分别是标题、轴标签以及图例，这三个内容也是非常实用并且常用的。颜色、线条、标记这些设置的是图像本身的一些属性，而标题、轴标签这些数据是额外提供的补充数据，所以这两者的内在逻辑是不同的。...轴标签 轴标签顾名思义，就是在坐标轴上加上标签，告诉大家这个坐标轴代表的含义。比如我们画的月份销量图，我们的横坐标是每年的月份，纵坐标是当月的销量。...所以我们可以给坐标轴加上轴标签，让大家一眼就看得出来，这个轴代表的含义。 加上轴标签的方法也非常简单，和刚才添加title的方式基本一样，用xlabel设置x轴标签，用ylabel设置y轴标签。...设置图例 下面来介绍一下设置图例，图例这个翻译不是很好，但是也找不到更精准的翻译了。...另外一个就是在我们调用show这个函数之前，需要调用一下legend这个方法，这个方法就是绘制图例用的。
计算正弦函数值 s = np.sin(t) #计算余弦函数值 z = np.cos(t) pl.plot(t, s, label='正弦') pl.plot(t, z, label='余弦') #设置x标签...fontproperties='STKAITI', fontsize=24) #图形标题 pl.title('sin-cos函数图像', fontproperties='STKAITI', fontsize=32) #设置图例
装饰物包括图例、注释、颜色条、文本等标准元素，但也可以专门设计自己的元素。...上篇Matplotlib 可视化之注释与文本高级应用一文中，已经接触了注释与文本的应用实例，今天和云朵君一起继续学习图例与标签元素的应用实例。...配置图例 想在可视化图形中使用图例，可以为不同的图形元素分配标签。 图例非常容易使用，只要求用户命名图。Matplotlib将自动创建一个包含每个图形元素的图例。...即使在大多数情况下，一个简单的legend() 调用就足够了，但图例还是提供了几个选项，允许我们自定义图例的各个配置。...而下图中，用轴标签替换轴刻度标签，即在轴中间加上说明标签，为了使其更靠近轴，删除了可能与标签碰撞的中心刻度。此外，将标题其向右移动，并相应地移动图例框，将其放置在标题下方，并且使用一行两列的排列方式。
在Matplotlib中，你可以使用titles（标题）、labels（标签）和legends（图例）来增强你的图表。本文讨论Python的Matplotlib绘图库中可用的不同标记选项。...与轴标签类似，y轴和x轴也有替代标签。默认情况下，Supylabel以居中对齐的方式出现在图的左侧，而supxlabel以居中对齐的方式出现在图的底部。...当调用ax.legend()时，每个没有以下划线开头的标签且包含在轴对象中的艺术家都会生成一个轴图例条目。...像ax.scatter()和ax.plot()这样的绘图函数将label作为参数，默认情况下，这是创建图例时使用的标签。...，以避免在同一子图中绘制两个图例。
数据点的尺寸大小 ,c="red" #数据点的颜色 ,label = "Red Points" ) #装饰图形 plt.legend() #显示图例...# 查看使用的标签，如下图 categories 颜色 plt.cm.tab10() 用于创建颜色的十号光谱，在 matplotlib 中，有众多光谱供我们选择：https://matplotlib.org...光谱tab10中总共只有十种颜色，如果输入的浮点数比较接近，会返回类似的颜色。这种颜色会以元祖的形式返回，表示为四个浮点数组成的RGBA色彩空间或者三个浮点数组成的RGB色彩空间中的随机色彩。...small = 12 params = {'axes.titlesize': large, # 子图上的标题字体大小 'legend.fontsize': med, # 图例的字体大小...Scatterplot of Midwest Area vs Population", fontsize=22) # 整个图像的标题和字体的大小 plt.legend(fontsize=12) # 图例的字体大小
() #使用geom_text绘制标签散点图 使用geom_label绘制标签散点图 p+geom_label() 绘制点，并通过nudge参数对标签进行x轴和y轴上的平移 p+geom_point(...color='dodgerblue')+geom_text(nudge_x = 0.15,nudge_y = -1) #所有标签整体向右平移0.15，向下平移1 使用angle参数对标签角度进行设置 p...legend.text=element_text(color = 'red',size=13,angle=45), #设置图例中图标的标签，颜色为红色，字号为13，并呈.../width 接受unit() 定义图例中每一个小图标的背景大小 legend.text 接受函数element_text() 定义图例中每一个图标的标签 legend.text.align 取值0-1...，0表示左边，1表示右边 定义图例标签对齐方式 legend.title 接受函数element_text() 定义图例标题样式，但是无法定义标题是什么 legend.position 接受字符串：“none
ro--') #等价于 plt.plot(randn(30).cumsum(), color='g', linestyle='dashed', marker='o') plt.show() 4.刻度、标签和图例...ax.plot(randn(1000).cumsum()) #修改X轴的刻度 #刻度放在哪些位置 ticks = ax.set_xticks([0,250,500,750,1000]) #也可以将其他值用作标签...#为X轴设置一个名称 ax.set_title('My first matplotlib plot') #设置一个标题 ax.set_xlabel('Stages') plt.show() 添加图例...修改标签文字和线条粗细 import matplotlib.pyplot as plt squares = [1, 4, 9, 16, 25] #参数linewidth 决定了plot() 绘制的线条的粗细...plt.plot(squares, linewidth=5) # 设置图表标题， 并给坐标轴加上标签 plt.title("Square Numbers", fontsize=24) plt.xlabel
绘制分类标签的图例 4. 善于利用 plt.cm 接口中的颜色光谱 5....(figsize=(8,4)) #绘制散点图 #c为颜色参数，传入 y 标签，根据 y 标签的数量自动分发不同颜色 plt.scatter(X[:,0],X[:,1],s=5,c=y,label =...["Zero","One"]) #显示图例，显示图像 plt.legend() plt.show() 成果图如下，我们很好的根据 y 标签区分了散点颜色 但是要注意到，图例并不理想。...【核心】分类标签图例 #生成控制气泡大小的特征 z = np.array([10,7,2,5,15,6,3,7,19,11]) #添加画布 plt.figure(figsize=(8,4)) #确定颜色列表...): plt.scatter(X[y==i,0],X[y==i,1],c=colors[i],s=z[y==i],label = labels[i]) #设计标题 plt.title("区分标签图例
per band. scale (Number, optional): The pixel scale in meters. seriesProperty (String, optional): 用作图例中每个区域标签的属性...COLOR = { PARK: 'ff0000', FARM: '0000ff', URBAN: '00ff00' }; // 设置三个你想知道的点，并且把label作为其中的legend图例...COLOR.URBAN} } }); // From: https://landsat.usgs.gov/what-are-best-spectral-bands-use-my-study最佳光谱值通过官网提供的...，自己可以查询 var wavelengths = [.44, .48, .56, .65, .86, 1.61, 2.2]; //这个是光谱的值图像显示seriesProperty就是你的图例，label
., Science 366, 216–221 (2019) 10.1126/science.aax6182 这种情况多出现在一些成分表征数据中，比如XRD、IR/Raman等光谱。...图例和标注设置 ? ①图列：删除、添加文本注释 ②标注：符号及标签、标注晶面峰 ③注释：添加文本注释 3. 字体和字号设置 最后的效果 ?...①字体：所有字体设置为Airal ②字号：轴标签-36号，其它-28号 知识点总结 ? 1. Ctrl+M快捷键，输入符号很方便； 2. Ctrl+L快捷键，图例框删了，可以重构图例； 3.
绘制分类标签的图例 4. 根据某个度量字段控制散点大小，进而做成气泡图 5. 善于利用 plt.cm 接口中的颜色光谱 获取数据： 这个图将使用 gitub 上一份公开数据集。...,"有工作的人群比例","已知贫困人口","已知贫困人口的比例","贫困线以下的人的比例","贫困线以下的儿童所占比例" ,"贫困的成年人所占的比例","贫困的老年人所占的比例","是否拥有地铁","标签...这个接口为我们提供了非常多的颜色光谱，如下图。 我们将使用 plt.cm.tab10() 方法提供的颜色方案。我在下图中也已经圈出来了。...每次循环实现一个种类颜色的散点，以及对应该种类的标签。 前方代码高能预警，别怕，注释更高能！..., c= np.array(colors[i]).reshape(1,-1) #直接使用循环的 category 遍历的值作为本次循环的标签
Figure 对象由轴（或子图）组成；每个轴都定义了一个具有不同图对象（标题、图例、刻度、轴）。下图说明了 matplotlib 图的各种组件。...: 实线样式 ‘ — ‘: 虚线样式 ‘-.’: 点划线样式 ‘:’ : 虚线样式 除了 matplotlib 提供的颜色缩写之外，我们还可以通过指定其十六进制代码（例如，‘FFFF’）来使用光谱上的任何颜色...plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4)) ax1.plot(data, 'k--') ax2.plot(data, 'b-', drawstyle='steps-post') 刻度和标签...) props = { 'title': 'Matplotlib title', 'xlabel': 'Stages' } ax.set(**props) 在同一图中绘制不同数据时，图例对于识别图元素至关重要...因此，我们使用标签“label和legend”方法来添加图例。
因此，应该使用阴影有区别的单色或相同光谱中的两个类似色来区分强度。记住要用直觉以及色彩明暗去调整重要性。 17. 不要在一张图上使用6种以上的颜色 看图足矣。 ? 五「标签」 标签可能会变成雷区。...虽然读者依靠标签来解释数据，但是太多或太少都会产生干扰。 18. 保证一切都贴上了标签 确保所有需要的信息都有标签——并且没有重复或拼写错误。 19....确保标签可见 所有标签应清晰可见，并且对应的数据点都可以轻松识别。 20. 可以直接标记线条 如果可能，请在数据点中包含数据标签。读者可以快速识别线条和对应标签，不必寻找图例说明或类似的数值。...不要倾斜地放置标签 如果在数据轴上的标签过于拥挤，请考虑删除轴上的其他标签，以使文本排布更舒服。 ? 六「排序」 数据可视化旨在帮助理解，难以理解的随机模式让人感到沮丧，并会破坏想传达的内容。...排序连贯 图例的排序应和图表中的顺序保持一致。 25. 排序均匀 在轴上使用自然增量（0,5,10,15,20），而非不均匀的增量（0,3,5,16,50）。 ?
因此，应该使用阴影有区别的单色或相同光谱中的两个类似色来区分强度。记住要用直觉以及色彩明暗去调整重要性。 17. 不要在一张图上使用6种以上的颜色 看图足矣。 ? 05 标签 标签可能会变成雷区。...虽然读者依靠标签来解释数据，但是太多或太少都会产生干扰。 18. 保证一切都贴上了标签 确保所有需要的信息都有标签——并且没有重复或拼写错误。 19....确保标签可见 所有标签应清晰可见，并且对应的数据点都可以轻松识别。 20. 可以直接标记线条 如果可能，请在数据点中包含数据标签。读者可以快速识别线条和对应标签，不必寻找图例说明或类似的数值。...不要倾斜地放置标签 如果在数据轴上的标签过于拥挤，请考虑删除轴上的其他标签，以使文本排布更舒服。 ? 06 排序 数据可视化旨在帮助理解，难以理解的随机模式让人感到沮丧，并会破坏想传达的内容。...排序连贯 图例的排序应和图表中的顺序保持一致。 25. 排序均匀 在轴上使用自然增量（0,5,10,15,20），而非不均匀的增量（0,3,5,16,50）。 ?
核心概念 rxjs-spy 引入了 tag 操作符，它将一个字符串标签和一个 observable 关联起来。这个操作符并没有以任何方式来改变 observable 的行为和值。...匹配器可以是简单的字符串、正则表达式或传递标签本身的函数谓词 ( predicates )。...要显示某个特定的标记 observable，需要将标签名或正则表达式传给 show： ? 通过调用 rxSpy.log 可以启用某个标记 observable 的日志： ?...对于我而言，rxjs-spy 确实可以使调试 RxJS 变得有趣起来。 更多信息 rxjs-spy 的源码托管在 GitHub 上，这里有一个可以操作控制台 API 的在线示例。...NPM包名称：rxjs-spy
在本文中，我将展示如何以一种不唐突的方式来使用 rxjs-spy 获取详情和有针对性的信息。 来看一个简单示例，示例中使用的是 rxjs 和 rxjs-spy 的 UMD bundles: ?...rxjs-spy 对使用 tag 操作符标记过的 observables 起作用，tag 操作符使用字符串标签名来注释 observable，仅此而已。....+/ 正则表达式或标签名为 users 的 observable 配置日志记录器。 示例的输入看上去应该是这样的: ?...tag 操作符的使用可以独立于 rxjs-spy 中诊断功能，通过使用 rxjs-spy/add/operator/tag 或直接从 rxjs-spy/operator/tag 导入。...所以保留标签的成本很小。 日志记录器可以使用正则表达式来配置，这会导致了多种可能性的标记。
image.png 刻度、标题、标签和图例!...plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) plt.plot(x1,y1,'ro-',label="进口") plt.plot(x2,y2,'bo--',label="出口")#label设置线条标签...#设置标题，x，y轴标签 plt.xlabel('月份') plt.ylabel("数额") plt.title("进出口数据") #设置x，y轴范围 plt.xlim(0,6) plt.ylim(0,15...plt.gca() ax=plt.gca() ax.spines['top'].set_color('red') # ax.spines['right'].set_color('none') #生成默认图例
(type) { //处理元素开始（标签） case xml.StartElement: for _, attr := range token.Attr...attrName, "HREF")){ href = attrValue } } //处理元素开始（标签...这个函数我们取名 spy。于是在主函数中添加 spy 的 goroutine。 go spy("http://www.sohu.com") 同时建立 spy 函数。...func spy(url string) { } 在 spy 内要实现，取得网址对应的网页，并且分析网页的的链接。把取得的页面信息或链接信息给入 urlchannel 通道。...(type) { //处理元素开始（标签） case xml.StartElement: for _, attr := range token.Attr
用SPY++抓取该窗口（应用窗口），观察该窗口在点击任务栏图标时收到的消息，然后抓取其它正常的窗口，也观察其在同样操作下接收到的消息，然后比较。...SPY++记录窗口消息的方法：右击窗口，选择菜单Messages，然后点击主菜单Messages->Logging Options，选择Messages标签页，点击Select All按钮，点击OK。...消息，必然是发送给其它窗口，而且这个窗口很有可能是本进程，于是继续观察本进程窗口接收到的WM_ACTIVATE消息，方法：点击主菜单Messages->Logging Options，选择Windows标签页...，勾选Windows of Same Process选项，然后选择Messages标签页，勾选WM_ACTIVATE消息，这样消息日志比较少。...SPY++抓取该窗口，发现该窗口是应用窗口的子窗口，右击窗口选择Properties菜单，查看该窗口详细信息，发现窗口的Windows Styles有WS_POPUP，正常应该是WS_CHILDWINDOW
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