在 Swift 图表中使用Foundation 库中的测量类型 在这篇文章中，我们将建立一个条形图，比较基督城地区自然散步的持续时间。...步行时间柱状图的截图，X轴上的标签显示为分钟数，但没有单位 显示带有测量单位的格式化标签 为了定制X轴上的标签，我们将使用chartXAxis(content:)修改器，并用传递给我们的值重构x轴的标记...我们收到的值是使用我们在Plottable一致性中定义的初始化器创建的，所以在我们的案例中，测量值是以分钟为单位提供的。但我相信对于这个特定的图表，使用小时会更好。...我选择了缩小的格式和小数点后零位数作为数字样式，但你可以根据你的具体图表调整这些设置。 最后的结果是在X轴上显示以小时为单位的格式化持续时间。...步行时间柱状图的截图，X轴上的标签显示了以小时为单位的格式化数字 你可以从我们的GitHub repo中获得这篇文章中使用的项目的完整示例代码。
我决定将测量值转换为分钟，但你可以选择适合你需要的任何其他单位。只是在与原始值转换时要使用相同的单位，这一点很重要。 我们现在可以更新我们的图表，以使用我们的自定义 Plottable 类型。...显示格式化标签 显示带有测量单位的格式化标签 为了定制X轴上的标签，我们将使用chartXAxis(content:)修改器，并用传递给我们的值重构x轴的标记。...AxisValueLabel在初始化器中接受一个LocalizedStringKey，它可以通过插值测量和指定其格式风格来构建。...我们收到的值是使用我们在 Plottable 一致性中定义的初始化器创建的，所以在我们的案例中，测量值是以分钟为单位提供的。但我相信对于这个特定的图表，使用小时会更好。...我选择了缩小的格式和小数点后零位数作为数字样式，但你可以根据你的具体图表调整这些设置。 最后的结果是在X轴上显示以小时为单位的格式化持续时间。
在尝试了这个新工具后，我认为是时候看看ChatGPT和高级数据分析插件如何用于创建处理测井数据的自定义图表了。...在这个示例中，我使用的是来自NLOG数据库的测井数据集（文章末尾有详细信息）。该数据集包含从油气勘探井中获得的一系列测井测量。 首先，我们首先点击聊天输入框上的加号图标，然后选择包含我们数据的文件。...生成描述性摘要 接下来，让我们看看是否可以使用以下简单的提示获取数据集中每个测量的描述性摘要表。 ChatGPT返回了以下表格作为响应。...每个测量都是相对于y轴的深度进行绘制的。 作为对ChatGPT高级数据分析插件的快速测试，我想看看它是否可以帮助使用几个简单的提示重新创建我先前文章中的测井图。...然而，为了了解ChatGPT的代码解释器如何同时响应多个命令，我们可以使用以下提示来进行以下更改： 删除包含深度曲线的子图 为每个子图添加网格线 在每个子图的右侧和顶部添加脊柱 为每个曲线添加标准颜色
, values)# 添加标题和标签plt.title('柱状图示例')plt.xlabel('类别')plt.ylabel('值')# 显示图表plt.show()饼图饼图用于显示各部分占总体的比例...'-', marker='s', label='线条2')# 添加图例plt.legend()# 添加标题和标签plt.title('自定义样式的折线图')plt.xlabel('X 轴标签')plt.ylabel...('Y 轴标签')# 显示图表plt.show()子图有时候，您可能需要在同一个图表中显示多个子图。...X 轴标签')plt.ylabel('Y 轴标签')# 显示图表plt.show()使用样式表Matplotlib 提供了许多预定义的样式表，可以帮助您快速设置图表的样式。...使用数据集创建图表：Matplotlib 不仅可以用于绘制手动输入的数据，还可以直接使用数据集来创建图表。绘制多系列数据：您可以在同一张图上绘制多个系列的数据，并使用图例来区分它们。
使用“ 设计”，“ 布局” 和“ 格式”功能区 来完善图表。 现在，我们通过以下示例演示如何创建条形图。 示例1 –为图1中的数据创建一个条形图。 第一步是将数据输入到工作表中。...通过选择“ 布局”>“标签” |“轴标题”>“主水平轴标题”>“轴下方的标题” 并输入单词“城市”，可以类似的方式添加 水平轴的标题。...提示我们输入轴标签数据范围，然后输入A4：A13（或仅在工作表上突出显示此范围），然后按 OK（确定） 按钮。接下来，我们 在图3所示的对话框中按 OK按钮以接受更改。...示例3：创建图5的范围A3：C9中所示的（x，y）对的散点图。此处，这些对代表 以百万美元为单位的每个收入（y值）和运营成本（x值）。零售业务的六个部门。...图5 –散点图 如果要添加标签，请使用适当的区域名称在图表中的每个点上单击图表。这将弹出图5图表右上方所示的三个图标。单击 + 图标，然后单击Data Labels 图表元素选项的右侧 。
本文将通过分享多种方法，包括成功的与失败的尝试，来讲解如何在Tableau中创建蝌蚪图等带有空心圆的图表。...建立一个蝌蚪图是简单直接的：它从哑铃图开始。但是一个单点只能显示当前时段而无法显示前一个时段的信息。在Tableau中，哑铃图很容易构建。它需要两个轴，一个轴作为点，另一个轴作为线来连接点。...消除一个点是很简单的：用一个简单的计算来检查时间，如果时间等于当前的时间，则让其对应的值等于你的测量值，否则使对应值等于“NULL”。...Adam McCann有个有趣的想法。他建议用“I”在圆圈内部加个标签并使之变白。我想到的一个类似的方法是利用字符作为标签并用白色填充圆圈。...，从下拉目录中选择“线” 移动时间到路径 右键点击Y轴并选择“显示标题”以删除标题 右键点击顶部的第二个X轴并选择“显示标题”以删除标题 你现在应该有一个与下图类似的蝌蚪图： 添加白色中心到填充点
我们可以使用scrapy命令来创建项目：# 在命令行中输入以下命令scrapy startproject amazon_books这样就会在当前目录下生成一个名为amazon_books的文件夹，里面包含了项目所需的文件和目录...(2, 2, 1)# 绘制柱状图，显示不同类别的图书的数量# 使用df['title']列的值作为x轴的数据# 使用df['title']列的值按照类别分组，并计算每组的数量作为y轴的数据# 使用df[...'title']列的值按照类别分组，并获取每组的第一个值作为x轴的标签# 设置柱子的宽度为0.8# 设置柱子的颜色为蓝色# 设置柱子的边缘颜色为黑色plt.bar(x=df['title'], height...，并在第三个位置创建一个Axes对象plt.subplot(2, 2, 3)# 绘制散点图，显示不同类别的图书的价格和评分的关系# 使用df['price']列的值作为x轴的数据# 使用df['rating...']列的值作为y轴的数据# 使用df['title']列的值作为散点的颜色，根据类别分配不同的颜色# 使用df['title']列的值作为散点的大小，根据数量分配不同的大小# 设置标题为Books by
但有时，你会希望在同一行或列中抛出不同的图表，相互补充和/或显示不同的信息片段。 为此，这里给出一个非常基本但必不可少的工具：subplots。如何使用它?很简单。...matplotlib 中的图表是一种结构，可以这样使用： 图形：绘制图表的背景或画布 轴：我们的图表 通常，这些东西是在代码后台自动设置的，但是如果要绘制多个图形，我们只需要按照以下方式创建图形和轴对象...nrows=2，我们将创建一个由 x，y 轴组成的图形，其中只有两个图表，分布在两个不同的行中。...5.使用不同颜色区分标签 在某些情况下，在一段时间或一系列的值中，我们可能测量了不同种类的物体。例如，假设我们测量 6 个月以来狗和猫的体重。...有时我们只需要在图表中添加更多信息，除了在绘图的右 y 轴上添加新的度量之外，没有其他方法可以绕过它： ax2=ax[0].twinx() 现在可以添加任何要将「ax」参数指向「ax2」的图表 sns.lineplot
GraphPad Prism提供了丰富的工具，用于创建科学的图表，并生成相关统计数据等等。...与其他统计绘图软件（例如R语言）相比，GraphPad Prism的绝对优势在于它可以直接输入原始数据，自动进行基本的生物统计分析，并生成高质量的科学图表。...自动识别变量类型 - 将多变量数据表中的变量识别为连续值，分类值或标签值。 数据表可输入文本信息 - 直接以文本形式输入数据。...向图表添加新的维度 可以从原始数据 – 对符号位置（X和Y坐标）、大小及填充颜色等编码的变量，直接创建气泡图。请注意，可以使用分类（分组）变量或连续变量来定义符号颜色和大小。...在右边的Y轴上，将绘制组均值差异及其95％置信区间。
但有时，你会希望在同一行或列中抛出不同的图表，相互补充和/或显示不同的信息片段。 为此，这里给出一个非常基本但必不可少的工具：subplots。如何使用它？很简单。...matplotlib 中的图表是一种结构，可以这样使用： 图形：绘制图表的背景或画布 轴：我们的图表 通常，这些东西是在代码后台自动设置的，但是如果要绘制多个图形，我们只需要按照以下方式创建图形和轴对象...nrows=2，我们将创建一个由 x，y 轴组成的图形，其中只有两个图表，分布在两个不同的行中。...5.使用不同颜色区分标签 ---- 在某些情况下，在一段时间或一系列的值中，我们可能测量了不同种类的物体。例如，假设我们测量 6 个月以来狗和猫的体重。...有时我们只需要在图表中添加更多信息，除了在绘图的右 y 轴上添加新的度量之外，没有其他方法可以绕过它： ax2=ax[0].twinx（） 现在可以添加任何要将「ax」参数指向「ax2」的图表 sns.lineplot
折线图标签 本节最后介绍一下在折线图上绘制标签：标题、坐标轴标签和简单的图例。...我从一些文献中知道这个值大概是 71 (km/s)/Mpc，而我测量得到的值是 74 (km/s)/Mpc,。这两个值是否一致？在仅给定这些数据的情况下，这个问题的答案是，无法回答。...然而，在使用imshow()的时候也有一些坑： plt.imshow()不接受 x 和 y 网格值作为参数，因此你需要手动指定extent参数[xmin, xmax, ymin, ymax]来设置图表的数据范围...在一些情况下，这个故事可以通过纯图像的方式表达，不需要额外添加文字，但是在另外一些情况中，图表需要文字的提示和标签才能将故事讲好。也许标注最基本的类型就是图表的标签和标题，但是其中的选项参数却有很多。...就像二维的ax.contour图表，ax.contour3D要求输入数据的格式是二维普通网格上计算得到的 Z 轴的数据值。
然而，在使用 imshow() 的时候也有一些坑： plt.imshow()：不接受x和y网格值作为参数，因此你需要手动指定extent参数 [xmin, xmax, ymin, ymax]来设置图表的数据范围...（3）plt.subplots：一行代码设置所有网格子图表 上面的方法在我们需要创建大量的子图表网格时会变得非常冗长乏味，特别是如果我们需要将内部图表 x 轴和 y 轴标签隐藏的情况下。...x轴方向 这种沿着数据各自方向分布并绘制相应图表的需求是很通用的，因此在 Seaborn 包中它们有专门的 API 来实现。...在一些情况下，这个故事可以通过纯图像的方式表达，不需要额外添加文字，但是在另外一些情况中，图表需要文字的提示和标签才能将故事讲好。也许标注最基本的类型就是图表的标签和标题，但是其中的选项参数却有很多。...就像二维的 ax.contour 图表，ax.contour3D 要求输入数据的格式是二维普通网格上计算得到的 Z 轴的数据值。
我从一些文献中知道这个值大概是 71 (km/s)/Mpc，而我测量得到的值是 74 (km/s)/Mpc,。这两个值是否一致？在仅给定这些数据的情况下，这个问题的答案是，无法回答。...然而，在使用imshow()的时候也有一些坑： plt.imshow()不接受 x 和 y 网格值作为参数，因此你需要手动指定extent参数[xmin, xmax, ymin, ymax]来设置图表的数据范围...在一些情况下，这个故事可以通过纯图像的方式表达，不需要额外添加文字，但是在另外一些情况中，图表需要文字的提示和标签才能将故事讲好。也许标注最基本的类型就是图表的标签和标题，但是其中的选项参数却有很多。...注意上图中我们去除了 x 轴的标签（但是保留了刻度或网格线），y 轴的刻度和标签都被去除了。图表中没有刻度和标签在很多情况下很有用，例如，当你希望展示一个图像的网格。...就像二维的ax.contour图表，ax.contour3D要求输入数据的格式是二维普通网格上计算得到的 Z 轴的数据值。
列出部分图样，详情可见：matplotlib gallery 使用matplotlib绘图主要是用到其pyplot模块，它可以程序化生成多种多样的图表，只需要简单的函数就可以自主化定制图表，添加文本...可调整的图表元素有哪些呢？ 这些元素需要通过pyplot模块里方法去控制，以后的实例中会挨个介绍。 如何安装matplotlib？ matplotlib及其依赖包可以通过pip安装，非常简单。...在命令行中输入： pip install matplotlib 对于新手，疲于安装各种包。可以直接下载安装Anaconda，包含了python及数百个数据科学第三方库，一劳永逸。...) # x轴标签 plt.ylabel('Y') # y轴标签 plt.show() # 显示图表 4、结果 这里的pyplot模块方法函数都是做什么的呢？...plot() : 根据给的x和y值绘制直线或标记图 figure() : 创建一个新的图表 legend() : 在图表上放置图例 xlabel() : 设置x轴标签 ylabel() : 设置y轴标签
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