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解决利用plt.plot绘图,横坐标出现浮点小数而不是整数的情况(坐标刻度)

解决 利用plt.plot绘图,横坐标出现浮点小数而不是整数的情况(坐标刻度)使用matplotlib库的plt.plot函数进行绘图,有时会遇到横坐标出现浮点小数的情况,而我们希望的是整数刻度...问题描述假设我们有一个数据集,横坐标表示时间点,纵坐标表示某个指标的数值。我们使用plt.plot函数绘制折线图,发现横坐标的刻度是浮点小数,而不是我们期望的整数。...pythonCopy codeimport matplotlib.pyplot as pltimport datetime# 模拟数据x日期,y为用户访问量dates = [datetime.date...接着,我们使用plt.xticks函数将横坐标的刻度设置为日期,这样就能保证横坐标显示的是整数而不是浮点数。最后,我们添加了x标签、y标签和标题,通过plt.show()显示图表。...Python中,plt.plot是matplotlib库中一个常用的函数,用于绘制折线图折线图是一种常见的数据可视化方式,通过连接数据点形成折线来展示数据的趋势和变化。

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绘制折线图的几个小技巧

那么问题来了,读者使用Python绘制时间维度的折线图是否遇到过这样的问题:怎么让时间表现的不拥挤,又能够友好地呈现呢?就如下图的方式: ?...语法介绍 ---- Python中绘制折线图,需要使用matplotlib模块中的plot函数实现,该函数的具体语法如下: plt.plot(x, y, linestyle, linewidth, color...指定折线图x数据; y:指定折线图的y数据; linestyle:指定折线的类型,可以是实线、虚线、点虚线、点点线等,默认文实线; linewidth:指定折线的宽度 marker:可以为折线图添加点...如上图所示,图形中的x是非常糟糕的,重叠的几乎看不清。必须要对轴作处理,否则无法使用。...如上图所示,我们原有代码的基础做了两方面的修改,一个是将日期呈现为“月-日”的格式,这样可以缩短刻度标签;另一个是我们控制了x刻度标签的个数(如图中呈现了10个刻度值)。

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美化Matplotlib的3个小技巧

本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x或y的刻度数 添加一个辅助y 共享x的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例,但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...只显示了数据集的前100行。 减少刻度数 如果在绘制的数据点数量很多,刻度看起来非常的紧凑,甚至可能重叠。...处理时间序列数据x通常包含占用大量空间的日期,所以可以减少的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x刻度数的例子。  ...共享x的子图坐标对齐 我们可以一个Figure对象创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。  ...(日期)都已经对齐了,这对于分析时间序列非常有用的,例如想对比2个产品或者2个不同的门店同一期的销售情况,通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

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美化Matplotlib的3个小技巧

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美化Matplotlib的3个小技巧

本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x或y的刻度数 添加一个辅助y 共享x的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例,但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...只显示了数据集的前100行。 减少刻度数 如果在绘制的数据点数量很多,刻度看起来非常的紧凑,甚至可能重叠。...处理时间序列数据x通常包含占用大量空间的日期,所以可以减少的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x刻度数的例子。  ...共享x的子图坐标对齐 我们可以一个Figure对象创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。  ...(日期)都已经对齐了,这对于分析时间序列非常有用的,例如想对比2个产品或者2个不同的门店同一期的销售情况,通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

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利用python的Matplotlib库进行基本绘图

导入Matplotlib库通常使用如下方式: 代码清单 1 import matplotlib.pyplot as plt 绘制折线图 折线图是一种常用的可视化图表,用于显示数据一段时间内或有序分类的趋势...x, y, '-o') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('折线图') plt.show() 此代码将绘制出一个简单的折线图,其中x为1到5,y为...2到10,并使用 '-o' 参数将数据点以带有圆圈的线条连接起来。...绘制散点图 散点图用于可视化两个变量间的关系,其中一个变量显示x,另一个变量显示y。...3 结语 本文中,介绍了Matplotlib库的一些简单用法,使用Matplotlib绘制图形,我们可以按自己的需求进行配置和调整样式。

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python数据分析——数据可视化(图形绘制基础)

而Seaborn则是Matplotlib的基础,进一步封装和优化,提供了更加美观和高级的绘图接口。 图形绘制基础方面,我们需要掌握几个核心概念,包括坐标、图例、标题、标签等。...Matplotlib中,我们可以使用plot()函数来绘制折线图,通过设置x和y数据,以及图表的标题、坐标标签等参数,就可以生成一个基本的折线图。...Seaborn中,我们可以使用boxplot()函数来绘制箱线图。通过传入数据集和需要展示的数据列名,以及图表的标题、坐标标签等参数,就可以生成一个箱线图。...使用pylab或pyplot绘图一般过程为:首先读入数据,然后根据实际需要绘制折线图、散点图、柱状图、饼状图、雷达图或三维曲线和曲面,接下来设置和图形属性,最后显示或保存绘图结果。...当要在不考虑时间的情况下比较大量数据使用散点图比较数据方便直观。散点图将序列显示为一组点,其中每个散点值都由该点在图表中的坐标位置表示。对于不同类别的点,则由图表中不同形状或颜色的标记符表示。

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Matplotlib时间序列型图表(1)

时间序列图简介 时间序列图强调数据时间的变化规律或趋势,X一般为时序数据,Y为数值型数据,包括了折线图、面积图、雷达图、日历图、柱形图等。...其中折线图是用来显示时间序列变化趋势的标准形式,非常适合用于显示相等时间间隔下的数据趋势。 本篇文章我们将学习绘制以下图表(滑动以浏览): OK,现在开始我们的学习之路吧。...---- 1 折线图 时间折线图语法与matplotlib的plot语法一致,只不过将x换为了时间数据。...日历图的数据结构一般为(日期-Date,数值-Value),将数值映射到日期日历图上展示,其中数值映射到颜色。...plotnine中进行绘制月日历图使用geom_tile()函数来绘制每日的”瓦片“,借助facet_wrap()函数分面绘制逐月的图像。关键在于月、周、日数据的转换。

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万字长文盘点python的Matplotlib使用 | 【推荐收藏】

前期工作 为了显示不同类型的刻度,首先定义一个 setup(ax) 函数,主要功能有 去除左纵轴 (y )、右纵轴和横轴 去除 y 的刻度 将 x 的刻度位置定在底 设置主刻度和副刻度的长度和宽度...第 11 行在这些「数值刻度」写标签,即格式为 %Y-%m-%d 的日期。由于日期个数比较多,而且日期字符比较长,直接在图中显示出来会相互重叠非常难看。...既然老板关注这五个事件,而它们发生的日期可能没有落在横轴标签上,那老板不是图上还是找不到他们发生的具体时间么?把它们加上去怎么样? ? ? ? 新添加的代码第 20-22 行和第 43-48 行。...3.4 折线图 折线图 (line chart) 显示随时间而变化的连续数据,因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...第三章广度学 Matplotlib,通过数据的分布、联系、比较和构成研究了直方图、散点图、折线图和饼状图,最后还为用户着想 (习惯、色盲等等) 画出更能有效表达信息的图。

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画出你的数据故事:Python中Matplotlib使用从基础到高级

以下是一些步骤,让您可以Matplotlib绘图中正确显示中文字体:安装字体库: 首先,确保您的系统安装了适合的中文字体库,比如微软雅黑、宋体、黑体等。...配置Matplotlib绘图之前,需要在Matplotlib中设置中文字体。可以使用rcParams来设置字体,这样整个Matplotlib会话中都会生效。...'] = ['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示为方块的问题折线图折线图是显示数据时间或某种顺序变化的理想选择。...='o')plt.title('折线图示例')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.show()图片散点图散点图用于显示两个变量之间的关系。...='数据')plt.title('自定义样式示例')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.legend()plt.show()图片注解和标签您可以图表中添加注解和标签

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【干货】一文掌握Matplotlib使用方法

前期工作 为了显示不同类型的刻度,首先定义一个 setup(ax) 函数,主要功能有 去除左纵轴 (y )、右纵轴和横轴 去除 y 的刻度 将 x 的刻度位置定在底 设置主刻度和副刻度的长度和宽度...第 11 行在这些「数值刻度」写标签,即格式为 %Y-%m-%d 的日期。由于日期个数比较多,而且日期字符比较长,直接在图中显示出来会相互重叠非常难看。...既然老板关注这五个事件,而它们发生的日期可能没有落在横轴标签上,那老板不是图上还是找不到他们发生的具体时间么?把它们加上去怎么样? ? ? ? 新添加的代码第 20-22 行和第 43-48 行。...3.4 折线图 折线图 (line chart) 显示随时间而变化的连续数据,因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...第三章广度学 Matplotlib,通过数据的分布、联系、比较和构成研究了直方图、散点图、折线图和饼状图,最后还为用户着想 (习惯、色盲等等) 画出更能有效表达信息的图。

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深度讲解Matplotlib

前期工作 为了显示不同类型的刻度,首先定义一个 setup(ax) 函数,主要功能有 去除左纵轴 (y )、右纵轴和横轴 去除 y 的刻度 将 x 的刻度位置定在底 设置主刻度和副刻度的长度和宽度...第 11 行在这些「数值刻度」写标签,即格式为 %Y-%m-%d 的日期。由于日期个数比较多,而且日期字符比较长,直接在图中显示出来会相互重叠非常难看。...既然老板关注这五个事件,而它们发生的日期可能没有落在横轴标签上,那老板不是图上还是找不到他们发生的具体时间么?把它们加上去怎么样? ? ? ? 新添加的代码第 20-22 行和第 43-48 行。...3.4 折线图 折线图 (line chart) 显示随时间而变化的连续数据,因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...第三章广度学 Matplotlib,通过数据的分布、联系、比较和构成研究了直方图、散点图、折线图和饼状图,最后还为用户着想 (习惯、色盲等等) 画出更能有效表达信息的图。

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盘一盘 Python 系列 5 - Matplotlib

前期工作 为了显示不同类型的刻度,首先定义一个 setup(ax) 函数,主要功能有 去除左纵轴 (y )、右纵轴和横轴 去除 y 的刻度 将 x 的刻度位置定在底 设置主刻度和副刻度的长度和宽度...第 11 行在这些「数值刻度」写标签,即格式为 %Y-%m-%d 的日期。由于日期个数比较多,而且日期字符比较长,直接在图中显示出来会相互重叠非常难看。...既然老板关注这五个事件,而它们发生的日期可能没有落在横轴标签上,那老板不是图上还是找不到他们发生的具体时间么?把它们加上去怎么样? ? ? ? 新添加的代码第 20-22 行和第 43-48 行。...3.4 折线图 折线图 (line chart) 显示随时间而变化的连续数据,因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...第三章广度学 Matplotlib,通过数据的分布、联系、比较和构成研究了直方图、散点图、折线图和饼状图,最后还为用户着想 (习惯、色盲等等) 画出更能有效表达信息的图。

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Python数据分析--折线图

学习林骥老师的数据可视化的每种图表,原来代码略微修改,使其适用于自己工作业务中的数据可视化。...; 4、只保留最大值和最小值的标记,让对比更加明显; 5、去掉图例,直接在线条的附近标注,避免观察者图例和数据之间来回移动; 6、去掉平均值线,让图表显得更加简洁; 7、更加谨慎而且有策略地使用颜色,...去掉那些花花绿绿的颜色,换成只有蓝色和灰色,这样反而能够让重要的信息显得更加突出; 8、坐标和标签文字统一换成深灰色,让它们更自然地融入背景,视觉不与数据进行竞争; 9、把竖直的日期标签,换成横向的简化日期格式...增加 X 的标题「日期」,让它与最左侧的标签对齐; 12、增加 Y 的标题「PM2.5」,让它与最上方的标签对齐,为了更加方便阅读,采用换行的方法,把 Y 的标题文字变成竖直的方向。...ax.set_ylim(0, y.max()+6) fig.autofmt_xdate() plt.show() 为了体现数据的上下浮动范围,可以折线的基础添加填充区域。

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Day3.数据可视化-- 可视化基础

x和y, 通过plot画图 plt.plot([3, 1, 7], [4, 5, 6]) # 执行程序的时候展示图形 plt.show() 传入x和y,括号中的第一个列表是x的值,第二个列表是y...Matplotlib绘制折线图 折线图的绘制 from matplotlib import pyplot as plt x = range(1,8) # x的位置 y = [17, 17, 18, 15..., 11, 11, 13] # 传入x和y, 通过plot画折线图 plt.plot(x,y) plt.show() x数值的产生使用range函数,开始数字是1,结束7,不包含8。...(y)+1)] plt.yticks(range(min(y),max(y)+1),y_ticks_label) # 绘图 plt.plot(x,y) plt.show() 设置Y标签,标签数值的取值范围...以表示两个小时内心脏每分钟跳动变化为例,x需要加上标题“时间”,y“次数”,图像标题“每分钟跳动次数”,如下图所示: ?

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Pandas知识点-绘制统计图

绘图为了显示(show()方法)图形,会导入matplotlib.pyplot(as plt),可以使用plt对象的xticks()方法设置x刻度值,刻度值的倾斜度等,yticks()同理。...可以使用text()方法添加图形中的数值标签。 kind参数默认为line,绘制折线图可以不指定kind参数。...用DataFrame对象绘制折线图,有多组数据,调用plot()方法会自动绘制出条折线图,并且自动设置好图例,比matplotlib方便很多。...绘制散点图,通过x参数和y参数指定散点图的x数据和y数据x和y都是DataFrame中的列标签,绘图时会根据列标签读取对应列的数据。 s: 使用s参数设置散点图中点的大小。...当然,设置x刻度值,y刻度值,数值标签等要注意方向的转换。 六、绘制直方图 使用plot链式调用hist()方法,或在plot()中设置kind为hist,都可以绘制直方图。

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12个最常用的matplotlib图例 !!

1、折线图 折线图(Line Plot):用于显示数据时间或其他连续变量的变化趋势。实际项目中,可以用于可视化模型性能随着训练迭代次数的变化。...下面的示例中,我们将绘制一个包含多个数据系列的折线图。 首先,确保已经安装了Matplotlib库。...= np.sin(2 * x) # 第三个数据系列,正弦函数的倍频 # 创建一个Matplotlib图表 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 设置图表的大小 # 绘制折线图...11、时间序列图 时间序列图(Time Series Plot):用于可视化时间序列数据,通常包括折线图和柱状图,以便观察时间趋势和季节性模式。...() plt.show() 上述代码中,自定义线条颜色和样式、标签、标题、坐标标签、图例、网格线、日期刻度显示和日期刻度标签的格式。

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