 的统计数据（生命值、攻击力、防御力、特殊攻击、特殊防御、速度）绘制了一小部分口袋妖怪游戏的数据集的树状图。...因此，统计意义上最匹配的口袋妖怪将被紧密地连接在一起。例如，在图的顶部，阿柏怪 和尖嘴鸟是直接连接的，如果我们查看数据，阿柏怪的总分为 438，尖嘴鸟则为 442，二者非常接近！...当我们沿着树往上移动时，绿色组的口袋妖怪彼此之间比它们和红色组中的任何口袋妖怪都更相似，即使这里并没有直接的绿色的连接。 ? 对于树状图，我们实际上需要使用「Scipy」来绘制！

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