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Matplotlib 中文用户指南 3.5 艺术家教程

这些辅助方法获取你的数据(例如 numpy 数组字符串),并根据需要创建基本Artist实例(例如,Line2D),将它们添加到相关容器中,并在请求时绘制它们。...你可以分别为y配置左右刻度,为x分别配置上下刻度。...Axis还存储在自动缩放,平移缩放中使用数据视图间隔,以及LocatorFormatter实例,它们控制刻度位置以及它们表示为字符串的方式。...Tick包含刻度网格线的实例,以及上侧下侧刻度的标签实例。 每个都可以直接作为Tick的属性访问。此外,也有用于确定上标签刻度是否对应x,以及右标签刻度是否对应y的布尔变量。...,使用美元符号设置右侧刻度,并在y右侧将它们设成绿色。

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Matplotlib 可视化之图表层次结构

Axes 这是第二个最重要的元素,它对应于呈现数据图表的实际区域。它也被称为subplot子图。...默认情况下,matplotlib只装饰左边下面的spines边框。 Axis 有刻度的spines边线称为。水平的是x,垂直的是y。...每个每一个都是由一个spines轴线,主刻度、次刻度、主刻度标签、次刻度标签一个标签组成。 Spines轴线 Spines是连接刻度线和数据区域边界的轴线。...plt.xx之类的是 函数式绘图,通过数据参数传入 plt类 的静态方法中并调用方法,从而绘图。...参数也可以是二维的,此时,每一列代表一个数据集。 fmt: 字符串,可选参数。格式化字符串,例如'ro'代表红色圆圈。

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画出这张官方神图,你的Matplotlib就毕业了!

但不论如何,能用到的Matplotlib修饰操作就这么多,本文按照上图的顺序带大家手把手的绘制出图中的每一部分,希望以这种方式对常用的修饰语法进行讲解!...网格线 刻度线搞定之后,下一步添加网格线,我们可以使用ax.xaxis.gridax.yaxis.grid分别对指定xy的网格线,可选参数非常多,详见matplotlib网格线设置 在这里,我们按照官方示例图的样式...添加图像 现在对于画布的修饰部分,基本就结束了,下面添加图形,示例图中一共有两个折线图一个散点图,我们拟合部分数据并制作进行,这里使用ax.plotax.scatter分别制作折线图散点图,不知道怎么画的可以看我之前发的各种图鉴...在Matplotlib中,添加图片的方法有多种,这里我们选择使用ax.add_artist(),详细讲解在后续文章中更新,简单来说就是打开一张图片,之后根据坐标添加到我们想要的位置就行了。...最后推荐一本数据可视化的书,R语言数据分析与可视化从入门到精通,本书是关于R语言数据分析与可视化从入门到精通的指南,较为全面地介绍了R语言的常用功能方法,且紧密围绕实际应用展开。

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使用D3.JS进行坐标绘制图绘制

前面已经说过D3的功能十分强大,但是往往实际使用时只需要用到一部分内容,在这里,就只用到了 比例尺 布局 两部分,外加 核心 的请求部分(请求数据),分别用来绘制Graph的显示坐标图的顶点及边...十字坐标 这里指的是 全象限 坐标,即两的坐标均从-∞开始,坐标原点为(0,0) 本质上,仍然是一般坐标的变形,主要原理有两点: 一是利用 比例尺 对源数据做符合中心坐标的变换; 二是创建坐标时利用...= d3.format(''); // 定义X var xAxis = d3.svg.axis() .scale(xScale) .ticks(11) // 粗略的设置刻度线的数量...,包括原点 .orient('bottom') .tickFormat(formatPrecision); // 设置刻度格式 // 定义Y var yAxis = d3.svg.axis...,所以这也解释了为什么输入文件中的边数据也需要包含坐标的原因,因为在d3中绘制顶点绘制边是互不相关的。

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Matplotlib数据可视化:三大容器对象与常用设置

通过这种方式添加axes时,matplotlib会自动创建一个axes,然后创建好的axes按照给定的位置size添加到figure中,最后返回一个axes的引用。...(2) figure.add_axes() figure.add_axes()方法的作用是一个axes添加到figure中,这一方法可以传入一个已创建好的axes作为第一个参数,add_axes会将传入的...axes添加到figure中,但这种情况使用不多。...plt.subplots()还有一对参数sharex, sharey用于设置是否共享xy,这对参数有取值可以使bool型或'none', 'all', 'row', 'col'这4个字符串中的一个...,分别有以下含义: False 'none'表示不共享,任何子图中的xy都是相互独立的; True 'all'表示所有子图共享xy; 'row' 表示同一行的子图共享xy

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Matplotlib从入门到精通04-文字图例尽眉目

') ax.set_title('axes title') # 设置xy标签 ax.set_xlabel('xlabel') ax.set_ylabel('ylabel') # 设置xy显示范围均为...通过一个例子演示这两种方法是如何使用的。...上的文本¶ 设置tick(刻度)ticklabel(刻度标签)也是可视化中经常需要操作的步骤,matplotlib既提供了自动生成刻度刻度标签的模式(默认状态),同时也提供了许多让使用者灵活设置的方式...].plot(x1, y1) axs[1].set_xticks([0,1,2,3,4,5,6])#要将x的刻度放在数据范围中的哪些位置 axs[1].set_xticklabels(['zero',...Locators and Formatters¶ 除了上述的简单模式,还可以使用Tick Locators and Formatters完成对于刻度位置刻度标签的设置。

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3分钟极简掌握matplotlib绘图原理

我将在这篇文章中介绍matplotlib API的核心对象,并介绍如何使用这些对象来实现绘图。实际上,matplotlib的对象体系严谨而有趣,为使用者提供了巨大的发挥空间。...Axis为坐标,Label为坐标标注。Tick为刻度线,Tick Label为刻度注释。各个对象之间有下面的对象隶属关系: ?...(yaxis同样有tick, labeltick label,没有画出) 尽管data是数据绘图的关键部分,也就是数据本身的图形化显示,但是必须xaxis, yaxis, title一起,才能真正构成一个绘图区域...title, tick labellabel都是文本(Text),而tick是由短线(Line 2D)tick label构成,xaxis由坐标的线tick以及label构成,ax由xaxis,...所以一般情况下,还会有图像坐标和数据坐标。 图像坐标一张图的左下角视为原点,图像的x方向y方向总长度都看做1。

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聊一聊matplotlib绘图时自定义坐标标签顺序

原始数据预览 看到案例数据,感觉先分组求均值,如何再进行绘图就行了。但是似乎直接这样得到的可视化图不满足需求,坐标标签顺序与期望的不一致。怎么回事呢? 1....直接作图 很明显,这个图并非我们期望的,那么如何按照我们期望的x坐标标签顺序作图呢? 以下,我们介绍多种方式,希望能供大家参考~ 2....; 第2个参数y = grp['平均工资']就是柱状图高度数据,也就是会根据第1个参数设置的位置进行显示; 第3个参数tick_label就是设置坐标标签,这里就是grp['学历要求']。...绘图前先对x,y数据进行排序 当然,除了上述在绘图时对坐标标签指定顺序外,我们还可以在绘图前绘图核心参数x,y的值进行指定排序。...打包排序 我们可以通过 zip() 函数将其打包使之成为一个整体,然后通过列表生成式,得到修改顺序后的 y 值列表 order_y order_x order_y 传入制图即可。

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关于“Python”的核心知识点整理大全46

high = int(row[1]) highs.append(high) print(highs) 在1处,我们表示气温的字符串转换成了数字,再将其附加到列表末尾。...在这个示例中,'%Y-' 让Python字符串中第一个连字符前面的部分视为四位的年份;'%m-'让Python第二个连字符前 面的部分视为表示月份的数字;而'%d'让Python字符串的最后一部分视为月份中的一天...然后,我们 包含日期信息的数据(row[0])转换为datetime对象(见2),并将其附加到列表dates末尾。在 3处,我们日期最高气温值传递给plot()。...为此,我们将使用方法fill_between(),它接受一个x值系列 两个y值系列,并填充两个y值系列之间的空间: highs_lows.py --snip-- # 根据数据绘制图形 fig...通过alpha设置为0.5,可让红色蓝色折线的颜色看起来更浅。 在2处,我们向fill_between()传递了一个x值系列:列表dates,还传递了两个y值系列:highs lows。

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「R」ggplot2 修改xy刻度

这个R tutorial描述如何使用ggplot2包修改xy刻度。同样,该文包含如何执行转换(对数化,开方等)日期转换。...使用expand_limts()函数 注意,函数 expand_limits() 可以用于: 快速设置在xy在 (0,0) 处的截距项 改变xy范围 # set the intercept of...使用scale_xx()函数 也可以使用函数 scale_x_continuous() scale_y_continuous() 分别改变xy的刻度范围。...labels, limits, trans) name:x或y标签 breaks:控制引导元素的刻度(刻度,网格线等),可以使用 NULL : 隐藏所有刻度 waiver() : 默认刻度 一个字符串或数值向量指定显示的刻度...使用函数 scale_x_date() scale_y_date() 样例数据 创建时间序列数据 df <- data.frame( date = seq(Sys.Date(), len=100

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【嵌入式Linux应用开发】温湿度监控系统——绘制温湿度折线图

使用SquareLine Studio绘制UI ​ 我们先使用SquareLine Studio绘制要显示的UI的草图,首先打开这个工具,点击Create,设置好工程名、分辨率颜色深度后点击绿色按钮CREATE...使用模拟器丰富UI ​ 我们的表格现在还只是一张空的表格,我们还希望它能显示两条折线、XY显示刻度值,根据官方的例程手册,这里补充用到的LVGL接口函数总结下: 函数名称 参数 作用 lv_chart_set_div_line_count...min/max:坐标的最大最小值 设置表格的坐标数值范围,坐标LV_CHART_AXIS_PRIMARY_Y表示表格左侧Y;LV_CHART_AXIS_SECONDARY_Y表示表格右侧Y;...移植UI到Linux ​ 如何UI源文件移植到Ubuntu进行交叉编译并且移植到的开发板上显示,前面的文章已经讲过方法了,这里就不多说了。 5....下一步就是mqtt移植到我们的这个UI工程里面来,通过mqtt获取云端数据然后在屏幕上显示温湿度监控子设备上传的数据

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数据可视化-pyplot

绘制折线图 首先导入模块: import matplotlib.pyplot as plt 接着要将xy上的数字放在两个列表中: input_value = [1, 2, 3, 4, 5]...# x squares = [1, 4, 9, 16, 25] # y 现在调用类中的plot方法图绘制出来,但是先介绍一下参数(资料来源CSDN毕竟我也不会) 可能这就是面向..., squares, linewidth=5) # 绘制线条的粗细 (x,y,format_string)中format_string是用于控制曲线格式的字符串(可选),由颜色字符、风格字符标记字符组成...plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14) # 给y加上标签 plt.tick_params(axis="both", labelsize=14) #...设置刻度标记的大小 axis: plt.show() # 生成折线图 关于plt.tick_params的用法,我又要复制粘贴一波了...

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绘图: matplotlib核心剖析

Axis为坐标,Label为坐标标注。Tick为刻度线,Tick Label为刻度注释。各个对象之间有下面的对象隶属关系: ?...(yaxis同样有tick, labeltick label,没有画出) 尽管data是数据绘图的关键部分,也就是数据本身的图形化显示,但是必须xaxis, yaxis, title一起,才能真正构成一个绘图区域...title, tick labellabel都是文本(Text),而tick是由短线(Line 2D)tick label构成,xaxis由坐标的线tick以及label构成,ax由xaxis,...所以一般情况下,还会有图像坐标和数据坐标。 图像坐标一张图的左下角视为原点,图像的x方向y方向总长度都看做1。...这两点分别为(0, 0)(1, 1)。(plot中的第一个表为两个x坐标,第二个表为两个y坐标)。这时使用的坐标系为数据坐标系(ax1.transData)。

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Python 项目实践二(生成数据)第一篇

最流行的工具之一是matplotlib,它是一个数学绘图库,我们将使用它来制作简单的图表,如折线图散点图。然后,我们基于随机漫步概念生成一个更有趣的数据集——根据一系列随机决策生成的图表。...,我们点设置得较小,并使用函数axis()指定了每个坐标的取值范围。...函数axis()要求提供四个值:xy坐标的最小值最大值,结果如下图: ? 四 删除数据点的轮廓 matplotlib允许你给散点图中的各个点指定颜色。...要使用这些颜色映射,你需要告诉pyplot该如何设置数据集中每个点的颜色。...,s=40) 我们参数c设置成了一个y值列表,并使用参数cmap告诉pyplot使用哪个颜色映射。

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matplotlib绘图基础

s表示标签的符号,字符串格式,比如你想加个“我爱三行科创”,更多的是你标注跟数据有关的主体,你如实写便是。 fontsize顾名思义就是你加标签字体大小了,取整数。...# x坐标的网格使用主刻度 ax.yaxis.grid( True, which = ‘minor’) # y坐标的网格使用次刻度 上面的示例中,实际主刻度标签副刻度标签文本是重叠的...,1为下,2为上;y上,1为左,2为右; for tick in ax.xaxis.get_major_ticks(): tick.label1On = True tick.label2On...y上刻度值的字体大小 for tick in ax.xaxis.get_major_ticks(): tick.label1.set_fontsize(18) for tick in ax.yaxis.get_major_ticks...注意,从JPG图像中读入的数据是上下颠倒的,为了正常显示图像,可以数组的第0反转,或者设置imshow()的origin参数为“lower”,从而让所显示图表的原点在左下角。

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