利用底图绘制小河_如何使用底图绘制点_底图绘制子午线的论点？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Python地图绘制工具folium更换地图底图样式全攻略

咱们用folium进行过多次地图绘制，有粉丝反馈在进行地图绘制的时候坐标点可能是百度地图经纬度、高德地图经纬度或者腾讯地图经纬度等情况，然后发现用默认的地图底图绘制的时候存在明显的偏移；另外，还有粉丝进行地图绘制用于论文的发表...内建地图底图样式我们看到folium其实有好几种内建地图底图样式，其中部分需要去申请key，由于我这边没有申请成功就不做演示了。...补充其实，我们还可以找更多的地图底图瓦片URL来进行替换，多样化我们的地图绘制。...另外，大家在用经纬度坐标点进行地图绘制的时候，比如标记点、绘制区域、热力图绘制等等，需要考虑经纬度坐标是哪个地图系下面的，然后再用对应地图系的相关底图进行绘制才准确！...后续我们将继续介绍folium地图绘制的更多操作技巧，敬请期待~

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关系（一）利用python绘制散点图

关系（一）利用python绘制散点图散点图（Scatterplot）简介 1 在笛卡尔座标上放置一系列的数据点，检测两个变量之间的关系，这就是散点图。...快速绘制基于seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据 df = sns.load_dataset('iris...') # 基于scatterplot函数绘制散点图 sns.scatterplot(x=df["sepal_length"], y=df["sepal_width"]) plt.show() 2...通过seaborn绘制多样化的散点图 seaborn主要利用scatterplot和regplot绘制散点图，可以通过seaborn.scatterplot[1]和seaborn.regplot[2]了解更多用法...matplotlib主要利用plot绘制散点图，可以通过matplotlib.pyplot.plot[3]了解更多用法自定义散点图 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot

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分布（一）利用python绘制直方图

分布（一）利用python绘制直方图直方图（Histogram）简介直方图直方图主要用来显示在连续间隔（或时间段）的数据分布，每个条形表示每个间隔（或时间段）的频率，直方图的总面积等于数据总量。...') # 利用displot函数创建直方图 sns.displot(df["sepal_length"], kde=False, rug=False) plt.show() 直方图基于matplotlib...matplotlib.pyplot as plt # 导入数据 df = sns.load_dataset('iris') # 初始画布 fig, ax = plt.subplots(figsize = (4, 3)) # 利用...通过seaborn绘制多样化的直方图 seaborn主要利用displot和histplot绘制直方图，可以通过seaborn.displot[1]和seaborn.histplot[2]了解更多用法...matplotlib主要利用hist绘制直方图，可以通过matplotlib.pyplot.hist[6]了解更多用法 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot

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利用表达矩阵绘制箱线图

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利用ComplexHeatmap绘制热图(一)

之前热图三部曲介绍了使用ggplot2和pheatmp绘制热图 R语言学习 - 热图绘制 (heatmap) R语言学习 - 热图美化 R语言学习 - 热图简化后来2017年最后学习1010个热图绘制方法简略介绍了...10种热图绘制方式，CIRCOS增加热图、点图、线图和区块属性是另一种形式的热图。...绘制单个热图安装包的安装就不细说了，R语言学习 - 基础概念和矩阵操作中有详细的教程，下面直接给出安装代码。...定制化 ComplexHeatmap十分灵活，可以自定义多种参数绘制热图。...颜色大多数情况下，绘制热图的矩阵都是连续性变量，通过提供颜色映射函数，我们可以自定义颜色，颜色选择和搭配见史上最全的图表色彩运用原理。

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利用Python绘制直方图和散点图

1 问题利用python如何绘制直方图和散点图。...axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号data = np.random.randn(10000) # 随机生成（10000），服从正态分的布数据# data——必选参数，绘制数据..., 184, 193, 198, 202, 200]plt.scatter(x, y, c='r') # x,y值，点颜色plt.show()运行结果（1）（2） 3 结语对于用python进行绘制直方图和散点图...这需要利用matplotlib库引用后才能画图，x，y数组自行设置数目相同即可，标签等不可出现中文。Plt.show（）用于图形显示，不写则无法显示图形。

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分布（三）利用python绘制箱线图

分布（三）利用python绘制箱线图箱线图（Boxplot）简介 1 箱线图也叫盒须图，主要用来突出显示数据分布的四分位数。...快速绘制基于seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="darkgrid") # 导入数据...df = sns.load_dataset('iris') # 利用boxplot函数绘制箱线图 sns.boxplot(y=df["sepal_length"]) plt.show() 2 定制多样化的箱线图...seaborn主要利用boxplot箱线图，可以通过seaborn.boxplot[1]了解更多用法绘制多个箱线图 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...weight='semibold') ax_sub.set_title('添加观测数量') plt.show() 7 总结以上通过seaborn的boxplot可以快速绘制箱线图

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分布（五）利用python绘制蜂群图

分布（五）利用python绘制蜂群图蜂群图（swarmplot）简介蜂群图可以不重叠的显示各数据点的分布。相对于散点图，所绘制的点彼此靠近且不会重叠，能有效呈现出点分布的局部密度信息。...快速绘制基于seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 自定义数据 my_variable...= np.random.normal(loc=10, scale=5, size=100) # 利用swarmplot函数绘制蜂群图 sns.swarmplot(y=my_variable) plt.show...seaborn主要利用swarmplot绘制蜂群图，可以通过seaborn.swarmplot[1]了解更多用法绘制多个蜂群图 import matplotlib as mpl import seaborn..., data_group2]) category_feature = ['Group 1'] * sample_size + ['Group 2'] * sample_size # 定义类别 # 绘制蜂群图

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分布（二）利用python绘制密度图

分布（二）利用python绘制密度图密度图（Density chart）简介 1 密度图用于显示数据在连续数值（或时间段）的分布状况，是直方图的变种。...('iris') # 利用kdeplot函数绘制密度图 sns.kdeplot(df['sepal_width']) plt.show() 2 基于matplotlib import matplotlib.pyplot...seaborn主要利用kdeplot绘制密度图，可以通过seaborn.kdeplot[1]了解更多用法修改参数 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...sns.kdeplot(data=diamonds, x="price", hue="cut", fill=True, common_norm=False, alpha=0.4) plt.show() 7 # 利用...，也可通过gaussian_kde构建密度函数后再通过matplotlib进行简单绘制，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的密度图来适应相关使用场景。

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比较（二）利用python绘制雷达图

比较（二）利用python绘制雷达图雷达图（Radar Chart）简介雷达图可以用来比较多个定量变量，也可以用于查看数据集中变量的得分高低，是显示性能表现的理想之选。...快速绘制基于matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from math import pi # 自定义数据 df...31, 33, 14], 'var5': [28, 15, 32, 14] }) # 计算变量个数 categories=list(df)[1:] N = len(categories) # 仅绘制第一行数据的雷达图...一图绘制多个雷达图 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from math import pi # 自定义数据 df = pd.DataFrame...values, linewidth=1, linestyle='solid', label="group A") ax.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1) # 绘制第二个图

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利用Python快速绘制海报级别地图

2 利用prettymaps快速制作海报级地图　　遗憾的是，prettymaps暂时还不能通过pip或conda直接进行安装，但可以利用pip配合git从源码仓库进行安装，对于国内的用户来说，可以使用下面的语句从...圆角矩形模式.png', dpi=500) 2.1.3 添加文字内容　　有了这样美观大方的艺术地图，我们还可以基于matplotlib中自定义字体的方法，在地图上添加标注信息，仍然以上海外滩为例，我们利用外部的书法字体...，在正中心绘制文字标注信息： import matplotlib.font_manager as fm # 创建图床 fig, ax = plt.subplots(figsize = (12, 12)...transform=ax.transAxes ) # 导出图片文件 plt.savefig('上海外滩-添加文字标注.png', dpi=500) 　　你可以找到你关注地点的经纬度坐标，尽情地绘制出各种艺术地图作品

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比较（七）利用python绘制表格

比较（七）利用python绘制表格表格（Table）简介表格是数据在行和列中的结构化排列，允许进行方便的排序、过滤和分析。表格的优点在于可以清晰、有组织的呈现信息，便于快速比较和解读信息。...快速绘制基于pandas 可能需要更新jinja2：pip install --upgrade jinja2 import pandas as pd import matplotlib as mpl...', 'Fun', 'Bad', 'Okay']} df = pd.DataFrame(data) # 初始布局 fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5)) # 绘制表...plottable主要利用Table绘制表格，可以通过plottable[1]了解更多用法 # 导入相关库 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as...，这里推荐使用plottable快速绘制表格，并通过相关方法和参数自定义多样化的表格。

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关系（四）利用python绘制气泡图

关系（四）利用python绘制气泡图气泡图（Bubble plot）简介气泡图是散点图的变种，可以利用圆的大小来可视化第三个变量。...# 导入数据 data = gapminder.loc[gapminder.year == 2007] # 利用scatterplot函数快速绘制气泡图 sns.scatterplot(data=data...scatter函数快速绘制气泡图 # matplotlib的s为点的面积，不宜过大。...通过seaborn绘制多样化的气泡图 seaborn主要利用scatterplot绘制气泡图，可以通过seaborn.scatterplot[1]了解更多用法 import matplotlib.pyplot...matplotlib主要利用scatter绘制气泡图，可以通过matplotlib.pyplot.scatter[2]了解更多用法自定义气泡图 import matplotlib.pyplot as

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关系（二）利用python绘制热图

关系（二）利用python绘制热图热图（Heatmap）简介 1 热图适用于显示多个变量之间的差异，通过颜色判断彼此之间是否存在相关性。...快速绘制基于seaborn import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...matplotlib as mpl # 自定义数据 df = pd.DataFrame(np.random.random((5,5)), columns=["a","b","c","d","e"]) # 利用...seaborn主要利用heatmap绘制热图，可以通过seaborn.heatmap[1]了解更多用法不同输入格式的热图 import matplotlib.pyplot as plt import...) # 基本聚类热图 g = sns.clustermap(df, standard_scale=1) # 标准化处理 plt.show() 5 总结以上通过seaborn的heatmap快速绘制热图

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比较（三）利用python绘制词云图

比较（三）利用python绘制词云图词云图（Wordcloud）简介词云图主要用来可视化文本数据，通常以大小和位置表示关键字的频率，以此来比较不同关键词的重要程度。...快速绘制基于wordcloud from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 自定义文本数据 text=("Python...wordcloud主要利用WordCloud绘制词云图，可以通过wordcloud.WordCloud[1]了解更多用法修改参数 from wordcloud import WordCloud import...interpolation="bilinear") plt.axis("off") plt.margins(x=0, y=0) plt.show() 总结以上通过wordcloud的WordCloud快速绘制词云图

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关系（五）利用python绘制连接散点图

关系（五）利用python绘制连接散点图连接散点图（Connected Scatterplot）简介连接散点图（点线图）是折线图的一种，与散点图类似。...df = pd.DataFrame({ 'x': range(1,10), 'y': np.random.randn(9)*80+range(1,10) }) # 利用...自定义数据 df = pd.DataFrame({ 'x': range(1,10), 'y': np.random.randn(9)*80+range(1,10) }) # 利用...通过seaborn绘制多样化的连接散点图 seaborn主要利用lineplot绘制连接散点图，可以通过seaborn.lineplot[1]了解更多用法 import seaborn as sns import...matplotlib主要利用plot绘制连接散点图，可以通过matplotlib.pyplot.plot[2]了解更多用法自定义连接散点图 import matplotlib.pyplot as plt

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分布（六）利用python绘制山脊图

分布（六）利用python绘制山脊图山脊图（Ridgeline chart）简介山脊图可以同时显示几个组的数值分布情况，并且可以在同一水平下，直观地对比多个分布的变化。...通过searbon绘制山脊图 # 1950～2010年西雅图的平均气温，并展示其分布 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as...2.0 january 4.493982 3 1/4/1948 7 4.0 2.0 january 4.493982 4 1/5/1948 7 3.0 0.0 january 4.493982 # 利用...[f'y_{year}'].min()) # 标准化处理温度计数 fig = go.Figure() for index, year in enumerate(year_list): # 绘制基础画板...，一种结合searbon的FacetGrid和kdeplot绘制，另一种则是利用的plotly的go.Scatter，并修改参数fill='tonexty'以绘制区域图的效果。

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比较（六）利用python绘制径向柱图

比较（六）利用python绘制径向柱图径向柱图（Circular Barplot）简介径向柱图基于同心圆网格来绘制条形图，虽然不如普通条形图表达准确，但却有抓人眼球的效果。...快速绘制基于matplotlib import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm...alignment, va='center', rotation=rotation, rotation_mode="anchor") 引申-简单绘制南丁格尔玫瑰图...ax.plot(x2, [80] * 50, color="#bebebe", lw=0.8) offset += size + PAD 总结以上通过matplotlib结合极坐标绘制基本的径向柱图...，并结合相关绘图方法绘制南丁格尔玫瑰图和分组径向柱图。

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❤️ Python 利用NetworkX绘制精美网络图 ❤️

运用布局四、利用NetworkX实现关联类分析 1. 提取数据 2....用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。...创建图可以利用 networkx 创建四种图： Graph 、DiGraph、MultiGraph、MultiDiGraph，分别为无多重边无向图、无多重边有向图、有多重边无向图、有多重边有向图。...输出图的全部边:[('X', 'C'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('D', 'A'), ('E', 'A'), ('E', 'D')] 输出边的数量：7 四、利用...NetworkX实现关联类分析利用 soccer.csv 中的数据，使用 Python 的 NetworkX 包按要求进行绘图。

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比较（八）利用python绘制指示器

比较（八）利用python绘制指示器指示器（Indicators）简介 1 指示器是一系列相关图的统称，主要用于突出展示某一变量的实际值与目标值的差异，例如常见的数据delta、仪表盘、子弹图、水滴图等...快速绘制基于plotly 更多用法可参考Indicators in Python[1] import plotly.graph_objects as go fig = go.Figure() #...None, target_color="gray", bar_color="black", label_color="gray"): ''' data: 需要绘制的数据...title="营销渠道预算绩效", formatter=money_fmt) 4 定制多样化的指示器参考：Gauge Chart with Python[4] 利用...也利用plotly通过自定义方式模拟出仪表盘的效果。

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