标签：Python，Matplotlib库 Matplotlib是一个强大的Python绘图库，但许多人可能不知道它能够创建动画图。 图1 什么是动画？...基于这种理解，要制作动画绘图，需要： 1.创建大量静态图像/图表 2.把它们按顺序翻动 库 可以使用pip安装matplotlib，只需在命令提示符/终端窗口中键入以下内容： pip install matplotlib...使用Matplotlib制作动画 将用matplotlib制作一个简单的动画：一个在半径为1.5的圆中移动的红点。...这里没有使用x^2+y^2=r^2公式，而是使用圆的参数表示： x = cos(t) y = sin(t) 其中t是一个角度量 %matplotlib notebook import matplotlib.pyplot...然而，matplotlib库提供了一个FuncAnimation模块来实现这一点。 要使用FuncAnimation，需要一个函数来绘制静态图表。
前言 条形图以矩形条的形式呈现数据的类别，其宽度和高度与它们表示的值成比例。本文将展示如何创建一个垂直条形图，其中矩形的高度将代表每个类别的值。...系列文章 如何在 SwiftUI 中创建条形图 SwiftUI 中的水平条形图 在 iOS 16 中用 SwiftUI Charts 创建一个折线图 在 iOS16 中用 SwiftUI 图表定制一个线图...给条形图使用真实世界的数据。...SwiftUI 是一个很好的平台，用于创建视图和快速重构独立的子视图。在 SwiftUI 中构建条形图需要做一些工作，随着使用数据来试用条形图，可以确定更多的定制化。...使用 GeometryReader 可以创建适应更多可用环境的条形图。在这篇文章中，我们创建了一个简单的条形图，有数值，下面有标签，还有图表的标题，下一步就是分离出 x 轴和 y 轴。 - EOF -
Matplotlib是一个功能强大的Python库，用于数据可视化和创建2D绘图。它提供了用于创建静态、动画和交互式图的各种工具，包括线图、散点图、条形图、直方图等。...它指定要创建的图形的高度和宽度。 例 1 为了使用 matplotlib 创建一个空图形，我们导入了别名 plt 的 matplotlib.pyplot 模块。...import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(3, 3)) plt.show() 输出 我们学习了如何使用 Jupyter notebook...ipympl 后端支持多种绘图类型，包括线图、散点图、条形图、直方图等。...输出 我们学习了如何使用Jupyter notebook的ipympl后端在Python中使用Matplotlib创建一个空图形。这使我们能够在Jupyter笔记本中创建交互式图形。
Pandas 的 plot() 方法 Pandas 附带了一些绘图功能，底层都是基于 Matplotlib 库的，也就是说，由 Pandas 库创建的任何绘图都是 Matplotlib 对象。...例如，让我们看看这三家公司在去年的表现如何： df.plot.line(y=['FB', 'AAPL', 'MSFT'], figsize=(10,6)) Output: 我们可以使用 plot()...在下面的示例中，我们将根据每月平均股价创建一个条形图，来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。首先，我们需要按月末重新采样数据，然后使用 mean() 方法计算每个月的平均股价。...： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据，这些条形图代表不同的组，结果条的高度显示了组的组合结果...让我们看看它是如何工作的： df.plot(kind='box', figsize=(9,6)) Output: 我们可以通过将 False 分配给 vert 参数来创建水平箱线图，如水平条形图：
Matplotlib官网 如果想了解更多可查看官网。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #写了这个就可以不用写plt.show() plt.rcParams...使用Pandas 绘图 import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 2), columns=['a', 'b']) # 散点图 df.plot.scatter
，包括平台、线框图、散点图和条形图。...源代码 条形图 使用bar()命令创建条形图十分容易，其中包括一些定制（如误差条）： 源代码 创建堆叠条（bar_stacked.py），蜡烛条（finance_demo.py）和水平条形图（barh_demo.py...源代码 散点图示例 scatter()命令使用（可选的）大小和颜色参数创建散点图。 此示例描绘了 Google 股票价格的变化，标记的尺寸反映了交易量，并且颜色随时间变化。...金融图表 您可以通过结合 matplotlib 提供的各种绘图函数，布局命令和标签工具来创建复杂的金融图表。...此示例展示了如何在直角投影上绘制轮廓，标记和文本，以 NASA 的“蓝色大理石”卫星图像作为背景。
条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子图 4....("font", **font) matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False 创建时间数据 ts = pd.Series(np.random.randn...b", "c", "d"]) df2 输出为： # kind = 'bar'表示垂直，若kind = 'barh'表示为水平 # 重新生成数据，并对使用条形图可视化 df2 的第 3 行 df2....iloc[2].plot(kind = 'bar', figsize=(10, 6)) plt.show() 输出为： 2.2 多行条形图 多行堆叠 # 多行，堆叠对应着着stacked=True...总结 关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。
我们首先使用别名“plt”导入Matplotlib的pyplot。为了创建一个新的plot图，我们将其称为“pl .subplot()”。...这是一个很容易使用的函数，它从头到尾创建了一个散点图！...我们将看到三种不同类型的条形图：常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行的过程中，请查看下图中的代码。 常规的条形图如下面的第一个图所示。...堆叠的条形图对于可视化不同变量的分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中，我们比较了每天的服务器负载。...通过使用颜色编码，我们可以很容易地看到和理解哪些服务器每天的工作量最大，以及负载与其他服务器的负载相比如何。其代码遵循与分组条形图相同的样式。
image.png 调用figure创建一个绘图对象：plt.figure(figsize=(8,4)) 也可以不创建绘图对象直接调用接下来的plot函数直接绘图，matplotlib会为我们自动创建一个绘图对象...柱状图.png 4.3 绘制条形图plt.barh plt.barh为我们创建条形图。本质上条形图就是横向的柱形图，故两个的配置几乎完全相同。...不同的是用柱形图表达数据较少的数据，如果数据量较大（超过10条），建议使用条形图。...散点图.png 4.7绘制堆叠图plt.stackplot 堆叠图常用于“部分相对整体”随时间的关系。堆叠图基本上类似于饼图，只是随时间而变化。...考虑一个情况，一天有24小时，想看看我们如何花费时间，将活动分为：睡觉、吃饭、工作和玩耍。
我们首先将 Matplotlib 的 pyplot 导入为 plt，并调用函数 plt.subplots() 来创建新的图。...当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。...堆叠条形图 def barplot(x_data, y_data, error_data, x_label="", y_label="", title=""): _, ax = plt.subplots
我们首先将 Matplotlib 的 pyplot 导入为 plt，并调用函数 plt.subplots() 来创建新的图。...当类别数太多时，条形图将变得很杂乱，难以理解。你可以基于条形的数量观察不同类别之间的区别，不同的类别可以轻易地分离以及用颜色分组。我们将介绍三种类型的条形图：常规、分组和堆叠条形图。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...在下面的堆叠条形图中，我们比较了工作日的服务器负载。通过使用不同颜色的方块堆叠在同一条形图上，我们可以轻松查看并了解哪台服务器每天的工作效率最高，和同一服务器在不同天数的负载大小。...堆叠条形图 def barplot(x_data, y_data, error_data, x_label="", y_label="", title=""): _, ax = plt.subplots
本文总结介绍了多种可视化图及其适合使用场景，并同时展示使用了常用的绘图包（plotly、 seaborn 和 matplotlib ）绘制这些图的代码。 条形图 条形图是用矩形条显示分类数据的图形。...分组条形图 当数据集具有需要在图形上可视化的子组时，将使用分组条形图。...堆叠条形图用于显示数据集子组。...这是堆叠条形图的类型，其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。...，但 matplotlib 中的以下语法可用于创建饼图并添加 seaborn 调色板： import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns data
目录 柱状图 箱线图 密度图 条形图 散点图 折线图 保存绘图 总结 可视化是用来探索性数据分析最强大的工具之一。Pandas库包含基本的绘图功能，可以让你创建各种绘图。...可以使用二维表格创建堆积条形图。...分组条形图是堆叠条形图的另一种选择，设置stacked=False即可： carat_table.plot(kind="bar", figsize=(8,8),...创建单个散点图使用方法df.plot(kind="scatter")： diamonds.plot(kind="scatter", # Create a scatterplot...总结 Python绘图生态系统有许多不同的库，大部分人可能会很难从中抉择，不知道该如何人下手。Pandas绘图函数使你能够快速地可视化和浏览数据。
、折线图、直方图、饼图等 数据使用葡萄酒评论数据集，来自葡萄酒爱好者杂志，包含10个字段，150929行，每一行代表一款葡萄酒 加载数据 条形图是最简单最常用的可视化图表 在下面的案例中，将所有的葡萄酒品牌按照产区分类...， 直方图是一种特殊的条形图，它可以将数据分成均匀的间隔，并用条形图显示每个间隔中有多少行， 直方图柱子的宽度代表了分组的间距，柱状图柱子宽度没有意义 直方图缺点：将数据分成均匀的间隔区间，所以它们对歪斜的数据的处理不是很好...绘图功能的封装，所以很多参数pandas 和 matplotlib都一样 reviews[reviews['price'] < 100].sample(100).plot.scatter(x='price...一：对数据进行采样 二：hexplot(蜂巢图) hexplot hexplot将数据点聚合为六边形，然后根据其内的值为这些六边形上色： 上图x轴坐标缺失，属于bug，可以通过调用<em>matplotlib</em>的...<em>堆叠</em>图（Stacked plots） 展示两个变量，除了<em>使用</em>散点图，也可以<em>使用</em><em>堆叠</em>图 <em>堆叠</em>图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表 接下来通过<em>堆叠</em>图来展示最常见的五种葡萄酒 从结果中看出，最受欢迎的葡萄酒是
当然，在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大...color, sym="r+") 横向展示 df.boxplot(vert=False, positions=[1, 4, 5, 6, 8]) 面积图 面积图又称区域图，是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充...# 默认是堆叠 df.plot.area() 单个面积图 df.a.plot.area() 取消堆叠 # 取消堆叠 df.plot.area(stacked=False) 散点图 散点图就是将数据点展示在直角坐标系上
绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎，目前默认是matplotlib，还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然，在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) ?...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图，主要用于描述数据在不同区间内的分布情况，描述的数据量一般比较大。...面积图 面积图又称区域图，是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充，填充颜色可以很好地突出趋势信息，一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。...取消堆叠 # 取消堆叠 df.plot.area(stacked=False) ?
众所周知，Python 的应用是非常广泛的，今天我们就通过 matplotlib 库学习下如何制作精美的子弹图 1什么是子弹图 一个子弹图约定俗成的定义 子弹图使用长度/高度、位置和颜色对数据进行编码...定性范围显示为单一色调的不同强度，使色盲者可以辨别它们，并将仪表板上的颜色使用限制在最低限度 好了，差不多这就是子弹图的应用场景和绘制标准了，下面我们就开始制作吧 2构建图表 思路大致是，可以使用堆叠条形图来表示各种范围...，并使用另一个较小的条形图来表示值，最后，用一条垂直线标记目标 可以看出，我们需要多个组件图层，使用 matplotlib 来实现会比较方便 import matplotlib.pyplot as plt...(sns.light_palette("purple",8, reverse=True)) 以相反的顺序制作 8 种不同深浅的紫色 我们现在知道了如何设置调色板，接下来让我们使用 Matplotlib...根据上面列出的原则创建一个简单的子弹图 首先，定义我们想要绘制的值 limits = [80, 100, 150] data_to_plot = ("Example 1", 105, 120) 这个将创建
Matplotlib是一个流行的Python库，可以很容易地用于创建数据可视化。然而，设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。...使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个箱子频率之间的相对差异。...条形图 当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时，条形图是最有效的。如果我们有太多的类别，那么图中的条形图就会非常混乱，很难理解。...它们非常适合分类数据，因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的： ?...堆叠图代码举例： for i in range(0, len(y_data_list)): bar(x_data + alteration[i], y_data_list[i], color
2000-01-09 -0.842049 -0.290053 0.043574 -0.992036 2000-01-10 0.242678 0.289572 0.858469 -0.756504 <matplotlib.axes...二、条形图 利用plot.bar() # 条形图 df.plot.bar() ?...堆叠的条形图： 设置stacked=True就OK啦 # 堆叠条形图 df.plot.bar(stacked=True) ?...水平条形图： # 水平条形图 df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=['a','b','c','d']) df.plot.barh(stacked...以上就是利用pandas来进行可视化的一些函数，感觉图很丑， 不是很推荐使用的哈~_~
同时 Matplotlib 也支持以脚本的形式嵌入到 IPython shell、Jupyter 笔记本、web 应用服务器中使用。...它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。...'] # 用于绘制图形的数据 n_groups = 4 means_frank = (90, 55, 40, 65) means_guido = (85, 62, 54, 20) # 创建图形 fig...means_guido, bar_width, bottom = means_frank, # 表示堆叠...如果取值为True，则输出的图为多个数据集堆叠累计的结果；如果取值为False且histtype=‘bar’或’step’，则多个数据集的柱子并排排列； normed: 是否将得到的直方图向量归一化，
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