等高线（密度） plt.contour 等高线 plt.contourf 自带填充颜色 plt.imshow 显示图形 等高线绘制方法：z = f（x，y），z表示高度。...plt.contourf(x, y, z, 50, cmap=’RdGy’) # 改为contourf，自动填充颜色，则变为连续的 ?...(x, y, z, 'red') ax.scatter3D(x, y, z, 'blue') plt.show() 三维等高线 import numpy as np import matplotlib.pyplot...=True,表示一个堆叠的情况，同一个index下，columns一不同颜色叠在一起 总结 到此这篇关于python数据分析工具之 matplotlib详解的文章就介绍到这了,更多相关python数据分析...matplotlib内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
python的matplotlib库就包含了丰富的三维绘图工具。...，目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D....4.等高线 同时还可以将等高线投影到不同的面上： from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D...y方向投影，投到x-z平面 #ax4.contourf(X,Y,Z,zdir='y', offset=6,cmap="rainbow") #生成y方向投影填充，投到x-z平面，contourf()函数...5.随机散点图 可以利用scatter()生成各种不同大小，颜色的散点图，其参数如下： #函数定义 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, #散点的大小
有时，使用等高线或颜色编码的区域，在二维中显示三维数据是有用的。...有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务：`plt.contour用于等高线图，plt.contourf用于填充的等高线图，plt.imshow``用于显示图像。...它需要三个参数：x值的网格，y值的网格和z值的网格。x和y值表示图上的位置，z值将由等高线水平表示。...另外，我们将添加一个plt.colorbar()命令，它会自动创建一个附加轴，带有绘图的标记的颜色信息： plt.contourf(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy') plt.colorbar...这可以通过将等高线数设置为非常高的数量来解决，但这会使的绘图相当低效：Matplotlib必须为等高线中的每个阶梯渲染一个新的多边形。
，其中包含两个不同的数据系列，每个系列都具有不同的颜色、标记和大小。...，每个系列都具有不同的颜色、透明度和边界线颜色。...当涉及到柱状图可视化时，Matplotlib提供了丰富的自定义选项。 下面代码将创建一个具有多个数据系列、堆叠柱状图和自定义颜色、标签等属性的柱状图。..., 'Dataset 3'] # 创建一个箱线图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) # 自定义箱线图的外观，包括颜色、填充、标记和线宽 boxprops...') # 显示图形 plt.tight_layout() plt.show() 上述代码中创建了一个等高线图，包括自定义等高线参数、颜色映射、颜色条、等高线线条、标签、标题和网格线等。
你还可以通过查看热图中的其他点来查看数据集中每种关系如何与的其他关系进行比较。由于它非常直观，因此颜色确实提供了简单而且直观的解释。 ? 现在我们来看看代码。...它的seaborn的代码同样超级简单！这一次，我们将创建一个偏态分布。如果你发现某些颜色或阴影在视觉上效果更好，那么有非常多的可选参数都会使图看起来更清晰。...这次我们将可以直接使用matplotlib创建我们的可视化。我们需要计算每个属性所处的角度，因为我们希望它们沿着圆周长度相等。...我们将标签放置在每个计算出的角度，然后将值绘制单个点，点距中心的距离取决于其值的大小。最后，为了清晰起见，我们使用半透明的颜色填充连接属性点的线所包围的区域。...具有直接连接的节点具有紧密关系，而分开连接的节点则正好相反。
前言 科学研究是人类文明进步的重要推动力。然而，随着社会的发展和科技的进步，我们不禁思考，是否有一种全新的方式可以让科研更加有趣、更加具有吸引力呢？...对角色立绘的像素读取与排列 import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np # 输入角色图片 img...colors = sorted(colors, key=lambda x: x[0]*x[1]*x[2]) # 创建颜色映射 n = len(colors) cmap = plt.cm.colors.ListedColormap...(colors) bounds = np.linspace(0, 1, n+1) # 创建网格 X, Y = np.meshgrid(range(10), range(10)) Z = X + Y...) # 绘制等值线 plt.contour(X, Y, Z, levels=n, colors='k', linewidths=0.5) cb = plt.colorbar(cf, orientation
下例中展示了使用色图且绘制了更多的轮廓线的例子，会在整个数据范围区域内等距分布有 20 条轮廓线： plt.contour(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy'); ?...我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...三维的点和线 三维图表中最基础的是使用(x, y, z)坐标定义的一根线或散点的集合。前面介绍过普通的二维图表，作为类比，使用ax.plot3D和ax.scatter3D函数可以创建三维折线和散点图。...表面图类似框线图，区别在于每个框线构成的多边形都使用颜色进行了填充。...注意虽然每个颜色填充的表面都是二维的，但是表面的边缘不需要是直线构成的。
我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...我们下面来讨论如何个性化颜色条以及在不同的场合高效的使用它们。 自定义颜色条 颜色条可以通过cmap参数指定使用的色谱系统（或叫色图）： plt.imshow(I, cmap='gray'); ?...三维的点和线 三维图表中最基础的是使用(x, y, z)坐标定义的一根线或散点的集合。前面介绍过普通的二维图表，作为类比，使用ax.plot3D和ax.scatter3D函数可以创建三维折线和散点图。...表面图类似框线图，区别在于每个框线构成的多边形都使用颜色进行了填充。...注意虽然每个颜色填充的表面都是二维的，但是表面的边缘不需要是直线构成的。
Matplotlib 提供了三个有用的函数来处理这项任务：plt.contour绘制轮廓图，plt.contourf来绘制填充区域颜色的图表以及plt.imshow来展示图像。...下例中展示了使用色图且绘制了更多的轮廓线的例子，会在整个数据范围区域内等距分布有 20 条轮廓线： plt.contour(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy'); 上例中我们选择了RdGy...我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...三维的点和线 三维图表中最基础的是使用(x, y, z)坐标定义的一根线或散点的集合。前面介绍过普通的二维图表，作为类比，使用ax.plot3D和ax.scatter3D函数可以创建三维折线和散点图。...') ax.set_title('wireframe'); 表面图类似框线图，区别在于每个框线构成的多边形都使用颜色进行了填充。
，它将一个数组的值与另一个数组的值绘制成线或标记，plot() 方法具有可选格式的字符串参数，用来指定线型、标记颜色、样式以及大小。...', lw = 0.25)参数含义如下：color：表示网格线的颜色；ls：表示网格线的样式；lw：表示网格线的宽度；网格在默认状态下是关闭的，通过调用上述函数，网格会被自动开启，如果您只是想开启不带任何样式的网格...Matplotlib API 提供了绘制等高线（contour）与填充等高线（ contourf）的函数。这两个函数都需要三个参数，分别是 X、Y 与 Z。...= ax.contourf(X,Y,Z)#填充等高线颜色fig.colorbar(cp)plt.contour(X,Y,Z,colors=('y'))#画等高线ax.set_title('Filled...不同之处在于，线框图的每个面都由多边形填充而成。Matplotlib 提供的 plot_surface() 函数可以绘制 3D 曲面图，该函数需要接受三个参数值 x，y 和 z 。
Matplotlib 提供了三个有用的函数来处理这项任务：plt.contour 绘制轮廓图，plt.contourf 来绘制填充区域颜色的图表以及 plt.imshow 来展示图像。...下例中展示了使用色图且绘制了更多的轮廓线的例子，会在整个数据范围区域内等距分布有 20 条轮廓线： plt.contour(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy'); 上例中我们选择了RdGy...我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...（1）三维的点和线 三维图表中最基础的是使用(x, y, z)坐标定义的一根线或散点的集合。...') ax.set_title('wireframe'); 表面图类似框线图，区别在于每个框线构成的多边形都使用颜色进行了填充。
本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d库绘制令人印象深刻的3D曲面图。准备工作首先，确保你的Python环境中安装了Matplotlib库。...(x, y, z, cmap='viridis', edgecolor='none') # 添加轮廓线ax.view_init(45, 60) # 更改视角plt.show()添加标签和标题在创建3D...Grid')ax.grid(True) # 添加网格线plt.show()总结本文介绍了如何使用Python中的Matplotlib库创建令人印象深刻的3D曲面图，并展示了一系列定制选项，包括标签、...标题、色标、透明度、阴影、颜色映射和网格线等。...定制选项使我们能够根据特定需求调整图形的外观和表现形式，从而更好地满足我们的分析和展示需求。总而言之，掌握如何创建和定制3D曲面图是数据科学和数据可视化领域中的重要技能之一。
气泡图需要三个变量确定，前两个维度数据确定气泡的位置，与散点图不同的是，每一个气泡的面积代表第三维度的数据。气泡图通过气泡的位置和大小，可以分析数据之间的相关性。...levels：如果为整数n，则在z的最大值和最小值之间自动寻找不大于n+1条间隔的最优化等高线。也可以传入数组，表示等高线的值，但是必须从大到小排列。...**kwargs：其他参数，例如colors(等高线颜色)；camp(颜色映射)等等。..., 0.0, 0.4, 0.8], cmap = 'jet') ax5.clabel(labels, inline = True, colors = 'k', fmt = '%.2f') #等高线填充颜色...注：使用曲面图首先要创建一个axes3D对象。
显示多条线 案例8 添加网格线 案例9 添加网格线 案例10 散点图 案例11 鸢尾花散点图 案例12 垂直条形图 案例13 水平条形图 案例14 分类对比图 案例15 带有纹理的分类条形图 案例16...) #等差数列 y = 0.5*np.cos(2*x)*x+2.5*x #x相关的函数 3.绘图： plt.plot(x,y,color='r', linestyle= '--') # plot...为点线图，color为颜色，linestyle为线的样式 plt.title('Tittle') # 图标题 plt.xlabel('xlabel') # x轴的标签 plt.xlim(15,20) #...markeredgecolor填充边的颜色 plt.show() m 紫色 k 黑色 c 青色 y 土黄色 w 白色 案例4 添加图例 图例 import numpy as np import matplotlib.pyplot...；'barstacked’是堆叠的条形直方图；'step’是未填充的条形直方图，只有外边框；‘stepfilled’是有填充的直方图；当histtype取值为’step’或’stepfilled’，rwidth
0 共用模块 模块名称：example_utils.py，里面包括三个函数，各自功能如下： import matplotlib.pyplot as plt # 创建画图fig和axes def setup_axes...颜色系统分配 for i in range(1, 6): axes[0].plot(x, i * x) # 子图2 展示线的不同linestyle for i, ls in enumerate...(['-', '--', ':', '-.']): axes[1].plot(x, np.cos(x) + i, linestyle=ls) # 子图3 展示线的不同linestyle和marker...此例子展示imshow不能使用的场景 """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.cbook import...对应代码： """ Matplotlib 提供许多专业的绘制统计学相关的图函数 更多统计学相关图可使用 Seaborn 库，它基于Matplotlib编写。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
