文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

独家 | 别在Python中用Matplotlib和Seaborn作图了，亲，试试这个

印度和中国的人口 现在，我们要创建一个条形图，来展示印度和中国的人口随时间的变化。使用 plotly graph 对象模块创建绘图，分成2个步骤： 1. 设置图形函数，我们将在其中设置数据参数。...数据参数设置为一个列表，其中包含印度和中国的条形图函数 (go.Bar)。在 bar 函数中，我们将 x 轴设置为年份列，将 y 轴设置为人口列，将标记国家-颜色设置为印度-红色，中国-蓝色。 2....世界发展随时间的变化：动画展示 利用气泡图，我们可以在 2D 图上展示 3 个维度（x 轴、y 轴和气泡大小）。...color：一个分类变量的列，它代表气泡的颜色。在我们的示例中，默认为每个大陆分配一种颜色。 log_x ：将 X 轴（人均 GDP）设置为对数刻度。 size_max：设置气泡的最大尺寸。...animation_frame：用于标记动画帧的dataframe列的值。在我们的示例中，参数设置为年份列。

1.6K20

30行Python代码实现3D数据可视化

之前我们基本都是用它来绘制二维的数据图表。而今天文章中，我们将教大家如何用不到 30 行代码绘制 Matplotlib 3D 图形。 回顾 2D 作图 用赛贝尔曲线作 2d 图。...y 轴坐标 zs 一维数组，可选项，点的 z 轴坐标 zdir 可选项，在 3D 轴上绘制 2D 数据时，数据必须以 xs，ys 的形式传递，若此时将 zdir 设置为 ‘y’，数据将会被绘制到 x-z..., **kwargs]) 参数详解： 参数 描述 xs 一维数组，点的 x 轴坐标 ys 一维数组，点的 y 轴坐标 zs 一维数组，可选项，点的 z 轴坐标 zdir 可选项，在 3D 轴上绘制 2D...数据时，数据必须以 xs，ys 的形式传递，若此时将 zdir 设置为 ‘y’，数据将会被绘制到 x-z 轴平面上，默认为 ‘z’ s 标量或数组类型，可选项，标记的大小，默认 20 c 标记的颜色，...可选项，可以是单个颜色或者一个颜色列表支持英文颜色名称及其简写、十六进制颜色码等，更多颜色示例参见官网 Color Demo depthshade bool 值，可选项，默认 True，是否为散点标记着色以提供深度外观

3.8K21
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

matplotlib安装及使用

我将在这篇文章中介绍matplotlib API的核心对象，并介绍如何使用这些对象来实现绘图。实际上，matplotlib的对象体系严谨而有趣，为使用者提供了巨大的发挥空间。...matplotlib使用numpy进行数组运算，并调用一系列其他的python库来实现硬件交互。matplotlib的核心是一套由对象构成的绘图API。 matplotlib项目是由John D....(x,y1,color='red',linewidth=2,linestyle='--')#颜色为红色，线宽度为2，线风格为-- plt.plot(x,y2)#进行画图 plt.show()#显示图 设置坐标轴...返回给定的X和Y值的反正切值 #scatter画散点图 size=75 颜色为T 透明度为50% 利用xticks函数来隐藏x坐标轴 plt.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5...这篇文章的重点其实在于scatter函数。 x,y 形如shape(n,)的数组，可选值， s 点的大小（也就是面积）默认20 c 点的颜色或颜色序列，默认蓝色。

33920

Seaborn 可视化

Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。...regplot不仅可以绘制散点图，还会拟合回归线，把fit_reg设置为False，将只显示散点图 lmplot函数和regplot函数类似，也可以用于创建散点图。...使用Seaborn的jointplot绘制蜂巢图，和使用matplotlib的hexbin函数进行绘制 2D核密度图和kdeplot类似，但2D核密度图课展示两个变量 条形图也可以用于展现多个变量，barplot...如果想在图中包含更多信息，可以使用颜色、大小和形状来区分它们 通过颜色区分 使用violinplot函数时，可以通过hue参数按性别（sex）给图着色 可以为“小提琴”的左右两半着不同颜色，用于区分性别...，当大小差别不大时很难区分 在Seaborn中的lmplot，可以通过scatter_kws参数来控制散点图点的大小 scatter = sns.lmplot(x='total_bill',y='tip

7510

教程 | 如何在Python中用scikit-learn生成测试数据集

它们对于更好地理解算法响应超参数变化的行为方面也很有用。 下面是测试数据集的一些理想特性： 它们可以快速、容易地生成。 它们包含「已知」或「理解」的结果来和预测进行比较。...它们是随机的，每次生成时都允许在同一个问题上随机变化。 它们很小、容易在而二维中实现可视化。 它们可以被增大。 我建议在开始一个新的机器学习算法或开发一个新的测试工具时使用测试数据集。...考虑到 blobs 的线性可分性质，该问题也适用于线性分类问题。 下面的例子是一个多类分类预测问题，它生成了一个具有三个 blobs 的 2D 样本数据集。...', x='x', y='y', label=key, color=colors[key]) pyplot.show() 运行该示例将生成该问题的输入和输出，然后创建一个方便的 2D 图，用不同的颜色显示不同类的点...库提供了一套其他测试问题；为每个问题编写了一个代码示例来展示它们是如何工作的。 拓展阅读 如果你想要更深入的了解，本节提供了关于该课题更多的资源。

1.1K110

Python Matplotlib 绘图使用指南 （附代码）

本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 Matplotlib Plotting Guide， 作者为 Prince Grover。...matplotlib 是一个基于 Python 的 2D 绘图库，其可以在跨平台的在各种硬拷贝格式和交互式环境中绘制出高图形。 一个有趣的现象。...6.颜色，颜色条，RGB 数组和颜色图谱 我们已经介绍了 ax.plot()，ax.scatter()，ax.bar() 和 ax.hist() 等基本图形操作，另一个更常用的函数是 ax.imshow...9.二维数组的等高线图和颜色网格图 热像图（颜色网格图）和等高线图在很多情况下都有助于可视化 2D 数据。 ? 10.图像的调整、修改边缘坐标和标度 最后调整细节，让绘图变得更好看。...11.标度的限制和自动调整 ? ? 需要注意的事情： 填充（padding）自动设置 X 轴或 Y 轴网格标度 我们可以使用 xlim，ylim 设置 x，y 的刻度限制 12.技巧 ? ?

1.7K20

matplotlib动画制作（2）—气泡图与条形图

2.1 动态气泡图 现有100种类型产品数据1911-2010产量信息，数据格式如下： 利用FuncAnimation制作每一种产品的气泡动态图，流程为 1）颜色标识 2）气泡循环 3）细节调整...(年份添加、坐标控制) 1、颜色标识：创建100种颜色标识产品 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...from matplotlib.animation import FuncAnimation import random #使用random创建100种颜色 def create_color():...= ax.scatter(x, y, c = colors, s = sizes) #添加年份，因为视频中坐标是不断变化的，需要根据坐标更新年份位置 #获取纵坐标的最大值和最小值...import FuncAnimation import random #使用random创建100种颜色 def create_color(): color_element = ['1','2

17210

Python数据分析之Matplotlib

写在前面 今天给大家介绍三剑客之一Matplotlib的使用。首先简单介绍用Matplotlib绘制2D和3D图表，具体的方法和属性并没有过多介绍，但是代码中都做了响应的介绍。...3 Matplotlib绘制2D图表 Matplotlib中最基础的模块是pyplot。...两个图画一起 plt.figure('data & model') # 通过'k'指定线的颜色，lw指定线的宽度 # 第三个参数除了颜色也可以指定线形， 比如'r--'表示红色虚线 plt.plot(x...4 Matplotlib绘制3D图表 Matplotlib中也能支持一些基础的3D图表，比如曲面图，散点图和柱状图,只是需要使用使用mpl_toolkits模块。...Matplotlib在2D图表中除了绘制点和线图表同样可以绘制柱状或饼状类型的图，我只是做了一个简单的介绍，Matplotlib也支持图像的存取和显示，并且和OpenCV一类的接口比起来，对于一般的二维矩阵的可视化要方便

80920

机器学习入门 3-11 Matplotlib数据可视化基础

matplotlib 基础 Matplotlib 是一个 Python 的 2D 绘图库，在导入 Matplotlib 库的时候，通常会设置一个别名 mpl。...使用 Pyplot 可以很方便的帮助我们绘制出 2D 图表，在使用 Pyplot 时候通常也会为 Pyplot 设置一个别名 plt。...这里需要说明，绘制曲线的时候，我们可以指定各种样式，设置这些样式有两种方式： 第一种，通过为 plt.plot 传入指定参数； 第二种，通过 plt.plot 的返回值来设置，也就是使用返回的 matplotlib.lines.Line2D...，但是在散点图中，横纵坐标轴都表示为特征，而散点图的形状或者颜色表示为对应的取值。...在两个特征的分类任务中，我们将横坐标表示为第一个特征，纵坐标表示为第二个特征，将类别信息通过散点图的颜色进行表示。

75430

十分钟入门 Python 绘图库 Matplotlib 入门教程

作者：强波的技术博客 来源：见文末 Matplotlib是一个Python语言的2D绘图库，它支持各种平台，并且功能强大，能够轻易绘制出各种专业的图像。本文是对它的一个入门教程。...用户图形界面工具包 使用Matplotlib，能够的轻易生成各种类型的图像，例如：直方图，波谱图，条形图，散点图等。...这段代码说明如下： plot函数的第一个数组是横轴的值，第二个数组是纵轴的值，所以它们一个是直线，一个是折线； 最后一个参数是由两个字符构成的，分别是线条的样式和颜色。...前者是红色的直线，后者是绿色的点线。关于样式和颜色的说明请参见plot函数的API Doc：matplotlib.pyplot.plot 散点图 scatter函数用来绘制散点图。...hist函数的详细说明参见这里：matplotlib.pyplot.hist 结束语 通过本文，我们已经知道了Matplotlib的大致使用方法和几种最基本的图形的绘制方式。

1K00

【数据可视化】Matplotlib 从入门到精通学习笔记

数据可视化图表为更好地探索、分析数据提供了一种直观的方法，它对最终分析结果的展示具有重要的作用。...Matplotlib 是一款用于数据可视化的 Python 软件包，支持跨平台运行，它能够根据 NumPy ndarray 数组来绘制 2D 图像，它使用简单、代码清晰易懂，深受广大技术爱好者喜爱。...，它将一个数组的值与另一个数组的值绘制成线或标记，plot() 方法具有可选格式的字符串参数，用来指定线型、标记颜色、样式以及大小。...通过指定轴的颜色和宽度，从而对进行显示格式设置，比如将所有轴的颜色设置为 None，那么它们都会成为隐藏状态，或者也可以给轴添加相应的颜色。...chart）是我们日常工作、学习中经常使用的一种图表，它可以直观的反映数据的变化趋势。

5.2K31

Python 绘图库 Matplotlib 入门教程

来源：Python开发者 ID：PythonCoder Matplotlib是一个Python语言的2D绘图库，它支持各种平台，并且功能强大，能够轻易绘制出各种专业的图像。...用户图形界面工具包 使用Matplotlib，能够的轻易生成各种类型的图像，例如：直方图，波谱图，条形图，散点图等。...这段代码说明如下： plot函数的第一个数组是横轴的值，第二个数组是纵轴的值，所以它们一个是直线，一个是折线； 最后一个参数是由两个字符构成的，分别是线条的样式和颜色。...前者是红色的直线，后者是绿色的点线。关于样式和颜色的说明请参见plot函数的API Doc：matplotlib.pyplot.plot 散点图 scatter函数用来绘制散点图。...hist函数的详细说明参见这里：matplotlib.pyplot.hist 结束语 通过本文，我们已经知道了Matplotlib的大致使用方法和几种最基本的图形的绘制方式。

1K10

利用Python绘图和可视化（长文慎入）

此外，还可以利用诸如d3.js（http://d3js.org/）之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。...如果结合使用一种GUI工具包（如IPython），matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能。...这是非常实用的，因为可以轻松地对axes数组进行索引，就好像是一个二维数组一样，例如，axes[0, 1]。你还可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴。...常用的颜色都有一个缩写词，要使用其他任意颜色则可以通过指定其RGB值的形式使用（例如，'#CECECE'）。完整的linestyle列表请参见plot的文档。...接下来来看一个由两个不同的标准正态分布组成的双峰分布，如下所示： ? ? 13、散布图 散布图（scatter plot）是观察两个一维数组序列之间的关系的有效手段。

8.4K70

Python可视化 | xarray 绘图时序图

字符串参数顺序最好为'[标记][线型][颜色]'，其他顺序形式可能会导致错误。若未全指定上述所有属性，则采用相应属性的默认值。...color 除了内置颜色以外，也可以使用 灰度（如c = "0.80"）, RGB（如c = (1.0, 0.3, 0.5)）, 十六进制颜色（如c = "#009C8E"） 对参数color进行设置。...下面绘制一系列子图以便理解设置颜色的各类方法： datathin = data1d.thin(time=50) fig, ax = plt.subplots(2,3, sharex=True, sharey...for axi in ax.flat:通过迭代器ax.flat对高维Axes数组ax迭代，获取每一个子图的Axes信息，在每一个循环过程中将各个Axes的地址赋值给axi（按址赋值），然后通过变量axi...如上述代码将各个子图的 轴坐标标签赋值为无字符串形式，即axi.set_ylabel("").

3.4K40

Python可视化 | xarray一维数据绘图

首先提取北纬 60°，西经 110° 处时间变化数据 data1d = ds.Tair.sel(lat=60, lon=250) data1d data1d 尝试直接使用.plot()方法绘图 data1d.plot...这三个参数的顺序可以交换，也可以不必全部指定。 字符串参数顺序最好为'[标记][线型][颜色]'，其他顺序形式可能会导致错误。若未全指定上述所有属性，则采用相应属性的默认值。...color 除了内置颜色以外，也可以使用 灰度（如c = "0.80"）, RGB（如c = (1.0, 0.3, 0.5)）, 十六进制颜色（如c = "#009C8E"） 对参数color进行设置。...下面绘制一系列子图以便理解设置颜色的各类方法： datathin = data1d.thin(time=50) fig, ax = plt.subplots(2,3, sharex=True, sharey...如上述代码将各个子图的 轴坐标标签赋值为无字符串形式，即axi.set_ylabel("").

3.2K50

五分钟入门数据可视化

在本文中，我（毛利）展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表。...散点图： 引入工具包，Matplotlib的pyplot包 import matplotlib.pyplot as plt 在工具包引用后，画散点图，需要使用 plt.scatter(x, y, marker...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.hist(x, bins=10) 函数，其中参数 x 是一维数组，bins 代表直方图中的箱子数量，默认是 10。...其中参数 x 是一维数组，bins 代表直方图中的箱子数量，kde 代表显示核密度估计，默认是 True，我们也可以把 kde 设置为 False，不进行显示。...这里我设置了 lables 数组，分别代表高中、本科、硕士、博士和其他几种学历的分类标签。nums 代表这些学历对应的人数。

2.6K30

Matplotlib数据关系型图表（1）

s：数据点的大小，可以传入一个整数，表示为所有点设置一样的大小；也可以传入形状为(n, 1)的数组，为每一个点指定大小。（可选参数） c：数据点颜色，可以是颜色简写、十六进制等。...也可以传入形状为(n, 1)的数组，为每个点指定颜色。（可选参数） marker：数据标记点样式。（可选参数） marker 描述 '.'...当且仅当c为浮点数数组才可使用。（可选参数） norm：如果c为浮点数数组，norm将调整c的范围至0-1用于在cmap中映射。...(time, pm25) #为每个点设置颜色，即将每个点的pm25值数组作为颜色传入 ax2 = fig.add_subplot(222) cf = ax2.scatter(time, pm25, c...= pm25) cbar = fig.colorbar(cf, ax = ax2) #因为每个点都有颜色，该语句是形成色条，这个语法以后会讲，不用管 #为每个点设置颜色，并指定色条 为'jet'样式

1K10

Python数据可视化的10种技能

data 就是我们要传入的数据，一般是 DataFrame 类型。 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。...其中参数 x 是一维数组，bins 代表直方图中的箱子数量，kde 代表显示核密度估计，默认是 True，我们也可以把 kde 设置为 False，不进行显示。...heatmap 函数，我们可以观察到不同年份，不同月份的乘客数量变化情况，其中颜色越浅的代表乘客数量越多，如下图所示： ?...这里我们需要使用 Matplotlib 来进行画图，首先设置两个数组：labels 和 stats。他们分别保存了这些属性的名称和属性值。...在 Matplotlib 和 Seaborn 的函数中，我只列了最基础的使用，也方便你快速上手。当然如果你也可以设置修改颜色、宽度等视图属性。你可以自己查看相关的函数帮助文档。这些留给你来进行探索。

2.7K20
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券