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Python进阶之Matplotlib入门(四)

引言 Matplotlib是Python画图领域使用最广泛绘图库,它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量图像,是用Python画图必备技能。...前面课程: Python进阶之Matplotlib入门(一) Python进阶之Matplotlib入门(二) Python进阶之Matplotlib入门(三) 概要 1、掌握spine函数,学会通过设置颜色注释掉一些边...; 2、掌握spine函数,学会通过设置位置改变坐标轴位置; 3、掌握legend函数,学会给不同线做标注来区分。...图脊柱spine 坐标轴线和上面的记号连在一起就形成了脊柱(英文叫Spines,一条线段上有一系列刻度,是不是很像脊柱骨啊),它记录了数据区域范围。...图例标注 当一张图上面出现多条线时候,我们就需要给这些线标注名字,比如我们例子一直都是正弦和余弦函数,所以我们来用legend函数给两条线做一下标注: import numpy as np import

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ChatGPT 高级数据分析用于自定义 Matplotlib 测井图

轴和线之间添加可变填充 测井图上,通常会在曲线和子图边缘之间应用阴影和额外填充。...让我们看看ChatGPT是否可以通过提示更具体,帮助创建GR曲线YlOrBr颜色映射阴影。 我们得到了以下绘图: 第一次尝试,它设法图上获取了填充。...将两条线移动到同一子图上 测井图上,常见同一迹道上绘制体积密度(RHOB)和中子孔隙度(NPHI)。由于这两个曲线具有不同刻度,我们需要将其中一条放在次要x轴上。...ChatGPT已经成功将NPHI曲线放在与RHOB相同图上,并将其放在次要x轴上。然而,子图标签彼此重叠,不清楚刻度属于哪条曲线。 此外,现在子图上有两组网格线,可能会引起混淆。...如果在同一子图上多条曲线,这应该对我们有所帮助,这在测井图中非常常见。 ChatGPT现在已经回应了我们最终绘图,现在我们可以轻松地看到NPHI和RHOB刻度以及它们所属曲线。

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Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

本节简要说明了matplotlib某些Plot Types。 Line Plot Line Plot是图形简单2D线。...假设在环境变量设置了Python路径,则只需使用pip命令安装matplotlib软件包即可上手。 使用以下命令: $ pip安装matplotlib ? 系统,该软件包已经安装。...水平线 ? axhline()绘制一条水平线语法如下: plt.axhline(y = 0,xmin = 0,xmax = 1,** kwargs) 语法:y是沿y轴坐标。...在上一个示例,用axhline()替换axvline(), 就会在绘图上得到一条水平线: 导入matplotlib.pyplot作为plt 积分= 0.2 plt.axhline(ypoints,...要绘制多条垂直线,我们可以创建一个x点/坐标的数组,然后遍历该数组每个元素以绘制多条线: 导入matplotlib.pyplot作为plt xpoints = [0.2,0.4,0.6] 对于xpoints

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快速入门Matplotlib教程

初级绘制 这一节,我们将从简到繁:先尝试用默认配置同一张图上绘制正弦和余弦函数图像,然后逐步美化它。...不过,matplotlib 默认配置大多数情况下已经做得足够好,你可能只很少情况下才会想更改这些默认配置。...代码配置与默认配置完全相同,你可以交互模式修改其中值来观察效果。...Matplotlib 「图像」指的是用户界面看到整个窗口内容。图像里面有所谓「子图」。子图位置是由坐标网格确定,而「坐标轴」却不受此限制,可以放在图像任意位置。...以下参数是图像属性: ? 这些默认值可以源文件中指明。不过除了图像数量这个参数,其余参数都很少修改。 你图形界面可以按下右上角 X 来关闭窗口(OS X 系统是左上角)。

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UML类图

图上显示具有默认值特定属性,有时是有用(例如,银行账户应用程序,一个新银行账户会以零为初始值)。...图 4: 继承通过指向超类一条闭合,单箭头实线表示。 图 4 ,继承关系由每个超类单独线画出,这是IBM Rational Rose和IBM Rational XDE中使用方法。...然而,有一种称为 树标记备选方法可以画出继承关系。当存在两个或更多子类时,如图 4 中所示,除了继承线象树枝一样混在一起外,你可以使用树形记号。...*多重性描述;一个雇员可能不受任何其他雇员管理。 可见性 面向对象设计,存在属性及操作可见性记号。...这在 UML 1. x 是不可能,因为记号限制你只能显示一个类所拥有的聚合关系。现在, UML 2 ,内部结构记号让你更清楚地显示类各个部分如何保持关系。 让我们看一个实例。

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Python气象绘图教程(四)

二、新内容 今天主要讲解坐标轴网格线和标题、图例、合并两幅子图横坐标并取消空白: A、坐标轴不设置时,会自动根据数据大小进行最合适展示(当然只是电脑认为最合适),但没有坐标轴名字,大多数时候需要定制坐标轴...字典存储需要修改参数名称和指定值大小,在这个图中,我将字号(size)修改为20,将颜色(color)修改为红色。当然,字典里还可以存放更多参数,这里只修改了两种,剩下读者可自行探索。...另外,matplotlib还可以显示网格线,命令为ax.grid() ? grid()还可以进行设置,比如开启虚线ax.grid(ls='--') ?...而第二排命令,指令两个之间空白等于0。 改动前(素图): ? 定制化图表后: ? 绘制气温距平柱状图时,如何使正负柱体颜色不一致呢。...本程序,指令判断距平是否大于零,大于零返回“red”,否则返回“blue”。

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Python matplotlib绘制折线图

下载完成后,Windows下直接解压双击安装。安装完成后删除~/.matplotlib缓存文件,并创建配置文件matplotlibrc,将matplotlibrc内容设置为如下内容。...grid(): 用于设置图表网格线,使用linestyle参数设置网格线样式,常用样式有下表几种,plot()函数也可以用linestyle参数设置折线图样式。...要在同一张图像展示多条折线图,多次调用plot()函数就行。每条折线图颜色、样式等可以分别设置,以便更好地进行区分。...有多条折线图时,图例可以用于区分每条折线图表示含义,如将James得分和篮板、助攻展示同一张图中。...subplots(): 用于同一张图像绘制多张图表,通过nrows, ncols两个参数设置图表张数和排列方式,figsize和dpifigure()函数。

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matplotlib

dpi设置分辨率(像素)像素定义: 由一个数字序列表示图像一个最小单位 当像素点大小一定时,像素点约多,照片越大改变线条颜色和粗细 plot()函数 color参数设置颜色 linewidth...时已经初始化了,[]是top,bottom,left和right选择;()表示需补充参数,参数未经过初始化 区分选择和补充含义 以下是set_position各种值类型 data:移动轴位置到交叉轴指定坐标...,不能够改变坐标轴 而left和bottom可以改变坐标轴位置,参数如上图所示 添加图例: plot函数以[键-值] 形式增加一个参数 plot(X,S,color="blue",linewidth...# labels=['1','2'] 图像标注会覆盖掉plt.plot函数label # handles=[]参数会选择要画线,其中画线由plt.plot函数赋值...pylab只是提供了一个方便导入常用包接口 和matlab区别: matlab,画了一条线以后,如果想接着画另一条线,则需要hold on函数 python中直接画即可

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Python 数据分析(二):Matplotlib 绘图

简介 Matplotlib 是 Python 提供一个绘图库,通过该库我们可以很容易绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富统计图,安装使用 pip install matplotlib 命令即可...进行数据分析时,可视化工作是一个十分重要环节,数据可视化可以让我们更加直观、清晰了解数据,Matplotlib 就是一种可视化实现方式。 2....2.1.2 多线 有时候我们可能存在多个指标对比情况,也就是需要在一个图中绘制多条折线,比如:我们要了解张三、李四随着年龄增长体重变化情况,示例如下所示: from matplotlib import...for idx in range(len(x))], x) plt.title('学生成绩条形图') plt.xlabel('姓名') plt.ylabel('成绩') plt.legend() # 条形图上加标注...2.4.3 多条 最后,我们来看一下一个学生要同时显示语文和数学两门成绩时,如何通过 Matplotlib 来绘制条形图。

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Python中最常用 14 种数据可视化类型概念与代码

另一个轴包含一个依赖于它变量。 多线图 多条线图包含多条线。它们代表数据集中多个变量。这种类型图表可用于研究同一时期多个变量。...矩形条高度高低交替。 面积图 它由线和轴之间区域表示。面积与其代表数量成正比。 这些是面积图类型: 简单面积图 I在此图表,彩色段彼此重叠。它们被放置彼此之上。...这些有两种类型: 威尔金森点图 在这个点图中,局部位移用于防止图上点重叠。 克利夫兰点图 这是一个类似散点图图表,一个维度垂直显示数据。...它由从中心点绘制几个半径组成。 带标记雷达图 在这些,蜘蛛图上每个数据点都被标记。 填充雷达图 填充雷达图中,线条和蜘蛛网中心之间空间是彩色。...code matplotlib figure 方法可以使用图标属性。

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python数据可视化系列教程——matplotlib绘图全解

MATLAB是数据绘图领域广泛使用语言和工具。MATLAB语言是面向过程。利用函数调用,MATLAB可以轻松利用一行命令来绘制直线,然后再用一系列函数调整结果。...matplotlib有一套完全仿照MATLAB函数形式绘图接口,matplotlib.pyplot模块。...这套函数接口方便MATLAB用户过度到matplotlib包 import matplotlib.pyplot as plt 绘图结构,figure创建窗口,subplot创建子图。...,不和以存在窗口挤占空间 axes1.plot(x,y) #图上画图 plt.savefig('aa.jpg',dpi=400,bbox_inches='tight') #savefig保存图片...,因为只要把刻度线设置中间就可以了 plt.xticks(x_index + bar_width/2, x_data) #x轴刻度线 plt.legend() #显示图例 plt.tight_layout

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数据科学 IPython 笔记本 9.10 数组排序

就通常用于表示这些算法“大 O”记号而言(参见“大 O 记号”),选择排序平均是O(n^2):如果你将列表项目数加倍,执行时间将增加大约四倍。...使用标准惯例,我们将在10x2数组存放它们: X = rand.rand(10, 2) 为了了解这些点外观,让我们快速绘制散点图: %matplotlib inline import matplotlib.pyplot...其中一个例子是 KD-Tree, Scikit-learn 实现。 注:大 O 记号 大 O 记号是一种方法,描述算法所需操作数量随输入大小增长变化。...在这种宽松意义上,大 O 记号会告诉你,增加数据量时算法将花费多少时间。...比较算法性能时,即使是这个松散版本大 O 记号也非常有用,讨论算法如何扩展时,我们将在整本书中使用这种记号

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Matplotlib绘图基础

1.简介 Matplotlib 是一个 Python 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境生成出版质量级别的图形。...---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否同一个图上绘制多个系列线 多重子图属性: 是否生成多个子图...,并在每个子图上绘制多个系列线 ---- 3.绘图方式 3.1 Pyplot API[1] 3.1.1 属性设置函数 绘制图边框: box 为图表添加图例: figlegend 为轴系列添加图例:legend...为图添加标题:title 图上添加文字: figtext 轴系列上添加文字:text 设置网格: grid 设置多重绘图:hold 使用紧密布局:tight_layout 改变刻度和刻度标签样式...:tick_params / ticklabel_format 设置最小刻度:minorticks_off / minorticks_on 多个子图上方绘制超级标题:suptitle 为图表添加数据表

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机器学习matplotlib篇导入画出第一个图形颜色,标记,线型刻度、标题、标签和图例!创建子图

前言: matplotlib是python最常用绘图库,能帮你画出美丽各种图 导入 包含了中文显示,屏外显示 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...正弦图.png 有多条线 x= np.arange(-3,3,0.1) y1=np.sin(x) y2=np.cos(x) plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) plt.plot...内容代码已经注释 x1=[1,2,3] y1=[5,7,4] x2=[1,2,3] y2=[10,14,12] plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) plt.plot(x1,...image.png 创建子图 一个figure显示多个图片 面向过程方法,一步一步创建 x1=[1,2,3] y1=[5,7,4] x2=[1,2,3] y2=[10,14,12] plt.figure...fig=plt.figure() #创建子图 ax1=fig.add_subplot(221) ax2=fig.add_subplot(222) ax3=fig.add_subplot(212) #图上画图

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matplotlib 对坐标的控制,加图例注释操作

我们可以使用matplotlib.pyplot.locator_params()来控制刻度线定位器行为。...dates.num2date()和matplotlib.dates.drange()不同表示之间转换日期。...我们所做就是为每个绘图分配一个字符串标签,因此legend()将尝试确定要在图例框添加内容。 我们通过定义loc参数来设置图例框位置。...所有位置参数字符串在下表给出: ? 如果不在图例显示标签,请将标签设置为_nolegend_。 对于图例,我们定义了ncol = 3列数,并设置了左下角位置。...对于注释,我们已经定义了一个字符串坐标xy上图上绘制。 坐标系指定与数据1相; 因此,坐标系是xycoord =’data’。 文本起始位置由xytext值定义。

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Python+Matplotlib可视化自定义不同图形元素遮挡关系

问题描述: Matplotlib扩展库进行可视化时,图形窗口中元素是分层绘制和显示,距离人眼近图层会遮挡距离人眼远图层内容。...图形元素与人眼距离远近由其zorder属性来确定,图形元素zorder属性值是一个实数,用来表示距离人眼远近,类似于计算机图形学透视变换使用伪深度。...绘制图形时如果没有明确设置zorder值,会使用其默认值,图形窗口中各元素具有不同zorder默认值,从远到近依次为: AxesImage、FigureImage、BboxImage对象zorder...默认值为0 Patch、PatchCollection对象zorder默认值为1 Line2D、LineCollection(包括次要记号、网格线)对象zorder默认值为2 Text(包括轴标签和标题...)对象zorder默认值为3 Legend对象zorder默认值为5 如果需要自定义可视化结果图形不同元素远近和遮挡关系,可以明确设置zorder属性来实现。

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【python绘图】matplotlib基本使用(含实例)

f(x) = x^2sin\frac{1}{x} 前言 matplotlib是python绘图库,主要用来绘制二维平面图。上手容易、简单,python数据分析中有非常重要作用。...基本上有两种使用 Matplotlib 方法: 一、依靠 pyplot 自动创建和管理图形和轴,并使用 pyplot 函数进行绘图。...,如figsize() ax.plot(......) # 子图上绘画 matplot图组成部分: # 添加子图: ax = fig.add_subplot(参数1,参数2,参数3) 参数1 和参数...("标题") # 添加图例 #可以添加参数 ax.legend() # 要显示图例画线名称,需要在ax.plot()添加参数:label # 指定位置添加文本 ax.text(x,y,"str...如果想在子图上新添加坐标轴,可以使用ax. twinx()或者ax. twiny()或者ax.secondary_xaxis。其实就是原子图基础上又添加了一个子图,不过子图默认只显示坐标轴。

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