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。...要在 x 轴上绘制按年份和每个党派分组的柱状图，我只需要这样做： import matplotlib.pyplot as plt ax = df.plot.bar(x='year') plt.show(...317 262 12 59 14 2019 365 202 11 72 这意味着 Pandas 会自动知道我希望如何分组...与 Seaborn 一样，Pandas 的绘图功能是 Matplotlib 之上的抽象，这就是为什么要调用 Matplotlib 的 plt.show() 函数来实际生成绘图的原因。...看起来是这样的： image.png 看起来很棒，特别是它又这么简单！让我们对它进行样式设置，使其看起来像 Matplotlib 的例子。
基本前提 如果你除了本文之外没有任何基础，建议用以下几个步骤学习如何使用matplotlib： 学习基本的matplotlib术语，尤其是什么是图和坐标轴 始终使用面向对象的接口，从一开始就养成使用它的习惯...这是2014年的销售交易数据。为了使这些数据简短一些，我将对数据进行聚合，以便我们可以看到前十名客户的总购买量和总销售额。为了清楚我还会在绘图中重新命名列。...这就是我建议养成这样做的习惯的原因： fig, ax = plt.subplots() top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name", ax=ax) 得到的图看起来与原始图看起来相同...这样更美观，也是一个很好的例子，展示如何灵活地定义自己的问题解决方案。 我们最后要去探索的一个自定义功能是通过添加注释到绘图。绘制一条垂直线，可以用ax.axvline()。...在示例代码中，经常看到像1,2这样的变量。我觉得使用命名的参数，之后在查看代码时更容易理解。 用sharey = True这个参数，以便yaxis共享相同的标签。
虽然在 2016 年末的 Matplotlib 2.0 版本中有很多改进的内容，但自定义默认设置的能力，有助于使软件包符合你自己的审美偏好。...手动的绘图自定义 通过本章，我们已经看到了如何调整单个绘图设置，最终得到看起来比默认设置更好一些的东西。可以为每个单独的绘图执行这些自定义。...让我们修改rc参数，使我们的默认绘图看起来与之前相似，并看看它的样子。...也就是说，我更喜欢使用样式表来定制 Matplotlib。...在本书中，我通常会在创建绘图时使用这些样式约定中的一个或多个。
将通过专注于几个具体的属性来评价一个可视化工具的优缺点： 互动性 你想要交互式可视化吗？像Altair、Bokeh和Plotly这样的库允许你创建交互式图表，用户可以探索和互动。...低级别的库，如Matplotlib，提供了广泛的灵活性，可以完成几乎任何事情。然而，API也是很复杂的。 像Altair这样的声明式库简化了数据到可视化的映射，提供了一个更直观的语法。...尽管它没有像Matplotlib那样广泛的集合，但Seaborn可以用更少的代码使流行的绘图，如柱状图、盒状图、热图等看起来更漂亮。...()函数使你能够在飞行中汇总数据，并在你的可视化中使用这些结果。...例如，使用泰坦尼克号数据创建同样的计数图，除了需要提前转换数据外，如果我们想让图表看起来漂亮，还需要设置条形图的宽度和颜色。
简介 在Python的世界里，可视化你的数据有多种选择。由于这种多样性，决定何时使用哪一个确实是种挑战。这篇文章包含由更受欢迎的包中的一部分制作的示例，并说明如何使用它们创建一个简单的条形图。...在这个过程中，我遇到的最大挑战是格式化x轴和y轴，以及通过赋予一些大的标签使数据看起来合理。找出每种工具需要的数据格式也花费了一些时间。一旦决定了这些部分，其余都相对比较简单。...Pandas 我使用pandas的DataFrame作为所有不同例子的开始。幸运的是，pandas支持一个作为matplotlib上一层的内建绘图功能。我将用它作为基线。...多亏它优秀的文档，创建柱状图非常简单。你需要遵循文档获得你的API密钥设置。一旦完成，它看起来工作得非常顺畅。注意你所做的一切都将发布在互联网上，因此确保这样没问题。...我看不到一个明确的优胜者或失败者。下面是一些我的结束语： Pandas便于简单绘图，但是自定义需要学习matplotlib。
美国的过量服用海洛因致死数，使用seaborn创建 Python的matplotlib和seaborn是非常好用的绘图库。但它们创建的都是静态图像，难以通过动态、美观的方式描述数据值的变化。...我最近为一部关于美国的阿片样物质危机的纪录片制作了一些动态图形，所以我会在这篇文章中使用相关的数据。...我还编写了一个辅助函数，可以从感兴趣的行加载数据，之后绘图会用到。...首先，如果你也和我一样，用的都是jupyter notebook，那么我建议你使用%matplotlib notebook指令，这样可以直接在notebook中查看动画效果，无需等待保存后再查看。...这里i表示动画帧的索引。你可以选择在i帧中可见的数据范围。之后我使用seaborn的线图绘制选定数据。最后两行我调整了一些尺寸，使图形看起来更美观。
美国的过量服用海洛因致死数，使用seaborn创建 Python的matplotlib和seaborn是非常好用的绘图库。但它们创建的都是静态图像，难以通过动态、美观的方式描述数据值的变化。...我最近为一部关于美国的阿片样物质危机的纪录片制作了一些动态图形，所以我会在这篇文章中使用相关的数据。...我还编写了一个辅助函数，可以从感兴趣的行加载数据，之后绘图会用到。...首先，如果你和我一样，用的是jupyter notebook，那么我建议你使用%matplotlib notebook指令，这样可以直接在notebook中查看动画效果，无需等待保存后再查看。...这里i表示动画帧的索引。你可以选择在i帧中可见的数据范围。之后我使用seaborn的线图绘制选定数据。最后两行我调整了一些尺寸，使图形看起来更美观。
在学习过程中，碰到的最大的挑战，就是格式化x轴和y轴，使用大的标签使数据看起来合理。同样还需要时间弄清楚每个工具需要格式化的数据。一旦搞清楚这些，其它的就相对简单了。...我的seaborn例子不能搞得太差异化了。有一件事，我喜欢seaborn各种内置的样式,你可以快速地改变调色板，这样看起来更好一些。否则，对于简单图形，seaborn不能做更多了。...看起来，确实不错了。再想想，我还想格式化一下，在y轴上的点，在不使用matplotlib的plt.yticks的情况下，但我不知道如何做。...，在于，我需要明确地列出，我们需要绘图的值。...下面是我总结的看法： 1、Pandas对于简单绘图，可以随手用，但你需要学习定制matplotlib。
，被它强大的功能和精巧的设计惊艳到了，之前对于matplotlib的了解还是过于浅薄，因此想用fantastic来表示笔者的感慨，也希望能够通过这样一个开源教程带领读者领略的matplotlib的精彩之处...，文字图例，样式色彩）介绍如何进行可视化绘图。...第一回是引子，首先介绍了matplotlib可视化绘图包的特点，然后通过一个极简的可视化例子告诉读者如何用最简单的几行代码画出一幅可视化图表，最后简单介绍一幅可视化图表figure的组成和两种绘图接口。...在本章中还针对artist元素，重点演示两种绘图接口的使用方法，对于常见的基本元素，matplotlib都提供了OO模式和pyplot模式的现成方法供使用者选择。...第五章重点讲解了如何在图表上设置图表的样式和色彩，从而让可视化图表更美观，看起来更像是一幅艺术作品。
Seaborn给了我同样的感觉。 Seaborn是一个构建在matplotlib之上的一个非常完美的Python可视化库。 它使我们能够创建放大的数据视觉效果。...为什么应该使用Seaborn而不是matplotlib? 我一直在谈论Seaborn是多么的棒，所以你可能想知道我为什么这么大惊小怪。...当我们使用seaborn生成图时，我将以实际的方式全面地回答这个问题。现在，让我们快速讨论一下seaborn为什么在matplotlib之上。...Seaborn使我们的图表和绘图看起来很吸引人，并支持一些常见的数据可视化需求(比如将颜色映射到变量或使用分面(faceting))。从根本上说，它使数据可视化和探索变得很容易。...，因为很难确定哪些设置使图表更吸引人 Matplotlib函数不能很好地处理数据流，而seaborn可以 这第二点在数据科学中很突出，因为我们经常使用数据模型。
有几个对 Matplotlib 的有效的抱怨常常出现： 在 2.0 版之前，Matplotlib 的默认值并不是最佳选择。 它基于大约 1999 年的 MATLAB，经常是这样。...Seaborn VS Matplotlib 下面是 Matplotlib 中简单随机游走图的示例，使用其经典的绘图格式和颜色。...现在让我们来看看它如何与 Seaborn 一起使用。...我从 Web 上的数据源抓取数据，汇总并删除任何身份信息，并将其放在 GitHub 上，可以在那里下载（如果你有兴趣使用 Python 抓取网页，我建议阅读 Ryan Mitchell 的《Web Scraping...这几乎看起来像男女之间的某种双峰分布。 让我们看看，我们是否可以通过将分布看做年龄的函数，来判断发生了什么。
当然，我可以通过包含一个机器学习组件使这个项目更加完整，例如，使用自然语言处理根据内容对工作岗位进行分类，但这将显著延迟项目完成时间，这将使我们进入下一个阶段： 迭代思维 对于一个给定的项目，可能有无限多的事情要处理...” 这样，我就可以保持一个超轻且有组织的中心Notebook。...除了可靠的代码之外，一个健壮的README文件和一个完整的环境依赖文件也是解决方案的一部分。 readme.md-我努力确保捕获所有相关细节，特别是如何设置环境和如何使用脚本。...时，这些事情可能看起来微不足道，但是当你处理一个需要数百行代码的主要项目时，这些事情可能真的很关键！...厉害了Matplotlib 我过去只对基本的Matplotlib技巧感到满意。
每个人都至少目睹过一个带有非线性y轴的图，以使假设看起来更有说服力——请发誓永远不会这样做。 本教程只有所需的少数几行代码，以便简洁真实地展示数据。...本文包含的代码是对我的教程plot.py的摘录，我将对其进行扩展使得3d绘图，动画等的最佳实践也包含进来。 教程从这里开始。对两个绘图工具Matplotlib和Plotly的使用将贯穿本教程。...删除多余的信息 无需使用网格线 数字化和纸质印刷中混乱的最终来源是网格线。即使以PDF格式呈现，网格线也不会看起来很棒（放大并查看网格线的样子），并且它们很少能帮助专注的读者进行理解。...在屏幕上绘图的一个细微要点是决定使用哪种颜色。选取的颜色应是1）可区分的和2）眼睛易于辨认的。筛选过后的颜色将成为核心颜色。可以查看以下提供的色图，但在这之前我有一些经过尝试和测试的颜色。...： 输入 笔者喜欢这样为绘图脚本/模块组织导入库的排列。
坦白讲，当时我不是很了解 Matplotlib，也不懂如何在我的工作流中高效使用 Matplotlib。...现在我学习了一些工具，了解了如何基于 Matplotlib 使用这些工具，Matplotlib 逐渐变成了可视化工具的核心。本文将展示如何使用 Matplotlib。...我坚定地认为 Matplotlib 是 Python 数据科学包必不可少的一部分，希望这篇文章可以帮助大家了解如何使用 Matplotlib 进行 Python 可视化。...数据包括 2014 年的销售交易额。为简短起见，我将总结这些数据，列出前十名客户的采购次数和交易额。绘图时我将对各列进行重命名。...现在我们有了这些轴，就可以像上述示例中那样绘图，然后把一个图放在 ax0 上，另一个图放在 ax1。
当然，我可以通过包含一个机器学习组件使这个项目更加完整，例如，使用自然语言处理根据内容对工作岗位进行分类，但这将显著延迟项目完成时间，这将使我们进入下一个阶段： 迭代思维 对于一个给定的项目，可能有无限多的事情要处理...” 这样，我就可以保持一个超轻且有组织的中心Notebook。...除了可靠的代码之外，一个健壮的README文件和一个完整的环境依赖文件也是解决方案的一部分。 readme.md-我努力确保捕获所有相关细节，特别是如何设置环境和如何使用脚本。...时，这些事情可能看起来微不足道，但是当你处理一个需要数百行代码的主要项目时，这些事情可能真的很关键！...厉害了Matplotlib 我过去只对基本的Matplotlib技巧感到舒服。
它们可用于学校的基本数学任务到专业的科学项目。它们还可用于向演示文稿添加统计信息和数据。 有许多可用于 Linux 的免费和开源绘图应用程序。但在本文中，我列出了一些我遇到的最好的绘图应用程序。...最佳开源绘图应用程序 本文跳过像 LibreOffice 这样的生产力套装。它们可以让您在文档和幻灯片中添加图形和绘图，但它们在功能方面非常基础。 另请注意，这不是排名列表。...不应认为排名第一的项目比排名第五的项目更好。 1. Matplotlib Matplotlib是一个开源绘图库，支持许多草图类型，如绘图、直方图、条形图和其他类型的图表。...因此，如果您刚开始从事数据可视化领域，那么最后一个选项肯定是最适合您的，此外，我建议您查看我们关于Plots的文章，了解如何设置它并开始使用。...我建议您了解这些绘图工具中的每一个，并选择最适合您的任务和需要的工具。 您是否使用过此列表中的工具之一？你最喜欢的绘图开源工具是什么？请在下面的评论中告诉我们。
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