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。...fig相当于是一个大的画布，ax相当于是小的子图，一个画布可以有一个或多个子图。 单个图表任何操作都是在axes对象上进行的，包括坐标轴、刻度、图例等。 具体怎么用，下面讲到。...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
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。...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。...有几种方法可以做到这一点： 1.使用subplot()函数 2.使用subplots()函数 使用subplot()函数 要使用pyplot模块中的subplot()函数绘制多个绘图，需要执行两个步骤：
matplotlib中，使用subplot2grid()函数，可以让图形跨越固定的网格布局。通过设置该函数的rowspan 和 colspan 参数，可以让图形占据多个行和列。 ?...import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np matplotlib.rcParams["font.sans-serif..."] = ["KaiTi"] matplotlib.rcParams["axes.unicode_minus"] = False X1 = np.linspace(0,20,1000) Y1= np.e...import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.gridspec import GridSpec import numpy...as np matplotlib.rcParams["font.sans-serif"] = ["KaiTi"] matplotlib.rcParams["axes.unicode_minus"]
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
数据可视化的时候，有时需要将多个子图放在同一个画板上进行比较。通过使用GridSpec类配合subplot，可以很容易对子区域进行划定和选择，在同一个画板上绘制多个子图。 1....对子绘图区域的划定和选择 GridSpec是matplotlib中一个特殊的用来进行子绘图区域设计和选定的一个类 import matplotlib.gridspec as gridspec gs =...plt.subplot(gs[0, 0]) ax2 = plt.subplot(gs[0, 1]) ax3 = plt.subplot(gs[1, 0]) ax4 = plt.subplot(gs[1, 1]) 通过使用...绘制多个子图 测试数据如下： [fbjzbyq2ja.png] 代码如下： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...most_common() skill = ['等级{}'.format(m[0]) for m in skill_count] counts = [n[1] for n in skill_count] # 绘制多个子图
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
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。
文章目录 使用统计函数绘制简单图形 1.函数bar()--用于绘制柱状图 2.函数barh()--用于绘制条形图 3.函数hist()--用于绘制条形图 4.函数pie()--用于绘制饼图 5.函数polar...使用统计函数绘制简单图形 1.函数bar()–用于绘制柱状图 函数功能： 在x轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名： plt.bar(x, y) 参数说明： x: 标示在x轴上的定性数据的类别 y...: 每种定性数据的类别的数量 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams...函数功能： 在y轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名： plt.barh(x, y) 参数说明： x: 标示在y轴上的定性数据的类别 y: 每种定性数据的类别的数量 # -*- coding: utf...函数功能： 绘制定性数据的不同类别的百分比 调用签名： plt.pie(x) 参数说明： x: 定性数据的不同类别的百分比 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib
好在用 Python 实现动画有许多中方式，而大家熟知的 Matplotlib 库就可以实现。 本文的目的是对 Matplotlib 的动画实现手段做一个简单的说明。...绘制动画 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation 如果要让 matplotlib 实现动画功能的话...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation fig, ax...repeat bool 型可选参数，默认为 True，代表动画是否会重复执行 blit bool 型可选参数，控制绘制的优化。默认是 False。 如何理解 animation 呢？...好在用 matplotlib 实现它也并不难。
这一系列文章原载于公众号工程师milter，如果文章对大家有帮助，恳请大家动手关注下哈~ ---- 今天我们的目标是学习常用的图形绘制，经过前面的铺垫，现在再来学习这些图形的绘制，就非常的简单了。...同时，针对每一个设置，Axes都有单独的set方法，以方便我们的使用。...label属性的作用是，当一个Axes中有多个图时，用来标记在图例中，比较厉害的是，这里允许使用latex语法，再次体现了matplotlib的强大。...matplotlib确定legend的位置实际上有两套逻辑，而且两套逻辑同时用到 loc 和 bbox_to_anchor。这是造成混乱的根本原因。...loc是legend在这个方框中的位置，可以使用的位置如下所示： 第二套逻辑 这套逻辑是先用bbox_to_anchor确定一个点，然后loc表示的是这个点相对legend的位置。
技术要点：matplotlib中Slider和Button组件的应用。 参考代码： ? 运行结果：用鼠标单击或拖动Slider组件并修改其值，单击按钮组件可以恢复Slider组件的默认值6。 ? ?
在使用opencv处理一些计算机视觉方面的一些东西时，经常会遇到把多张图片放在一个窗体内对比展示，而不是同时打开多个窗体，opencv作为一个专业的科学计算库，虽然也提供了方法，但使用起来并不是特别灵活而...matplotlib作为一个专业的图形库则弥补了这个缺点，下面我们来看下使用。...，如果你想展示多个不同的图片在一个opencv的窗体里面，目前好像还不行，包括同一个图片，一个彩色，一个灰度图片都不可以放在一个窗体中，基于这个原因我们大多数时候才使用matplotlib来完成这个任务...使用matplotlib展示多张图片 def matplotlib_multi_pic2(): plt.gcf().canvas.set_window_title('Test').../api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplot.html
使用Matplotlib，可以使用各种图表类型（包括折线图、条形图、饼图和散点图）绘制数据。 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，我们将演示如何使用Matplotlib库绘制多个绘图。 绘制单个绘图 在展示如何绘制多个绘图之前，先浏览一个演示如何使用Matplotlib绘制单个绘图的示例，以确保掌握基本原理。...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。...如果不使用Jupyter笔记本，只需添加plt.show()在开始绘制图的点之后。 绘制多个绘图 可以绘制多个图了。...同样，Matplotlib允许以栅格的形式绘制多个绘图，有几种方法可以做到这一点： 1.使用subplot()函数 2.使用subplots()函数 使用subplot()函数 要使用pyplot模块中的
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