基本架构 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() ... plt.show() 窗口 plt.figure() plt.figure(num...""" 示例: """ # 使用plt.xlim设置x坐标轴范围:(-1, 2); plt.xlim((-1, 2)) # 使用plt.ylim设置y坐标轴范围:(-2, 3); plt.ylim...""" 示例: """ # 使用plt.xlabel设置x坐标轴名称:’I am x’; plt.xlabel('I am x') # 使用plt.ylabel设置y坐标轴名称:’I am y’;...使用plt.ylim设置y坐标轴范围:(-2, 3); plt.ylim((-2, 3)) Ref: Pyplot tutorial 莫烦Python - Matplotlib matplotlib...绘图可视化知识点整理 Matplotlib 教程
,可以帮助我们自由创作各式各样的数据可视化作品,其中matplotlib.pyplot.table模块就专门用于绘制「表格」,但是由于参数复杂,且默认样式单一简陋,想基于它绘制出美观的表格需要花费不少功夫...而我最近发现的一个基于matplotlib的第三方库plottable,用它来生成数据表格图既简单又美观,今天的文章中费老师我就来带大家学习它的常用方法~ 2 基于plottable绘制漂亮的表格 使用...中的Table模块即可: 渲染出的表格图如下: 2.2 plottable的常用方法 了解到plottable的基础用法后,接下来我们来学习如何添加一些常用参数来对表格进行美化: 2.2.1 控制表格奇数偶数行底色...通过在Table()中设置参数odd_row_color和even_row_color,我们可以传入matplotlib中合法的色彩值进行表格奇数偶数行底色的设置: 2.2.2 控制表头单元格与数据单元格样式...通过为ColDef设置参数border,我们可以决定如何绘制不同字段的列边框: 除了本文所述的部分功能外,plottable还有很多高级进阶的使用方法,譬如单元格图片渲染、自定义单元格绘制内容等,下面的几个例子就是基于
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
最近在统计资产,正好看到了xlsxwriter这个表格生成模块,借此机会,熟悉一下,写点有趣的小案例,一开始想使用C++ QT图形化开发一套自动化运维平台,但后来发现不仅消耗时间而且需要解决QT Qssh...远程模块的一些问题,后来没有使用QT做,xlsxwriter模块来做非常的简单,所以使用它。...绘制磁盘统计(封装表格) 封装前需要先来找出规律: 先找到表格生成坐标与大小之间的比值关系,这是第一步。...ref_list = str(each.split(":")) ref.append(eval(ref_list)) return ref # 封装的绘制主机表格方法...# 将表头追加到矩阵头部 ref_xor.insert(0, header) # 绘制表格,ref_index 递归自身,每次定位到下一个需要更新的表
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云