本来是非常非常简单的一个需求，即便不会，随便百度下也都有说明。 可自己却在一次紧急工作中因此耽误了时间，需求是需要插入一个饼图但因操作错误一直无法正确显示饼图数据，非常尴尬，干脆记录下这一刻。...尴尬1: 我的错误做法是先在Excel中插入了饼图，然后再去选择数据，结果怎么选择都不能正确显示.. 实际应该先选中数据，然后插入饼图就轻松完成了。...尴尬2: 另外要选择的数据列不是相邻的，Excel跨列选择单元格的方式是按住Ctrl键，如果是使用的MAC电脑，那就是按住Command键即可选择（我开始下意识去尝试了control、shift、option...等键都是不行的）。
在整理结果发表文章时，通常会有很多子图来显示样品不同层面的信息。...如下面Alpha多样性、Beta多样性中，每个样品组KO、OE、WT颜色一致，这样编辑、审稿人、用户读文章时不需要思考就可以很快获得信息。 如果我们的图都是用同一个工具能做出来，颜色就很好统一。...但通常都是会用到不同的工具进行出图，配色也会不同。另外不同工具制定颜色的方式不同，有的支持单词如red, green，有的支持颜色代码如RGB(20,30,40)。...但通常都支持16进制的颜色代码如#137C3A。如果我们有了一张图，想让其他图都参考这个配色，怎么获取16进制颜色代码呢？ 这里推荐一个申请：QQ截图工具，可以截图、可以取色。...然后粘贴到我们的在线绘图平台或其它工具，就可以使用这个样品配色了。 点击图片访问我们的免费在线绘图平台
为列中的不同值，(由px)自动匹配不同的标记颜色；若列为数值数据时，还会自动生成连续色标； symbol：指定列名。为列中的不同值，设置不同的标记形状； size：指定列名。...为列中的不同值，设置不同的标记大小； \color{red}{hover_name}：指定列名。将列中的值，加粗显示在悬停提示内容的正上方； hover_data：指定列名组成的列表。...列中的值，在图的标记中显示为文本标签，同时也显示在悬停提示内容中； facet_row：指定列名。...根据列中不同的(N个)值，在垂直方向上显示N个子图，并在子图右侧，垂直方向上，进行文本标注； facet_col：指定列名。...根据列中不同的(N个)值，在水平方向上显示N个子图，并在子图上方，水平方向上，进行文本标注； error_x：指定列名。显示误差线，列中的值用于调整 X 轴误差线的大小。
为列中的不同值，(由px)自动匹配不同的标记颜色；若列为数值数据时，还会自动生成连续色标； symbol：指定列名。为列中的不同值，设置不同的标记形状； size：指定列名。...为列中的不同值，设置不同的标记大小； hover_name：指定列名。将列中的值，加粗显示在悬停提示内容的正上方； hover_data：指定列名组成的列表。...列中的值，在图的标记中显示为文本标签，同时也显示在悬停提示内容中； facet_row：指定列名。...根据列中不同的(N个)值，在垂直方向上显示N个子图，并在子图右侧，垂直方向上，进行文本标注； facet_col：指定列名。...根据列中不同的(N个)值，在水平方向上显示N个子图，并在子图上方，水平方向上，进行文本标注； error_x：指定列名。显示误差线，列中的值用于调整 X 轴误差线的大小。
之前用python的多线程，总是处理不好进程和线程之间的关系。后来发现了join和setDaemon函数，才终于弄明白。下面总结一下。...这里设置主进程为守护进程，当主进程结束的时候，子线程被中止 运行结果如下： #python testsetDaemon.py This is the end of main thread. 3...、如果没有使用join和setDaemon函数，则主进程在创建子线程后，直接运行后面的代码，主程序一直挂起，直到子线程结束才能结束。...补充知识：Python Thread和Process对比 原因：进程和线程的差距（方向不同，之针对这个实例） # coding=utf-8 import logging import multiprocessing...秒 2019-10-06 14:17:25,671 【 7412 】 MainProcess 进程花费的时间：2.9418249130249023秒 以上这篇python 在threading中如何处理主进程和子线程的关系就是小编分享给大家的全部内容了
有时，并排比较不同的数据视图会很有帮助。为此，Matplotlib 具有子图的概念：可以在单个图形中一起存在的较小轴域分组。这些子图可能是插图，绘图网格或其他更复杂的布局。...在本节中，我们将探讨在 Matplotlib 中创建子图的四个例程。...fontsize=18, ha='center') 我们使用了plt.subplots_adjust的hspace和wspace参数，它们沿图的高度和宽度指定间距，以子图大小为单位（这里，间距是子图宽度和高度的...为此，plt.subplots()是更容易使用的工具（注意subplots末尾的s）。 该函数不创建单个子图，而是在一行中创建完整的子图网格，并在 NumPy 数组中返回它们。...参数是行数和列数，以及可选关键字sharex和sharey，它们允许你指定不同轴之间的关系。
xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向，以及标签大小。...) #通过fig添加子图，参数：行数，列数，第几个。...（空白不绘制） fig,axarr = plt.subplots(4,1) #开一个新窗口，并添加4个子图，返回子图数组 ax1 = axarr[0] #通过子图数组获取一个子图 print(fig...facecolor设置背景颜色 print(ax1) #获取对窗口的引用，适用于上面三种方法 # fig = plt.gcf() #获得当前figure # fig=ax1.figure #获得指定子图所属窗口...#设置子图的基本元素 ax1.set_title('python-drawing') #设置图体，plt.title ax1.set_xlabel('x-name')
基本类型（array） array，也就是数组，是numpy中最基础的数据结构，最关键的属性是维度和元素类型，在numpy中，可以非常方便地创建各种不同类型的多维数组，并且执行一些基本基本操作，来看例子..., '#e1a7a2') } # 整体图的标题 fig = plt.figure('Bar chart & Pie chart') # 在整张图上加入一个子图，121的意思是在一个1行2列的子图中的第一张...# 给每个bar分配指定的颜色 for bar, color in zip(bars, colors): bar.set_color(color) # 在122位置加入新的图 ax = fig.add_subplot...在Matplotlib中，画图时有两个常用概念，一个是平时画图蹦出的一个窗口，这叫一个figure。Figure相当于一个大的画布，在每个figure中，又可以存在多个子图，这种子图叫做axes。...顾名思义，有了横纵轴就是一幅简单的图表。在上面代码中，先把figure定义成了一个一行两列的大画布，然后通过fig.add_subplot()加入两个新的子图。
Python 有许多可视化库用于制作静态或动态图。在本教程中，我将尽力帮助你理解 matplotlib 逻辑。...Matplotlib 是 Python 绘图库的重要组成部分，创建它是为了在 Python 中启用类似 MATLAB 的绘图界面。...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。...subplot axes[1, 1].bar(np.arange(40), np.arange(40) + 4 * np.random.randn(40)) plt.tight_layout() 上图包含不同子图类型...4)) ax1.plot(data, 'k--') ax2.plot(data, 'b-', drawstyle='steps-post') 刻度和标签 ax 对象（子图对象）有不同的方法来自定义绘图
data1d.plot() 似乎图在水平方向上稍显拥挤，有办法使得画板水平方向更加宽松吗？当然有。参数figsize可设置画板尺寸。既然可以调整画板尺寸，那么画板纵横比的调整便不难实现啦。...线图绘制参数字符串b-^中的参数由三个对线图绘制的属性组成：线型（Line Styles）、标记（Markers）、颜色（Colors）. 这三个参数的顺序可以交换，也可以不必全部指定。...字符串参数顺序最好为'[标记][线型][颜色]'，其他顺序形式可能会导致错误。若未全指定上述所有属性，则采用相应属性的默认值。...for axi in ax.flat:通过迭代器ax.flat对高维Axes数组ax迭代，获取每一个子图的Axes信息，在每一个循环过程中将各个Axes的地址赋值给axi（按址赋值），然后通过变量axi...如上述代码将各个子图的 轴坐标标签赋值为无字符串形式，即axi.set_ylabel("").
、颜色如何快速绘制桑基图什么是PlotlyPlotly 是一个用于创建交互式数据可视化的 Python 库，它允许你轻松地生成各种类型的图表和图形，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、热力图、3D 图等。...官网学习地址：https://plotly.com/图片Plotly 可以在 Jupyter Notebook、Python 脚本和 Web 应用程序中使用，它提供了多种工具和接口，使数据科学家、分析师和开发人员能够有效地探索和传达数据...多种图表类型： Plotly 支持多种常见的图表类型，适用于不同类型的数据。你可以轻松创建折线图、散点图、柱状图、热力图、桑基图、3D 图等。...支持多平台： Plotly 可以在多种环境中使用，包括 Jupyter Notebook、Python 脚本、Web 应用程序以及一些 BI 工具中。...2", "子图3", "子图4"), # 子图标题 specs=[[{}, {}], [{}, {"type": "pie"}]] # 每个子图的类型
在接下来的文章中主要介绍如何利用python 中的matplotlib进行数据的可视化展示。...matplotlib是以MATLAB为基础，仿照MATLAB的函数形式的绘图接口，并将这些函数封装在matplotlib.pyplot模块中。方便python用户直接使用。...在绘图时利用figure创建窗口，subplot创建子图。在上面我们没有展现出来，在后面的例子中会在详细的介绍。所有的绘画只能在子图上进行。plt表示当前子图，若没有就创建一个子图。...fig面板不变，上图的axes是为二维数组的形式， 在循环绘图时，很方便。但是我们很明显的可以看到上图的缺点，下面两图的标题和上面的两图的label重合了。...通过fig.subplots_adjust()我们修改了子图水平之间的间隔wspace=0.5，垂直方向上的间距hspace=0.6，左边距left=0.125 等等，这里数值都是百分比的。
data1d = ds.Tair.sel(lat=60, lon=250) data1d data1d 尝试直接使用.plot()方法绘图 data1d.plot() data1d.plot() 似乎图在水平方向上稍显拥挤...这三个参数的顺序可以交换，也可以不必全部指定。 字符串参数顺序最好为'[标记][线型][颜色]'，其他顺序形式可能会导致错误。若未全指定上述所有属性，则采用相应属性的默认值。...当然也可使用 python 参数marker, linestyle 或ls, color 或c分别指定上述属性。...Axes信息，在每一个循环过程中将各个Axes的地址赋值给axi（按址赋值），然后通过变量axi控制各个子图的绘图属性。...如上述代码将各个子图的 轴坐标标签赋值为无字符串形式，即axi.set_ylabel("").
引言 在推出散点颜色密度图的matplotlib 绘制教程后，有小伙伴反应能否出一篇多子图共用一个colorbar的系列教程，这里也就使用自己的数据进行绘制(数据一共四列，具体为真实值和使用三个模型计算的预测值...(im3, ax=ax3) #前面三个子图的总宽度 为 全部宽度的 0.9；剩下的0.1用来放置colorbar fig.subplots_adjust(right=0.9) position = fig.add_axes...,y 属性的设置为调整title与子图(subplots)之间的距离 fig.suptitle('One Colorbar for Multiple Plot ',size=20,family='Times...此外，我们设置colorbar也不是只绘制最后一个子图的colorbar,而其他子图不绘制，那样容易导致子图大小不一。...可以看出红圈中还是和排序前的有较大不同的。 05. 总结 原创不易，整理代码和数据更是不易，希望大家多一份理解和支持啊！
▲图4 增加子图后的数据可视化 你可以在matplotlib的官方文档中找到完整的图形类型。...▲图5 没有内部子图间隔的数据可视化 你可能会注意到轴标签是存在重叠的。matplotlib并不检查标签是否重叠，因此在类似情况下你需要通过显式指定刻度位置和刻度标签的方法来修复轴标签。...▲图7 不同drawstyle选项下的折线图 你可能会注意到在运行代码后会有像 这样的输出。matplotlib返回的对象引用了刚刚添加的图表子组件。很多时候你可以安全地忽略这些输出。...▲图11 2008-2009金融危机中的重要日期 在图表中有一些重要点需要凸显：ax.annotate方法可以在指定的x和y坐标上绘制标签。...▲图12 三种个不同patch图形的可视化 当你看到很多常见绘图类型的实现时，你会发现他们都是从patches中组装而来。
这样的绘图过程，在Python上叫作subplot，在NCL上叫作panel。...而下面代码中的fig则是利用plt绘图包里的figure函数创建的一个空白画布，ax则是这张画布中的一个子图。...只不过fig.add_subplot(1,1,1)表示的是这个名为fig的空白画布中，总共有1行，1列，ax为其第1个子图。...比如我们上面对各个子图的标题都进行了不同的设置，也都分别作用到了子图，而不是所有图片上。这里出图效果如下： ?...混用是会报错的哦 ? 有些时候，我们也会遇到不规则划分的情况，可以通过指定画布的具体位置来添加子图，比如我在这篇文章（如何用Python画站点雪花图？）
一般来说，华夫饼图是由100个格子组成，一个格子代表1%。用不同颜色的格子区分不同的分类数据，以展示各部分在整体中的占比。 3.1....参数values也接受字典中的数据，字典的键将用作标签并显示在图例中 fig = plt.figure( FigureClass=Waffle, rows=5, columns=...格子颜色 参数colors接受列表或元组中的颜色，它的长度必须与 相同values。同时，我们也可以通过设置参数cmap_name为指定Colormap。...在 Font Awesome Icons 中，有不同风格的不同图标集，包括 Solid、Regular 和 Brands。...绘图方向 默认情况下，PyWaffle 逐列绘制格子，因此类别是水平绘制的。要使其垂直，请将参数设置vertical为True。 在下面的示例中，它从左下角到右下角逐行直到顶部绘制格子： ?
matplotlib有一套完全仿照MATLAB的函数形式的绘图接口，在matplotlib.pyplot模块中。...这套函数接口方便MATLAB用户过度到matplotlib包 import matplotlib.pyplot as plt 在绘图结构中，figure创建窗口，subplot创建子图。...xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向，以及标签大小。...facecolor设置背景颜色 print(ax1) #获取对窗口的引用，适用于上面三种方法 # fig = plt.gcf() #获得当前figure # fig=ax1.figure #获得指定子图所属窗口...#设置子图的基本元素 ax1.set_title('python-drawing') #设置图体，plt.title ax1.set_xlabel('x-name')
人口金字塔是人口年龄和性别分布的图形表示。它由两个背靠背的条形图组成，一个显示男性的分布，另一个显示女性在不同年龄组的分布。...Plotly是一个强大的可视化库，允许我们在Python中创建交互式和动态绘图。 我们将使用 Plotly 创建一个人口金字塔，该金字塔显示人口的年龄和性别分布。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。...方向设置为水平，并使用名称和标记参数为每条迹线指定名称和颜色。 将为绘图创建一个布局，其中包含 x 轴和 y 轴的标题和标签。 使用 go 创建图形。图法与两条迹线和布局。...最后，使用 fig.show（） 方法显示绘图。 输出 结论 在本文中，我们学习了如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。
7.个性化颜色条 图例可以将离散的点标示为离散的标签。对于建立在不同颜色之上的连续的值（点线面）来说，标注了的颜色条是非常方便的工具。...因为本书是使用黑白打印的，本节内容中的所有带色彩的图都可以在(https://github.com/wangyingsm/Python-Data-Science-Handbook)中找到。...我们下面来讨论如何个性化颜色条以及在不同的场合高效的使用它们。 自定义颜色条 颜色条可以通过cmap参数指定使用的色谱系统（或叫色图）： plt.imshow(I, cmap='gray'); ?...上例中我们指定了plt.subplots_adjust函数的hspace和wspace参数，它们代表这沿着高度和宽度方向子图表之间的距离，单位是子图表的大小（在本例中，距离是子图表宽度和高度的 40%）...参数是行数和列数，还有两个可选的关键字参数sharex和sharey，可以让你指定不同子图表之间的关联。
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