本文介绍基于Python中matplotlib模块与seaborn模块，利用多个列表中的数据，绘制小提琴图（Violin Plot）的方法。 ...小提琴图作为一种将箱型图与核密度图分别所能表达的信息相结合的数据可视化图，在数据分析中得以广泛应用；本文就详细介绍在Python中，对存储于多个列表（List）中的数据，绘制小提琴图的方法。...其中，绘制得到的结果如下图所示。 本文用到的完整代码如下所示。...；li_1、li_2与li_3是三个列表，其各自的元素个数可以相同，也可以不同，我们稍后需要分别对三者中的数据绘制小提琴图；plt.figure(dpi = 300)表示设置绘图的DPI为300，其后的第一句代码..."] = False是为了防止图中出现无法绘制负号的情况；随后，label表示刻度标签的具体内容，font_1来设置坐标轴标签的字体大小。
Matplotlib是一个基于Python的绘图库，它提供了丰富的绘图工具和函数，可以用于生成高质量的、美观的数据可视化图形。...作为Python数据分析领域最常用的绘图库之一，Matplotlib广泛应用于数据分析、科学研究、工程可视化等领域。...本文将详细介绍Matplotlib库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。图片1. Matplotlib库概述Matplotlib是由John D....Hunter于2003年发起的一个开源项目，旨在提供一个类似于MATLAB的绘图工具包。Matplotlib建立在NumPy库的基础上，为Python提供了一种方便、灵活、高效的绘图方式。...本文详细介绍了Matplotlib库的常用功能和应用场景，并通过实例演示了它在Python数据分析中的具体应用。
摘要： Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库，它提供了丰富的绘图功能，用于创建各种类型的图表和图形。...本文将从入门到精通，详细介绍Matplotlib的使用方法，通过代码示例和中文注释，帮助您掌握如何在不同场景下灵活绘制高质量的图表。1....简介Matplotlib是一个功能强大的Python数据可视化库，它可以用来绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、3D图等。...Matplotlib的灵活性和可定制性使得它成为数据科学家和分析师的首选工具。本文将带您从入门到精通，深入探索Matplotlib的各种绘图技巧。2....总结Matplotlib是Python中强大的数据可视化工具，可以创建各种类型的图表和图形。
3.误差可视化 image.png 基础误差条 调用一个 Matplotlib 函数就能创建一个基础的误差条： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot...除了上面介绍的参数，你还可以指定水平方向的误差条（xerr），单边误差条和其他很多的参数。参阅plt.errorbar的帮助文档获得更多信息。 连续误差 在某些情况下可能需要对连续值展示误差条。...当然我们也可以像上面一样使用plt.errorbar绘制误差条，但是事实上我们不希望在图标上绘制 1000 个点的误差条。...注意到在左边的图表中，默认的颜色阈值是包括了噪声的，因此整体的条纹形状都被噪声数据冲刷淡化了。而右边的图表，我们手动设置了颜色的阈值，并在绘制颜色条是加上了extend参数来表示超出阈值的数据。...同样，注意到当使用 Matplotlib 交互式展示是，这样的旋转可以通过鼠标点击和拖拽来实现。 框线图和表面图 使用网格数据生成的三维图表还有框线图和表面图。
基础误差条 调用一个 Matplotlib 函数就能创建一个基础的误差条： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use...除了上面介绍的参数，你还可以指定水平方向的误差条（xerr），单边误差条和其他很多的参数。参阅plt.errorbar的帮助文档获得更多信息。 连续误差 在某些情况下可能需要对连续值展示误差条。...当然我们也可以像上面一样使用plt.errorbar绘制误差条，但是事实上我们不希望在图标上绘制 1000 个点的误差条。...注意到在左边的图表中，默认的颜色阈值是包括了噪声的，因此整体的条纹形状都被噪声数据冲刷淡化了。而右边的图表，我们手动设置了颜色的阈值，并在绘制颜色条是加上了extend参数来表示超出阈值的数据。...同样，注意到当使用 Matplotlib 交互式展示是，这样的旋转可以通过鼠标点击和拖拽来实现。 框线图和表面图 使用网格数据生成的三维图表还有框线图和表面图。
基础误差条 调用一个 Matplotlib 函数就能创建一个基础的误差条： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use...参阅plt.errorbar的帮助文档获得更多信息。 连续误差 在某些情况下可能需要对连续值展示误差条。...当然我们也可以像上面一样使用plt.errorbar绘制误差条，但是事实上我们不希望在图标上绘制 1000 个点的误差条。...上图为我们提供了一个非常直观的高斯过程回归展示：在观测点的附近，模型会被限制在一个很小的区域内，反映了这些数据的误差比较小。在远离观测点的区域，模型开始发散，反映了这时的数据误差比较大。...到 1.0 版本发布左右，一些三维图表的工具在二维展示的基础上被创建了出来，结果就是 Matplotlib 提供了一个方便的（同时也是有限的）的可用于三维数据可视化的一套工具。
#将程序中的数据可以分别以二进制和字符串的形式存储到文件中 #首先引用pickle和json模块，实际应用中只需要引用一个就行 pickle模块是将数据以二进制的形式存储到文件中，json模块是将数据以字符串的形式存储到文件中...函数将程序的数据以二进制形式存储到文件中： #open方法在w模式下文件不存在的话创建文件，文件存在的话重新覆盖文件的内容，wb的意思是以二进制的形式存储： pickle.dump(user, open...("data1.txt", "wb")) #用pickle的load函数将数据文件读取出来，并赋值给前面的变量user,模式是rb模式，rb的意思是以二进制的形式读取： user = pickle.load...函数将程序的数据字符串的形式存储到文件中： #open方法在w模式下文件不存在的话创建文件，文件存在的话重新覆盖文件的内容，w的意思是以二进制的形式存储： #w后边会自动加一个t组成wt json.dump...(user, open("data2.txt", "w")) #用json的load函数将数据文件读取出来，并赋值给前面的变量user,模式默认是rt模式，rt的意思是以字符串的形式读取： user
参阅 plt.errorbar 的帮助文档获得更多信息。 连续误差 在某些情况下可能需要对连续值展示误差条。...当然我们也可以像上面一样使用 plt.errorbar 绘制误差条，但是事实上我们不希望在图标上绘制 1000 个点的误差条。...上图为我们提供了一个非常直观的高斯过程回归展示：在观测点的附近，模型会被限制在一个很小的区域内，反映了这些数据的误差比较小。在远离观测点的区域，模型开始发散，反映了这时的数据误差比较大。...但是要在图表中将这么高维度空间的联系可视化出来是非常困难的。有一种做法是使用降维技术，比方说使用流形学习来减少数据的维度然而不会丢失数据中有效的信息。...到 1.0 版本发布左右，一些三维图表的工具在二维展示的基础上被创建了出来，结果就是 Matplotlib 提供了一个方便的（同时也是有限的）的可用于三维数据可视化的一套工具。
文章目录 简介 安装 实战 画框 线图 散点图 柱状图 饼状图 等高线图 简介 ---- Matplotlib是Python一个强大的绘图库，搭配NumPy库的使用，可以满足绝大部分的绘图需求，各种你能想到的图表基本都支持...，使用代码即可进行绘制，如果画不出来那一定是你的问题(doge)。...搜索matplotlib，点击安装即可。 实战 画框 ---- fig是Figure缩写，即外框，可以包含多个内框。ax是Axes缩写，即内框，里面可以画各种图。...两种方法都可，比如以下代码是等价的： import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() # 创建一个外框（默认含一个内框），返回两个参数...ax.plot([1, 2], [1, 2]) # 在内框上画一条直线，点(1,1)到(2,2) plt.show() # 显示绘图 import matplotlib.pyplot as plt
本文内容：Python Matplotlib库：统计图补充 ---- Python Matplotlib库：统计图补充 1.引言 2.直方图 3.箱线图 4.误差条图 5.小提琴图 6.尖峰栅格图...（参见：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用和Python Matplotlib库：基本绘图补充） 这期我们来说说如何用 Matplotlib 库绘制常用统计图。...在 Matplotlib 库中，我们可以用errorbar()方法来绘制误差条图，用于表现有一定置信区间的带误差数据，它的语法格式如下： plt.errorbar(x, y, yerr=None...xerr，yerr 数据的误差范围。 fmt 数据点的标记样式以及相互之间连接线样式。 ecolor 误差条的线条颜色。 elinewidth 误差条的线条粗细。...capsize 误差条边界横杠的大小。 capthick 误差条边界横杠的厚度。 ms 数据点的大小。 mfc 数据点的颜色。 mec 数据点边缘的颜色。
六边形没有填充颜色，这意味着该区域没有数据点。 其他库，如 matplotlib、seaborn、bokeh（交互式绘图）也可用于绘制它。...对于样本分布，数据范围从 10 到 100（100% 数据在 10 到 100 之间）。但对于标准正态分布，100% 的数据在 -3 到 3（z 分数）的范围内。...在小提琴图中，小提琴中间的白点表示中点。实心框表示四分位数间距 (IQR)。上下相邻值是异常值的围栏。超出范围，一切都是异常值。下图显示了比较。...6、箱线图的改进版(Boxen plot) Boxenplot 是 seaborn 库引入的一种新型箱线图。对于箱线图，框是在四分位数上创建的。但在 Boxenplot 中，数据被分成更多的分位数。...点图是一种通过上图中显示的点的位置来表示数值变量集中趋势的方法，误差条表示变量的不确定性（置信区间）[4]。绘制线图是为了比较不同分类值的数值变量的变异性 [4]。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。...下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从 sns.lmplot() 调用中删除 hue ='cyl' 参数。...则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。...带有误差带的时间序列（Time Series with Error Bands） 如果您有一个时间序列数据集，每个时间点（日期/时间戳）有多个观测值，则可以构建带有误差带的时间序列。.../plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/
，可以帮助我们自由创作各式各样的数据可视化作品，其中matplotlib.pyplot.table模块就专门用于绘制「表格」，但是由于参数复杂，且默认样式单一简陋，想基于它绘制出美观的表格需要花费不少功夫...而我最近发现的一个基于matplotlib的第三方库plottable，用它来生成数据表格图既简单又美观，今天的文章中费老师我就来带大家学习它的常用方法~ 2 基于plottable绘制漂亮的表格 使用...pip install plottable完成安装后，我们先从一个简单的例子了解其基础的使用方式： 2.1 从简单例子出发 plottable的基础使用很简单，在已有数据框的基础上，直接调用plottable...通过在Table()中设置参数odd_row_color和even_row_color，我们可以传入matplotlib中合法的色彩值进行表格奇数偶数行底色的设置： 2.2.2 控制表头单元格与数据单元格样式...---- · 推荐阅读 · dill：Python中增强版的pickle 边玩游戏边学Git？这个开源网站我爱了 在Python中将markdown转换为漂亮的网页
因为在代码中，我们常常把数据组合成向量进行训练 模型评估 我们当然要判断模型的性能，这时我们需要一个指标，在回归任务中，最常见的指标是MSE（均方误差） 其中m是数据的个数，容易得到，MSE越小时模型性能更好...，这代表着预测值和真实值的误差越小 机器学习代码 环境安装 sklearn，一个经典的机器学习库，在python命令行或conda虚拟环境命令行中运行以下代码（不知道怎么安装请自行搜索，这里不具体讲述）...pip install scikit-learn numpy，一个常用的数据处理库 pip install numpy matplotlib，一个好用的可视化库 pip install matplotlib...生成数据 我们先随机产生一些数据，并把它们绘制出来 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(42) #...，这样是方便我们之后的训练（机器学习库对样本格式有要求，不符合会报错），对于这个维度，我的理解是这样的，最外围代表训练数据这个整体，里面的每一个框代表一轮训练数据，框里的数字个数则代表数据特征个数，还有不懂的可以私信问我
设想你要绘制降雨频率与农作物产量间的相关性图。你也许会观察到随着降雨量的增加农业生产率也会增加。通过对这些数据拟合一条线，你可以预测不同降雨条件下的农业生产率。...创建一个名为 regression.py 的 Python 源文件，并按照列表 1 初始化数据。代码将产生类似于图 5 的输出。...# B：使用 matplotlib 可视化数据 # C：输入值为 -1 到 1 之间的 101 个均匀间隔的数字 # D：生成输出值，与输入值成正比并附加噪声 # E：使用 matplotlib 的函数绘制散点图...现在你可以利用这些数据点尝试拟合一条直线。在 TensorFlow 中，你至少需要为尝试的每个候选参数打分。该打分通常称为成本函数。成本函数值越高，模型参数越差。...在本例中，成本函数定义为误差的和（sum of errors）。通常用实际值 f(x) 与预测值 M(w，x) 之间的平方差来计算预测 x 的误差。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
