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：
大家好，昨天我们讲解了如何使用Matplotlib官方文档来绘制并调整我们想要的图，那么今天将使用真实数据来练习使用Matplotlib绘图，我们开始吧！
数据经过NumPy和Pandas的计算，最终得到了我们想要的数据结论，但是这些数据结论并不直观，所以想要把数据分析的结论做到可视化，让任何其他人看起来毫无压力，那么Matplotlib将派上用场。
作者：Anmol Anmol翻译：王闯（Chuck）校对：赵茹萱本文约2000字，建议阅读5分钟本文主要介绍Python中用来替代Matplotlib和Seaborn的可视化工具plotly，并结合实例讲解了plotly的优点和用法，满足了可视化绘图的交互需求。 是时候升级你的可视化游戏了。 图片源: Unsplash，由Isaac Smith上传 数据可视化是人脑有效理解各种信息的最舒适、最直观的方式。对于需要处理数据的人来说，能够创建漂亮、直观的可视化绘图是一项非常重要的技能，这能够有效地传达数据洞
研究数据的方法有很多，比如利用统计方法，计算数据的平均值和标准差；再比如使用模型，拟合数据。数据通常是大量的，人脑难以直接把握其中的信息。研究数据的最终目的是减小海量数据的信息量，将数据中的信息客观的展示出来，并最终整理成简单的，人脑可以掌握的知识。 数据可视化 图形是直观呈现数据的直接方法。然而，将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据都需要长时间的手工绘制。随着计算机绘图功能的开发，手工绘画已经完全被自动绘图程序取代。问题的核心转移为，要以怎样的方式呈现数据，以便数据中的信息能自然的
SURPLUS：联邦财政预算的盈余（正向）或亏损（负向），按当年国民生产总值的百分比计算。
Matplotlib 是一个用于创建高质量图像的库，它可以生成各种静态、动态和交互式的图像。以下是一些基本的绘图类型：
研究数据的方法有很多，比如利用统计方法，计算数据的平均值和标准差；再比如使用模型，拟合数据。数据通常是大量的，人脑难以直接把握其中的信息。研究数据的最终目的是减小海量数据的信息量，将数据中的信息客观的展示出来，并最终整理成简单的，人脑可以掌握的知识。 数据可视化 图形是直观呈现数据的直接方法。然而，将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据都需要长时间的手工绘制。随着计算机绘图功能的开发，手工绘画已经完全被自动绘图程序取代。问题的核心转移为，要以怎样的方式呈
Matplotlib 制作稍带“艺术”的可视化作品，ggplot2 基于其优秀绘图图层设置及多种拓展绘图包可以较为灵活的完成此类任务，但Matplotlib也不是完全不可以，本期推文用python经典的绘图包Matplotlib进行“气球”图(通过图形合理搭配实现)的绘制，主要涉及Matplotlib 散点图(sactter())及 线 vlines（）、mlines()及PatchCollection()等的灵活应用。上期推文预告的效果图在文末的代码链接(notebook)中 也会有绘制方法，本期推文为完善版本
我们平时在使用ggplot绘图时，如果绘图标题、坐标轴标题或者文本标签中含有中文，在绘图结果中将显示为方框。 如：
上一篇，预告了下面这张图，请大家可以思考，这张图是怎么做出来的？**（不用怀疑，这的确是用Excel做的。）
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。
ggplot2 R的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。 qplot 加载qplot library(ggplot2) # 测试数据集，ggplot2内置的钻石数据 qplot(carat, price, data = diamonds) dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ] #对diamonds数据集进行抽样 #1. 按color,size,shape的基本分类可视化 #1.1 简单的散点图（利用color分
最近有不少读者同学来问我，Python绘图库太多，我知不知道学哪一个？即使我选择了某一个绘图库后，我也不知道怎么学，我不知道第一步做什么，也不知道接下来该怎么做，四个字一学就忘。
数据转化成更直观的图片，对于理解数据背后的真相很有帮助。如果你有这方面的需求，而且还在使用Python，那么强烈推荐你试一试Altair。
CAD常用基本操作 1 常用工具栏的打开和关闭：工具栏上方点击右键进行选择 2 动态坐标的打开与关闭：在左下角坐标显示栏进行点击 3 对象捕捉内容的选择：A在对象捕捉按钮上右键点击（对象捕捉开关：F3） B 在极轴选择上可以更改极轴角度和极轴模式（绝对还是相对上一段线） 4 工具栏位置的变化：A锁定：右下角小锁；工具栏右键 B 锁定情况下的移动：Ctrl +鼠标移动 5 清楚屏幕（工具栏消失）：Ctrl + 0 6 隐藏命令行：Ctrl + 9 7 模型空间和布局空间的定义：模型空间：无限大三维空间 布局空间：图纸空间，尺寸可定义的二位空间 8 鼠标左键的选择操作：A 从左上向右下：窗围 B 从右下向左上：窗交 9 鼠标中键的使用：A双击，范围缩放，在绘图区域最大化显示图形 B 按住中键不放可以移动图形 10 鼠标右键的使用：A常用命令的调用 B 绘图中Ctrl + 右键调出捕捉快捷菜单和其它快速命令 11 命令的查看：A 常规查看：鼠标移于工具栏相应按钮上查看状态栏显示 B 命令别名（缩写）的查看：工具→自定义→编辑程序参数（acad.pgp） 12 绘图中确定命令的调用：A 鼠标右键 B ESC键（强制退出命令） C Enter键 D 空格键（输入名称时，空格不为确定） 13 重复调用上一个命令： A Enter键 B 空格键 C 方向键选择 14 图形输出命令：A wmfout（矢量图） B jpgout/bmpout（位图）应先选择输出范围 15 夹点的使用：A蓝色：冷夹点 B 绿色：预备编辑夹点 C红色：可编辑夹点 D 可通过右键选择夹点的编辑类型 E 选中一个夹点之后可以通过空格键依次改变夹点编辑的命令如延伸，移动或比例缩放（应注意夹点中的比例缩放是多重缩放，同一图形可在选中夹点连续进行多次不同比例缩放） 16 三维绘图中的旋转：按住Shift并按住鼠标中键拖动 17 . dxf文件：表示在储存之后可以在其它三维软件中打开的文件 18 . dwt文件：图形样板文件，用于自定义样板 19 . dws文件：图形标准文件，用于保存一定的绘图标准 20 对文件进行绘图标准检查并进行修复：打开CAD标准工具栏（工具栏右键）→配置（用于添加自定义的绘图标准；检查（用于根据添加的标准修复新图纸的标准））有缘学习更多+谓ygd3076考证资料或关注桃报：奉献教育（店铺） 21 绘图中的平行四边形法则（利用绘制四边形绘制某些图形） A两条直线卡一条直线，绘制一个边直线后，通过平移获取另一边直线 B 在圆中绘制相应长度的弦，现在圆心处绘制相同长度的直线，再通过平移获得 22 自定义工具栏命令 CUI或输入Toolbar 其中命令特性宏中的^C^表示取消正在执行的操作 22 循环选择操作方法：Shift+空格 用于图形具有共同边界的情况下的选择 23 系统变量 Taskbar的作用：0表示在工具栏上只显示一个CAD窗口，1表示平铺显示所有CAD窗口
初等函数是由基本初等函数经过有限次的四则运算和复合运算所得到的函数。基本初等函数和初等函数在其定义区间内均为连续函数。高等数学将基本初等函数归为五类：幂函数、指数函数、对数函数、三角函数、反三角函数。
大家公认的就是R是一款绘图功能非常强大的软件，那我们从这个系列开始专门来给大家说说R作图的部分。其实我们在统计描述的系列里已经穿插了许多简单画图的内容，这部分就带大家回归一下之前的内容，顺便补充一些其他的图形绘制方法。
Matplotlib是Python著名的2D绘图库，该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数，用于绘图和绘表，是强大的数据可视化工具和做图库，且绘制出的图形美观。
最近奥运会也是非常热门的事件，但是针对本次奥运会有很多值得吐槽的地方,小岛国的骚气操作不想写
最近奥运会也是非常热门的事件，但是针对本次奥运会有很多值得吐槽的地方,小岛国的骚气操作不想写😠 于是Peter从网上收集的我国从1984年第一次参加夏季奥运会到2016年的历届奥运会获奖情况，了解下历届的奥运会成绩。 数据整理成宽表和长表两种形式，进行简单的数据处理和不同方式的可视化图形展示，方便大家了解我国的奥运会成绩。 文中全程使用的绘图工具是高级可视化库：plotly 往图形预览 看看部分图形效果展示： 📷 📷 导入库 导入的库主要是两种：数据处理和绘图相关 # 数据处理相关 import pa
坐标轴范围，指定为包含 4 个、6 个或 8 个元素的向量。对于笛卡尔坐标区，以下列形式之一指定范围：
标度负责控制映射后图形属性的显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度。Scale和Mapping是紧密相关的概念。
首先是在Python官网下载你计算机对应的Python软件，然后安装。安装过程基本都是傻瓜式，不做过多叙述，一路回车即可。
时间序列是由表示时间的x轴和表示数据值的y轴组成，使用折线图在显示数据随时间推移的进展时很常见。它在提取诸如趋势和季节性影响等信息方面有一些好处。
效果预览 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2k4aaaaaa4eaexz5z7rpfav6dablqaaaa.f10002.mp4?dis_k=671ace96d1a9b10d9f
最近看到很多盆友们用pyecharts、Bokeh和plotly等绘图库制作动态图，还有用pbi制作的，以及网页工具flourish等。其实matplotlib这个经典绘图库也是可以的，这不就来了嘛~
一个scikit-learn教程，通过将数据建模到KMeans聚类模型和线性回归模型来预测MLB每赛季的胜利。
打开origin后，点击菜单栏“文件”，选择“项目另存为”，给项目命名，并存到某个工作路径。
在第一篇文章中，大家一定看到了包含Figure，Axes，Axis等的代码，可能会一头雾水，不知道这些分别表示什么。这里就给大家仔细解释一下。掌握了这些之后，绘图就游刃有余啦。
R语言中的ggplot2是最美的绘图包之一。但调整主题的细节需要写大量代码，而且还要反复修改、预览，很是费时费力。
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之前在进行Matlab编程时，画图总是非常重要的一部分，在这里整理一下常用的绘图函数，以作备用。
大多数科研文章都离不开图表，尤其是图，熟悉一些绘图软件，并将图在文章和PPT中展示出来，是科研训练的重要内容。漂亮的文章配图能给自己的工作加不少分，生信宝典推出R的系列教程ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)讲解通过R语言绘制高颜值图。后来为了更加方便使用，生信宝典团队开发了在线绘图工具www.ehbio.com/ImageGP，支持14中常见图形和部分扩增子分析，深受欢迎，日均访问400次，累计访问数十万次，遍及世界各大洲，功能也在一直增加完善中。
如果你想要用Python进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。
配上动感的音乐感觉就是不一样啊，要达到上述效果除了核心的Matplotlib绘图外，其他工具和上篇推文 Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制 所使用的工具一样啊。下面将分以下几个部分对制作过程进行介绍。
上一次是于老师要求我做一次备课，讲一节课，上周于老师又自己准备了这个课程，这里放一下于老师课上补充的知识点
学习了ggplot2的基本绘图元素ggplot2|详解八大基本绘图要素，可以初步绘制出需要展示的图形，legend可以对图例进行细节的修改ggplot2 |legend参数设置，图形精雕细琢，那theme有什么用呢？
l 认识AutoCAD的应用领域，让学生了解软件的专业特点及在校的优势，认识本专业在国内的发展历程及毕业后的前景。
今天我们来聊一波有趣的数据可视化。 首先，我们先讲一下我们今天要用到的数据。是来自于 http://www.stat.ubc.ca/~rickw/gapminderDataFiveYear.txt 的世界经济数据。 我们打开前6行可以看到以下部分： X head(X) 📷 其中country就是统计的国家啦，year则是统计获得的年份，这份数据采集了1952年到2007年的数据，每五年进行一次统计，pop则是人口的数目，continent代表国家所在的大洲，包括Aisa，Africa，America，Eur
图片本文讲解使用Panel、hvPlot等工具库，简单快速地制作可交互的数据仪表板，对180万起野火数据进行空间可视化，更直观地对起火原因、火势大小、持续时长进行单维或多维分析。---💡 作者：韩信子@ShowMeAI📘 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40📘 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/335📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容图片
在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。
我必须对你说实话：当我学习数据科学时，我完全低估了绘图的重要性。没错，那时一切都一团糟：我从头开始学习 python、熟悉了所有可能的算法、理解了所有东西背后的数学原理，但是我的绘图技巧很糟糕。
Matplotlib 的默认刻度定位器和格式化程序，在许多常见情况下通常都足够了，但对于每个绘图都不是最佳选择。本节将提供几个刻度位置和格式的示例，它们调整你感兴趣的特定绘图类型。
There are a few important elements that can be easily added to plots. 有几个重要元素可以轻松添加到绘图中。 For example, we can add a legend with the legend function. 例如，我们可以使用图例功能添加图例。 We can adjust axes with axis, where axis is spelled A-X-I-S. 我们可以用axis调整轴，其中axis拼写为A-X-I-S。 We can set axis labels using xlabel and ylabel. 我们可以使用xlabel和ylabel设置轴标签。 And we can save a figure using savefig. 我们可以使用savefig保存一个图形。 In that case, the file format extension specifies the format of the file,such as pdf or png. 在这种情况下，文件格式扩展名指定文件的格式，如pdf或png。 Let’s now add these elements to our previous plot. 现在，让我们将这些元素添加到上一个绘图中。 I’m going to construct this plot in the editor. 我将在编辑器中构建这个情节。 So I’m going to take my first line and place that in the editor. 所以我要把我的第一行放到编辑器中。 Then I’m going to take my second line and just copy paste that in the editor. 然后，我将获取第二行，并将其复制粘贴到编辑器中。 If I want to construct the full plot, I’m going to find my definition of x, so we have a full example,x was defined here. 如果我想构造完整的图，我会找到我对x的定义，所以我们有一个完整的例子，x在这里被定义。 Then we had definitions of y1, which was given here. 然后我们有了y1的定义，这里给出了。 And we have also our definition of y2, which is here. 我们还有y2的定义，在这里。 This is the plot that we’ve been looking at so far. 这是我们到目前为止一直在看的情节。 I’m going to start by adding axes labels to this plot. 我将首先向这个图中添加轴标签。 I’m going to type plt.xlabel. 我要输入plt.xlabel。 And we’ll just put it in an X for the x-axis. 我们把它放在X轴上。 And we can use the same idea for ylabel, in which case we’ll just call it Y. 我们可以对ylabel使用相同的想法，在这种情况下，我们将其称为Y。 If you’re familiar with LaTeX, which is the typesetting software often used in mathematical publications, you’ll be pleased to know that plt also knows LaTeX. 如果您熟悉LaTeX，这是数学出版物中经常使用的排版软件，您会很高兴知道plt也了解LaTeX。 If you’re not familiar with it, here’s a brief idea. 如果你不熟悉它，这里有一个简单的想法。 We can take a mathematical notation or a symbol like x,and we can put dollar signs around that. 我们可以用一个数学符号或者像x这样的符号，我们可以在它周围加上美元符号。 All this does is that it changes the appearance of x and y in your plot. 所有这一切只是改变了绘图中x
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