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问与答60: 怎样使用矩阵数据工作表绘制线条

学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 本文来源于wellsr.comQ&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列数值矩阵,要使用VBA根据这些数值绘制右侧图形。 ?...连接过程,遇到0不连接,如果两个要连接数值之间有其他数,则从这些数值上直接跨过。如图1所示,连接顺序是1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13。...A:VBA代码如下: 'Excel中使用VBA连接单元格整数 '输入: 根据实际修改rangeIN和rangeOUT变量 ' rangeIN - 包括数字矩阵单元格区域 '...DeleteArrows ReDim arrRange(0) '一维数组存储单元格区域中所有大于0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 绘制简单折线图 下面来使用matplotlib绘制一个简单折线图,再对其进行定制,以实现信息丰富数据可视化。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,散点图包含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。...可视化,颜色映射用于突出数据规律,例如,你可能用较浅颜色来显示较小值,并使用较深颜色来显示较大值。 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里可视化基础包,可以很方便地绘制二维,三维图表,作图风格接近MATLAB,所以称为matplotlib。使用简单语句就能绘制漂亮图形。...基础概念 如图形所示,我们对matplotlib操作时,是从Figure开始,通常称为画布,类似于现实绘图时画板。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,标记等都是图形实例之上只有一个axes实例时,我们可以使用matplotlib.pyplot来操作这些图形元素,“组成”一幅完整图。...常见图表元素使用方法 绘图之前,我们需要导入相应包:pyplot用于操作图表元素,numpy用于生成绘图需要基础数据。...y是x正弦函数,上面代码效果分别为:绘制了一个y与x线型关系,最高点添加了带箭头注释,在线条旁边添加了不带箭头注释,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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数据可视化—绘制简单折线图

-绘制折线图 绘制简单折线图 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 绘制简单折线图...✅使用matplotlib绘制简单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绘制简单折线图...plt.tick_params(axis='both', labelsize=14) plt.show() # 打开matplotib查看器,并显示绘制图形 效果如下: 校正图形 图形容易阅读了...: 自动计算数据 手动计算列表包含值很麻烦,可以利用python循环来解决,下面是绘制1000个点范例: import matplotlib.pyplot as plt x_values =...可视化,颜色映射用于突出数据规律,例如,你可能用较浅颜色显示较小值,并使用较深颜色显示较大值 import matplotlib.pyplot as plt x_values = list

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4种更快简单实现Python数据可视化方法

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,让你受众(通常是非技术人员客户)能够理解。...本文对这些方法介绍会详细一些,可以您阅读了上一篇文章基本方法之后接着使用,从而从数据中提取出更深入信息。...我们将在每个角上设置标签,然后将值绘制为一个点,它到中心距离取决于它值/大小。最后,为了显示清晰,我们将使用半透明颜色来填充将属性点连接起来得到线条所包围区域。...因此,统计意义上最匹配口袋妖怪将被紧密地连接在一起。例如,顶部,阿柏怪 和尖嘴鸟是直接连接,如果我们查看数据,阿柏怪总分为 438,尖嘴鸟则为 442,二者非常接近!...当我们沿着树往上移动时,绿色组口袋妖怪彼此之间比它们和红色组任何口袋妖怪都相似,即使这里并没有直接绿色连接。 ? 对于树状图,我们实际上需要使用「Scipy」来绘制

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4种更快简单实现Python数据可视化方法

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,让你受众(通常是非技术人员客户)能够理解。...本文对这些方法介绍会详细一些,可以您阅读了上一篇文章基本方法之后接着使用,从而从数据中提取出更深入信息。...我们将在每个角上设置标签,然后将值绘制为一个点,它到中心距离取决于它值/大小。最后,为了显示清晰,我们将使用半透明颜色来填充将属性点连接起来得到线条所包围区域。...因此,统计意义上最匹配口袋妖怪将被紧密地连接在一起。例如,顶部,阿柏怪 和尖嘴鸟是直接连接,如果我们查看数据,阿柏怪总分为 438,尖嘴鸟则为 442,二者非常接近!...当我们沿着树往上移动时,绿色组口袋妖怪彼此之间比它们和红色组任何口袋妖怪都相似,即使这里并没有直接绿色连接。 ? 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,图形创建绘图区域,绘图区域绘制一些线条使用标签装饰绘图等。...matplotlib.pyplot,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东西,并且绘图函数始终指向当前轴域(请注意,这里和文档大多数位置『轴域』(axes)是指图形一部分...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,一条命令绘制多个线条。...删除对图形所有引用,和/或使用窗口管理器杀死屏幕上出现图形窗口是不够,因为调用close()之前,pyplot会维护内部引用。...文本中使用数学表达式 matplotlib在任何文本表达式接受 TeX 方程表达式。

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关于“Python”核心知识点整理大全42

15.1.1 Linux 系统安装 matplotlib 如果你使用是系统自带Python版本,可使用系统包管理器来安装matplotlib,为此只需 执行一行命令: $ sudo apt-get...单击画廊 图表,就可查看用于生成图表代码。 15.2 绘制简单折线图 下面来使用matplotlib绘制一个简单折线图,再对其进行定制,以实现信息丰富数据可 视化。...模块pyplot包含很多用于生成图表函数。 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图形。...4 plt.tick_params(axis='both', labelsize=14) plt.show() 参数linewidth(见1)决定了plot()绘制线条粗细。...最终图表阅读起来容易得多了,如图15-2所示:标签文字更大,线条粗。 15.2.2 校正图形 图形容易阅读后,我们发现没有正确地绘制数据:折线图终点指出4.0平方为25!

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数据可视化魔法:Matplotlib基本用法

所以将数据分析起来才能大放光彩, 也是海量数据存在意义。python中有很多将数据可视化模块, matplotlib是最基本一个, 也是功能非常强大绘图库,支持绘制各种类型统计图表。...以下是几种常见统计图表,以及绘制方法及用例 折线图 参数: x:X轴数据 y:Y轴数据 label:线条标签 color:线条颜色 linestyle:线条样式 marker:标记点样式...matplotlib绘制几种常见统计图表,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常见参数。...详细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模块配置和使用 python之configparser配置文件解析器

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Matplotlib库

One of these is seaborn 中文pdf plot创建 matplotlib,所有plot都存在与Figure对象,需要先利用matplotlib.pyplot.Figure...,所以对于复杂图形,必须将所有的绘图命令放在一个笔记本单元格。...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matplotlibapi(native) 为了交互方便,pyplot...接口是由很多方法组成,通过这些方法可以对图像进行装饰(轴标签,范围,轴位置),调用这些方法时,如果没有参数输入会返回要调整参数值,如果有参数输入就会对对应参数进行调整.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..., ‘solid’, ‘dashed’, ‘dashdot’, ‘dotted’}, optional 仅适用于轮廓线,线条样式可以是指定要使用一组线条样式字符串可迭代对象。

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Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

假设在环境变量设置了Python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 ? 系统,该软件包已经安装。...最后,我们可以使用plt调用python文件函数。 ? 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一个图中进行绘制同一图中绘制多个图怎么办? 您可以借助Python pyplotsubplot()函数同一图中生成多个图。...matplotlib.pyplot.subplot(nrows,ncols,index,** kwargs) 参数,我们需要指定三个整数,分别是行和列绘图数,然后制定图索引位置。...pyplotclf()函数清除了绘图。 matplotlib.pyplot.clf() clf()函数,没有任何参数。

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数据可视化初探:Matplotlib框架使用

渐渐,产生数据量越来越多,人们再次利用这些数据,观察数据形态结构,发现了新业务。而其两者之间,重要一环就是,数据可视化!...画布上面,就是我们想要呈现诸多元素,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。...,如果想要实现复杂效果,一是需要出色设计,二是需要更进阶Api用法。

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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图表组成元素主要函数 2.准备数据 3.函数用法 3.1函数plot()--展现变量趋势变化 3.2函数scatter()--寻找变量之间关系...函数title()--添加图形内容标题 3.11 函数legend()--标识不同图形文本标签图例 函数综合应用 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素主要函数 一个图形输出窗口中...个数 y = np.sin(x) y1 = np.random.randn(100) # 标准正态分布随机地取100个数 3.函数用法 3.1函数plot()–展现变量趋势变化 函数功能: 展现变量趋势变化...函数功能: 绘制刻度线网格线 调用签名: plt.grid(linestyle=‘:’, color=‘r’) 参数说明: linestyle: 网格线线条风格 color: 网格线线条颜色...ls: 参考线线条风格 lw: 参考线线条宽度 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

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matplotlib绘图第一步

准备数据 x = np.linspace(-1.0,1.0,100) # 指定间隔内返回均匀间隔数字 y = np.sin(x) # 标准正态分布随机取100个数 y1 = np.random.randn...(100) matplotlib组成元素函数用法 函数plot-展示变量变化趋势 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()-绘制刻度线网格线 ls:网格线条风格 c:网格线线条颜色 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轴参考区域 xmin:起始位置 xmax:终止数据 facecolor:区域填充颜色 alpha:透明度 import matplotlib.pyplot as

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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变量值。蜘蛛网图中,一个变量相对于另一个变量显著性是清晰而明显,因为特定方向上,覆盖面积和距离中心长度变得更大。...我们将在每个角上设置标签,然后将值绘制为一个点,它到中心距离取决于它值/大小。最后,为了显示清晰,我们将使用半透明颜色来填充将属性点连接起来得到线条所包围区域。...在下面的可视化结果,我根据 Kaggle 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数据集树状图。...因此,统计意义上最匹配口袋妖怪将被紧密地连接在一起。例如,顶部,阿柏怪 和尖嘴鸟是直接连接,如果我们查看数据,阿柏怪总分为 438,尖嘴鸟则为 442,二者非常接近!...当我们沿着树往上移动时,绿色组口袋妖怪彼此之间比它们和红色组任何口袋妖怪都相似,即使这里并没有直接绿色连接。 ? 对于树状图,我们实际上需要使用「Scipy」来绘制

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Python 数据可视化:Matplotlib库使用

官网地址:https://www.anaconda.com/ ---- 3.pyplot pyplot是Matplotlib库中最基础模块,本篇文章主要展示pyplot使用。...: plt.figure(figsize=None, facecolor=None) 3.2.2 创建子图并选定子图 使用plt.subplot()方法可以全局绘图区域中创建一个子图,它语法格式如下...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使用中文会产生乱码,如果要使用中文可以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 用我们所学方法绘制一张曲线图吧: import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei

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Python-Evoked地形图可视化

不同形式和类型刺激会产生不同类型电位。 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平均数据,MNE,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“/”分隔标记。我们绘制了一个具有强烈听觉反应脑磁图MEG通道。...""" 设置 evoked 类别颜色, 左听觉和左视觉线条颜色为:Crimson 右听觉和右视觉线条颜色为:CornFlowerBlue """ colors = dict(Left="Crimson...最后将传感器数据绘制成地形图。简单情况下,我们只绘制左听觉反应,然后我们把它们都绘制同一个图中进行比较。单击各个图,将它们放大。

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数据可视化-pyplot

绘制折线图 首先导入模块: import matplotlib.pyplot as plt 接着要将x轴和y轴上数字放在两个列表: input_value = [1, 2, 3, 4, 5]...# x轴 squares = [1, 4, 9, 16, 25] # y轴 现在调用类plot方法将图绘制出来,但是先介绍一下参数(资料来源CSDN毕竟我也不会) 可能这就是面向..., squares, linewidth=5) # 绘制线条粗细 (x,y,format_string)format_string是用于控制曲线格式字符串(可选),由颜色字符、风格字符和标记字符组成...(1)颜色字符 (2)风格字符 (3)标记字符 除了利用上述方式对线条样式进行控制以外,plt.plot( )还提供了一种细致明了参数设定形式,如下: 参数 color 用以控制线条颜色...scatter( ) s传list其实是设置每个点大小,c传list则是对每个标记使用不同颜色

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xarray 系列 | 怎么使用ERA5再分析数据绘制气象要素廓线

前言 前段时间有读者来信问再分析数据气象要素廓线怎么绘制,近期小编可以腾出手做个简单示例 今天我们测试如何使用Python两个强大库——xarray与pynio,来读取ERA5(European...⏰ 温馨提示 由于可视化代码过长隐藏,可点击基于ERA5 GRIB数据气象要素廓线与Hovmoller图绘制运行Fork查看 若没有成功加载可视化图,点击运行可以查看 ps:隐藏代码【代码已被隐藏】...使用xarraysel方法找到最接近该点格点数据 In [6]: target_lat, target_lon = 40, 120 nearest_point = dataset.sel(longitude...计算风速并绘制垂直廓线(风速随高度变化分布) In [50]: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np wind_speed = np.sqrt...ax.plot(wind_speed[0].values, nearest_point['level'].values, 'b', linewidth=2) # 使用蓝色线条绘制风速曲线 # 设置轴标签

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