是Python的底层绘图工具，可定制性很强，很多人刚开始使用Matplotlib时，不明白一些基础概念，比如figure和axis的区别？...如何绘制多个子图的图表？这次写个小短文来讲一讲。 fig和axis的区别？ 相信不少小伙伴一开始都是直接用plt.plot来绘图，非常简单，但这是偷懒的做法，不建议大家这样。...绘制多子图 使用Matplotlib绘图单图相对比较容易，但有时候需要将多张图放在一张图表里，这就用到子图操作。...explode=[0,0.05,0,0]) # 画第4个图：条形图 ax[1][1].bar([20,10,30,25,15],[25,15,35,30,20],color='b') plt.show() 绘制不规则子图...import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 画第1个图：折线图
使用 matplotlib 绘制多彩的曲线 源码及参考链接 效果图 [multicolors_line.png] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot...as plt from matplotlib.collections import LineCollection from matplotlib.colors import ListedColormap...) lc.set_linewidth(2) line = axs[1].add_collection(lc) fig.colorbar(line, ax=axs[1]) plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下...LineCollection 大概是一个“线段集合”的类 matplotlib.collections.LineCollection(segments, *args, zorder=2, **kwargs...The default is *None*, """ BoundaryNorm 将每个区间进行映射 matplotlib.colors.BoundaryNorm(boundaries, ncolors,
使用 matplotlib 绘制条形码 源码及参考链接 效果图 [barcode.png] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None...None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs) x，y：表示的是大小为(n,)的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点...cmap：Colormap实体或者是一个colormap的名字，cmap仅仅当c是一个浮点数数组的时候才使用。...如果没有申明就是image.cmap norm：Normalize实体来将数据亮度转化到0-1之间，也是只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。...1、一般绘制方式： import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(xArr,yArr) plt.show() ?
使用Matplotlib，可以使用各种图表类型绘制数据，包括折线图、条形图、饼图和散点图。 Matplotlib允许绘制单个图表，但也允许以网格的形式一次绘制多个图表。...在本文中，将详细演示如何使用Matplotlib库绘制多个图。 绘制单个图 在展示如何绘制多个图之前，先通过一个演示如何使用Matplotlib绘制单个图的示例，确保掌握了基本原理。...要使用Matplotlib绘图，使用Matplotlib库中的pyplot子模块。 具体来说，要绘制折线图，需要从pyplot模块调用plot()函数，并将x轴和y轴的值列表传递给它。...图1 注意：%matplotlib inline代码段仅适用于Jupyter笔记本。如果不使用Jupyter笔记本，只需在开始绘制图之后添加plt.show()即可。...绘制多个图形 一旦知道怎么做，就可以绘制多个图了。同样，Matplotlib允许以网格的形式绘制多个图。
除了绘制经典的二维图表外，matplotlib还支持绘制三维图表，通过mplot3d工具可以实现，只需要在axes对象中指定projection参数为3d即可，常见的折线图，散点图，柱状图，等高线图等都可以进行三维图表的绘制...折线图 示例如下 >>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes...除了以上基本类型外，matplotlib还支持更多的3D图表类型，具体用法请查看官方文档。 ·end·
1、定义一个画圆的函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_circle(center=(3, 3),r=2):...调整坐标轴，重新绘图 import matplotlib.pyplot as plt plt.xlim(0, 15) plt.ylim(0, 15) plot_circle((5, 5),r=3) ?
1 模块安装 先安装matplotlib： pip install matplotlib 安装numpy模块，安装matplotlib时候就已经安装这个依赖了，所以不用装了，当然也可以独立安装： 图片...安装pandas： pip install numpy 2 实现思路 数据存放在excel中，对指定数据进行分析，所以需要用到pandas； 对指定数据分析后绘制饼形图，需要用到Matplotlib模块的...36.19 贵州省 user047 159.9 福建省 user048 49.9 四川省 user049 45.6 广东省 user050 149.8 广东省 3 pie()函数说明 实现这个功能，主要使用了...self.content02'金额'.values.tolist() 设置饼形图每块的颜色： colors = 'cyan','darkorange','lawngreen','pink','gold' 饼图绘制...模块的pie()函数绘制饼形图 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt class TestPie(): def
大数据告诉你，台风最喜欢在我国哪个省市登陆 这次的文章不研究台风数据，而是尝试用Python来绘制台风路径。...主要第三方库 用到的主要工具包有pandas、numpy、matplotlib、cartopy、shapely，前三个库大家可能都熟悉，下面介绍下后两个库的使用场景。...原始数据比较乱，我重新处理了方便使用： 可以看到共有7个字段： ❝台风编号：我国热带气旋编号 日期：具体时间 强度：0~9 纬度：单位0.1度 经度：单位0.1度 中心气压：hPa 中心最大风速...：m/s ❞ 绘制地图 台风路径需要在地图上展示，那么如何获取地图呢？...：用来绘制图表 import matplotlib.pyplot as plt # shapely：用来处理点线数据 import shapely.geometry as sgeom import warnings
本文主要演示如何使用matplotlib绘制三维图形。直接上代码，关键语句配有注释方便理解。...import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot...np.pi, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) / 4 r = z**3 + 1 x = r * np.sin(theta) y = r * np.cos(theta) # 绘制图形
1.折线图 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x1 = [1,2,3] y1 = [5,7,4]...x2 = [1,2,3] y2 =[10,14,12] matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#中文显示问题 f=plt.figure...6.热度图 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np; np.random.seed(0) import...],labels=['A级','B级','C级','D级','E级']) #axes[1,2].boxplot() 需要合适的数据，就不画了 #设置子图的xy轴范围，子图标题，标签背景颜色等，也可单独使用...部分属性不能直接使用set设置 ax1.set(xlim=[-10,12],ylim=[-6,4],title='This is TU1',xlabel='xlabel',ylabel='ylabel'
使用hist方法来绘制直方图： ? ?...绘制直方图，最主要的是一个数据集data和需要划分的区间数量bins，另外你也可以设置一些颜色、类型参数： plt.hist(np.random.randn(1000), bins=30,normed=...除了一维的直方图，还可以使用hist2d方法绘制二维的直方图： ? ? hist2d是使用坐标轴正交的方块分割区域，还有一种常用的方式是正六边形也就是蜂窝形状的分割。...Matplotlib提供的plt.hexbin就是满足这个需求的： plt.hexbin(x,y,gridsize=30, cmap='Blues') plt.colorbar(label='count
线型图是学习matplotlib绘图的最基础案例。我们来看看具体过程： ? 下面我们将两条曲线绘制到一个图形里： ? ? 可以看到这种方式下，两个线条共用一个坐标轴，并且自动区分颜色。...当只提供y的时候，x默认使用0-n的整数序列。这里的序列必然是个有限的点集，而不是我们想象中的无穷个点组成一条线。如果你的点很稀疏，那么图形看起来就像折线，如果点很多，看起来就比较圆滑，形似曲线。...题外话：matplotlib其实是一个相当底层的工具，你可以从其基本组件中组装一个图标、显示格式、图例、标题、注释等等。...Pandas在此基础上对绘图功能进行了一定的封装，每个Series和DataFrame都有一个plot方法，一定要区分pandas的plot和matplotlib的plot方法。比如： ? ?...pandas和matplotlib的plot方法你愿意用哪个都行，但要注意参数格式和使用场景。
此外，matplotlib还有一个基于图像处理库（如开放图形库OpenGL）的pylab接口，其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。...与MATLAB的比较 pyplot是matplotlib的一个模块，它提供了一个类似MATLAB的接口。 matplotlib被设计得用起来像MATLAB，具有使用Python的能力。...图形绘制相较Gnuplot更加美观 高度依赖其他包，如Numpy。只适用于Python：很难/不可能在Python以外的语言中使用。...图形绘制相较Gnuplot更加美观 高度依赖其他包，如Numpy。 只适用于Python：很难/不可能在Python以外的语言中使用。...matplotlib 三层架构 1.Backend层 后端 处理底层的实际绘制 Canvas(画布类) 2.Artist 美工 figure:画板 axes:绘制区域 3.scripting
上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图，参考：Python matplotlib绘制折线图，本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图。...一、matplotlib绘制散点图 # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt years = [2009, 2010, 2011, 2012, 2013...中绘制散点图的函数。...在调用scatter()函数绘制散点图时，使用c='颜色'来设置点的颜色，使用s='大小'来设置点的大小，并设置label用于图例展示。...使用xlabel()和ylabel()设置x轴和y轴的标签，说明x轴和y轴的含义。使用title()设置散点图的标题，说明散点图展示的数据。使用legend()将图例展示出来。
前面的文章介绍了使用matplotlib绘制柱状图，本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制直方图。...在给直方图设置数据标注时，先调用Python基本数据类型列表的count()方法计算出每一个数据的频数，然后使用matplotlib中的text()方法标记到对应的直方图上。...绘制了击杀数的频数分布，接下来将死亡数和助攻数的频数也绘制出来，看一下分布情况如何。...四、matplotlib绘制多张直方图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np up_kill = [value[0][0][0] for...绘制多张直方图时，大部分代码是在解析数据，用到的方法也都是与绘制单张图像时对应的，为了避免过于冗余，使用了循环结构。
用plt.scatter画散点图 scatter专门用于绘制散点图，使用方式和plot方法类似，区别在于前者具有更高的灵活性，可以单独控制每个散点与数据匹配，并让每个散点具有不同的属性。...一般使用scatter方法，如下例子就可以了： plt.scatter(x, y, marker='o') 下面看一个随机不同透明度、颜色和大小的散点例子： ? ?...当数据成千上万个之后，plot方法的效率更高，因为它对所有点使用一样的颜色、大小、类型等配置，自然更快。
文章目录 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 2.准备数据 3.函数用法 3.1函数plot()--展现变量的趋势变化 3.2函数scatter()--寻找变量之间的关系...3.3函数xlim()--设置x轴的数值显示范围 3.4函数xlabel()--设置x轴的标签文本 3.5 函数grid()--绘制刻度线的网格线 3.6 函数axhline()--绘制平行与x轴的水平参考线...3.7 函数axvspan()--绘制垂直于x轴的参考区域 3.8 函数annotate()--添加图形内容细节的指向型注释文本 3.9 函数text()--添加图形内容细节的无指向型注释文本 3.10...函数title()--添加图形内容的标题 3.11 函数legend()--标识不同图形的文本标签图例 函数综合应用 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 在一个图形输出窗口中...在画布上的就是图形，图形是一些Axes实例，里面几乎包含了matplotlib的组成元素，例如坐标轴、刻度、标签、线和标记等。
使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import...matplotlib.dates as mdates fig, ax = plt.subplots() """生成数据""" beginDate = '2012-01-01' endDate =...ax.grid(True) """自动调整刻度字符串""" # 自动调整 x 轴的刻度字符串（旋转）使得每个字符串有足够的空间而不重叠 fig.autofmt_xdate() plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下...matplotlib.dates.datestr2num() 将日期转化为天数差 numpy.datetime64() 将数字（天数差）转为日期对象 numpy.datetime64 matplotlib.dates.MonthLocator...() 配合设置日期刻度间隔 matplotlib.dates.DateFormatter() 设置日期显示格式 fig.autofmt_xdate() 自动调整坐标轴，未调用字符串会重叠在一起 [未调整字符串
做出该视频我用了四个工具： Matplotlib（核心） ScreenToGif 本地软件（用于录屏存成 gif） ezgif 在线（用于快进 gif 播放速度被存成视频，用于压缩） 腾讯微视 APP...使用 animation 库里的 FuncAnimation()，其调用形式为 FuncAnimation( fig, animate, frames...这些后期制造大家可以按自己的需求和喜好来做，核心还是用 matplotlib 做出动态图。...2 总结 由于我刚接触这个用 matplotlib 画动图，就是有天一个读者在微信群给我看了这样的视频，我觉的很酷而且记得 matplotlib 可以画动图就是试着实现。
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