Matplotlib是非常强大的python画图工具 Matplotlib可以画图线图、散点图、等高线图、条形图、柱形图、3D图形、图形动画等。
最近有很多小伙伴私信我关于双Y轴图的绘制方法? 这里我就直接给出Python-matplotlib绘制方法和R-ggplot2的绘制方法,主要的知识点如下:
最近有很多小伙伴私信我关于双Y轴图的绘制方法? 这里给出Python-matplotlib绘制方法和R-ggplot2的绘制方法
今天我们开始「粉丝要求绘图系列」的第一篇推文 ,这个系列我会筛选出需求较多的一类图进行绘制讲解,当然,绘图的数据我们尽可能的全部分享出来(即使涉及一些论文数据,我们也会根据情况进行虚构处理的),本期的推文重要涉及的知识点如下:
2、设定x和y轴的值和最小值,设定刻度后,还可以设定x轴和y轴的值和最小值。可以通过set_xlim/set_ylim实现。
Pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库,为Python编程语言提供了高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具。
激活函数(Activation Function),就是在人工神经网络的神经元上运行的函数,负责将神经元的输入映射到输出端。
之前看其他大佬的项目,只在意他们通过可视化的数据集,对数据特征挖掘的思路,但没有在意他们做可视化的工具。轮到自己做的时候就发现,wtf!matplotlib可以更难用一点嘛?别人酷炫狂拽,坐标轴上还有直方图的可视化究竟是怎么弄的?
Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。
当处理一个数据集的时候,我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的。这会让我们对数据特征有个很好的初始认识,同时也会影响后续数据分析以及特征工程的方法。本篇将会介绍如何使用 seaborn 的一些工具来检测单变量和双变量分布情况。
如果你使用 Python 语言进行科学计算,那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库,其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外,Numpy 还内建了大量的函数,方便你快速构建数学模型。
上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图,参考:Python matplotlib绘制折线图,本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图。
argmax(...): 返回一个张量在轴上的最大值的指标。 (deprecated arguments)
python作为一门编程语言,有非常大的生态优势,但是其执行效率一直被人诟病。纯粹的python代码跑起来速度会非常的缓慢,因此很多对性能要求比较高的python库,需要用C++或者Fortran来构造底层算法模块,再用python进行上层封装的方案。在前面写过的这篇博客中,介绍了使用f2py将fortran代码编译成动态链接库的方案,这可以认为是一种“事前编译”的手段。但是本文将要介绍一种即时编译(Just In Time,简称JIT)的手段,也就是在临近执行函数前,才对其进行编译。以下截图来自于参考链接4,讲述了关于常见的一些编译场景的区别:
关于pandas的可视化的用法还有很多,这里不再拓展,但还是建议使用matplotlib,seaborn等库完成绘图。
测试环境: python版本 3.7.0 / 操作系统window 7 64位 / 编辑器PyCharm;
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 如图1所示是网易财经展示的贵州茅台股票的历史交易数据。 图1 单击“下载数据”超链接,会弹出如图2所示的对话框,选择完成后单击“下载”按钮就可以下载数据了,所下载的数据是CSV格式。 图2 CSV(Comma-Separated Values)是以逗号分隔数据项(也被称为字段)的数据交换格式,主要应用于电子表格和数据库之间的数据交换。 提示:CSV 是文本文件,可以使用记事本等文本编辑器打开,如图2-5所示,还可以使用Excel打开,如图2-6所示
MATLAB 画双纵坐标 plotyy 的用法 对数坐标 MATLAB 画双纵坐标具有两个纵坐标标度的图形 在 MATLAB 中,如果需要绘制出具有不同纵坐标标度的两个图形,可以使用 ……
本人在学习完制作双波源干涉现象的的二维Contour Plots图像之后,发现 plotly 还有3D 图像制作,也就是3D Surface Plots,这个更能展示双波源干涉现象的结果,果然学之。中间有些地方要说明一下,3D Surface Plots图表默认的底部是正方形,所以我采用了100*100的干涉图,然后加上一层透明的图标,让图像压扁,不然图标的上下限就是波动位置,看起来非常不雅观。
1.由于红线和黄线数据、密度不同,所以需要使用双X轴和双Y轴来实现,通过 yAxis 的 interval 配置两个Y轴刻度线对齐,通过隐藏其中一个X轴达到视觉上共用一个X轴的效果。
双坐标轴图作为常用的可视化方式之一,可以在同一张图中同时展示两个不同范围的数据,示例如下
操纵杆是一种输入设备,由一根可在基座上旋转,并向其控制的设备报告其角度或方向的操纵杆组成。操纵杆通常用于控制视频游戏和机器人。这里使用操纵杆PS2。
图中表记处,为重点部分。 制作步骤: ①描点: x->列,Y->行,取消聚合度量
matplotlib-cpp是Matplotlib(MPL)为C++提供的一个用于python的matplotlib绘图库的C++包装器。它的构建类似于Matlab和matplotlib使用的绘图API。
注意:在下载过程中,我之前安装的是 Pyqt5.11,会把PyQt5.11卸载,安装PyQt5.12,PyQtChart5.12。
可以看出有能力,能力1,其实在Excel表中是有两个进攻能力的,但是在导入Tableau时,为了区分方便,自动转换成上图所示
我们之前使用pyecharts绘制了柱状图,绘制了叠加柱状图,绘制了地理信息图,还绘制了饼状图,本篇文章我们主要讲解绘制双y轴的图形绘制。
Origin 2018(32/64位)下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1tgLxqeLoBp5DuL-hqlUDsg 密码:v46x 安装教程:https://jingyan.baidu.com/article/454316abde29f5f7a6c03a69.html
前期,分别对python数据分析三剑客进行了逐一详细入门介绍,今天推出系列第4篇教程:seaborn。这是一个基于matplotlib进行高级封装的可视化库,相比之下,绘制图表更为集成化、绘图风格具有更高的定制性。
plotyy 函数参考文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/plotyy.html ( 过时了 , 这里简单介绍下 , 官方推荐使用 yyaxis 函数 )
需要注意的是,ployly绘图库与matplotlib绘图库、seaborn绘图库并没有什么关系。也就是说说plotly是一个单独的绘图库,有自己独特的绘图语法、绘图参数和绘图原理,因此我们需要单独学习它。
分析->取消聚合度量,标记->线,角度—>路径,酒店数量,地区->标签(线末端,取消线尾标签)
下载类库Numpy, SciPy, matplotlib, pandas 和 seaborn。可以参考本文
fig,ax1 = plt.subplots(figsize=(12,9))创建画布,有点类似于ggplot2的ggplot()函数的作用;figsize参数用来控制图片长和宽,但是单位是啥还没搞明白
引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候,现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇(Da Vinci)和毕加索(Picasso)等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品,试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容、数据时,人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能 在Python中实
二维数据可视化 1.基本绘图函数 plot(y):如果是复数向量,则以实部为横坐标,以虚部为纵坐标 plot(x,y) plot(x,y,s):s表示字符串标记 plot(x1,y1,s1,...) 2.子图的绘制 subplot(mnp)或者subplot(m,n,p):共m行,每行n个图 3.设置坐标轴 axis(xmin xmax ymin ymax):定义x轴和y轴的范围 axis(xmin xmax ymin ymax zmin zmax):定义x轴和y轴和z轴的范围 axis(xmin xmax
Seaborn 是 Python 中一个非常受用户欢迎的可视化库。Seaborn 在 Matplotlib 的基础上进行了更加高级的封装,用户能够使用极少的代码绘制出拥有丰富统计信息的科研论文配图。Seaborn 基于 Matplotlib,Matplotlib 中大多数绘图函数的参数都可在 Seaborn 绘图函数中使用,对 Python 的其他库(比如 Numpy/Pandas/Scipy)有很好的支持。
ubuntu中安装pygame的步骤: 先安装pip3: apt-get install pip3 再安装pygame: pip3 install pygame
当我们想同时展示两种数据,如销售量(千/月)和增长率(百分比)的变化情况,由于两组数据的数量级差别非常大,如果在一个y轴上展示则较小数量级的一组几乎无波动变化,此时可以绘制双坐标轴的图形,设置两个y轴,每个y轴都有自己的刻度范围,数据的波动就更加一目了然啦!
总体而言,Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言,适用于各种规模和类型的项目,从小型脚本到大型应用,都能够得心应手。
这幅图适合当做折线图的展示模板,如果你喜欢我绘制的这幅图,可以看到文末获取完整代码。
seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块,当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时,可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化。
工作中,我们常常会遇到各式各样的数据,例如网站性能,销售业绩,客户服务 、营销活动等数据。对于这些数据,有哪些行之有效的方法来形象化数据,挖掘数据关系,提升数据价值呢?
1维直线、2维平面(长宽)、3维空间(长宽高 | xyz轴)、4维时空(xyz轴+时间轴)
ggplot2已经非常好用了,但是大家对美的追求是永无止境的,比如对于坐标轴,有人可能更喜欢base r那种,base r的很多默认图形,坐标轴都是分离的,比如这种:
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