简介 我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...这个基础类提供了对LLM大模型输出的格式化方法，是一个优秀的工具类。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。...如果解析成功，它会返回该枚举成员；如果解析失败，它会抛出一个 OutputParserException 异常，异常信息中包含了所有有效值的列表。...但是有一些parser实际上是要结合LLM一起来使用的，比如OutputFixingParser和RetryOutputParser。
简介我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...这个基础类提供了对LLM大模型输出的格式化方法，是一个优秀的工具类。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。...如果解析成功，它会返回该枚举成员；如果解析失败，它会抛出一个 OutputParserException 异常，异常信息中包含了所有有效值的列表。...get_format_instructions告诉LLM需要从Enum的有效value中选择一个输出。这样parse才能接受到正确的输入值。具体使用的例子可以参考前面两个parser的用法。
重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务，如标记轴，调整限制，更新绘图标题，保存图片和调整图例。...记得当我说在matplotlib中要访问坐标轴和数字至关重要吗？这就是我们在这里完成的工作。将来任何定制化都将通过ax或fig对象完成。...现在坐标轴保存在ax变量中，我们有很多的控制权： fig, ax = plt.subplots() top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name", ax=ax...看着最别扭的地方是总收入数字的格式。Matplotlib可以通过FuncFormatter来帮我们实现。这个功能可以将用户定义的函数应用于值，并返回一个格式整齐的字符串放置在坐标轴上。...还指定了分辨率dpi和bbox_inches =“tight”来尽量减少多余的空格。 结论 希望这个过程有助于你了解如何在日常的数据分析中更有效地使用matplotlib。
重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务，如标记轴，调整限制，更新绘图标题，保存图片和调整图例。...记得当我说在matplotlib中要访问坐标轴和数字至关重要吗？这就是我们在这里完成的工作。将来任何定制化都将通过ax或fig对象完成。...现在坐标轴保存在ax变量中，我们有很多的控制权： fig, ax = plt.subplots() top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name", ax=ax...看着最别扭的地方是总收入数字的格式。 Matplotlib可以通过FuncFormatter来帮我们实现。这个功能可以将用户定义的函数应用于值，并返回一个格式整齐的字符串放置在坐标轴上。...还指定了分辨率dpi和bbox_inches =“tight”来尽量减少多余的空格。 结论 希望这个过程有助于你了解如何在日常的数据分析中更有效地使用matplotlib。
坦白讲，当时我不是很了解 Matplotlib，也不懂如何在我的工作流中高效使用 Matplotlib。...开始 下面主要介绍如何在 pandas 中创建基础的可视化以及使用 Matplotlib 定制最常用的项。了解基础流程有助于更直观地进行自定义。...我主要关注最常见的绘图任务，如标注轴、调整图形界限（limit）、更新图标题、保存图像和调整图例。...我还使用 sharey=True 以使 y 轴共享相同的标签。 该示例很灵活，因为不同的轴可以解压成 ax0 和 ax1。...现在我们有了这些轴，就可以像上述示例中那样绘图，然后把一个图放在 ax0 上，另一个图放在 ax1。
微信公众号：yale记 关注可了解更多的教程。问题或建议，请公众号留言; 背景介绍 今天我们将学习如何在Matplotlib中绘制时间序列数据。时间序列数据由包含日期的数据组成。...我们将学习如何以不同方式格式化日期，以便它们更好地与我们的图形一起使用。让我们开始吧... ?...入门实例 首先来看一个基本的时间序列图，以及格式化x轴的日期显示方式： from datetime import datetime,timedelta from matplotlib import pyplot...y = [0,1,3,5,7,8,9] #绘制时间序列图表 plt.plot_date(dates_x,y,lineStyle='solid') #格式化x轴日期显示 plt.gcf().autofmt_xdate...综合实例 我们从一个数据文件中data.csv读取过去一段时间关于比特币的价格收盘价的数据走势，内容大致如下： ?
，并且它可以配合 Python GUI 工具（如 PyQt、Tkinter 等）在应用程序中嵌入图形。...，也称为轴域区，或者绘图区； Axis：指坐标系中的垂直轴与水平轴，包含轴的长度大小（图中轴长为 7）、轴标签（指 x 轴，y轴）和刻度标签； Artist：您在画布上看到的所有元素都属于 Artist...在本节，我们将学习如何在同一画布上绘制多个子图。...Matplotlib刻度和刻度标签 刻度指的是轴上数据点的标记，Matplotlib 能够自动的在 x 、y 轴上绘制出刻度。...这一功能的实现得益于 Matplotlib 内置的刻度定位器和格式化器（两个内建类）。
matplotlib中的pyplot子模块，包含了一系列命令风格的函数，能使matplotlib像MATLAB的绘图命令那样的方式工作。...如果只给定Y轴的数据，则X轴的数据默认为从0到len(Y)-1，长度同Y的整数序列。图形如下，默认绘制的是蓝色细实线： ?...颜色和线型还可以通过单个格式化字符串同时设置，如 “r-”表示红色细实线，“yo”表示黄色的点，等等。...绘制多个曲线时，曲线交叉处，zorder大的覆盖小的 antialiased 或 aa ：抗锯齿，布尔型 visible ： 曲线的可见性，布尔型 ?...在画布上是Axes实例，我们称之为图形。每一个pyplot函数都会使画布发生一些改变，如创建画布，创建图形，绘制曲线，设置标题，x和y轴的标签，曲线的图例和刻度线等等。
（但保留了刻度线/网格线），并从y轴中删除了刻度线（以及标签）。...给定此最大数量，Matplotlib 将使用内部逻辑来选择特定的刻度位置： # 对于每个轴，设置 x 和 y 主要定位器 for axi in ax.flat: axi.xaxis.set_major_locator...花式刻度格式 Matplotlib 的默认刻度格式可能会有很多不足之处：它可以作为一个泛用的默认值，但有时你还想做更多的事情。...请注意，我们已经使用了 Matplotlib 的 LaTeX 支持，通过将字符串括在美元符号中来指定。 这对于显示数学符号和公式非常方便：在这种情况下，\pi显示为希腊字符π。...从一列标签中设置字符串FixedFormatter手动为标签设置字符串FuncFormatter使用用户定义的函数设置标签FormatStrFormatter对每个值使用格式化字符串ScalarFormatter
plt.text方法 在matplotlib 3.4.0之前的版本中，一般用plt.text方法来进行数据标签的绘制。...plt.text如名字所示就是可以在图像任何位置绘制指定文字，基于此，我们只需要在对应数据点的坐标点位置绘制对应的值即可实现数据标签显示。...设置坐标轴标题 ax.set_ylabel("",fontsize = 12,color = 'black',alpha = 0.7,rotation=360) # 设置Y轴区间 ax.set_ylim...labels ：标签文本列表，默认为None，即为使用fmt参数格式化的柱子的数据 fmt：标签的格式字符串，默认值为'%g'，即将标签值格式化为浮点数 label_type ：标签类型，可选参数为'edge...，单位为像素，默认值为0 在原代码中，替换显示数据标签部分代码即可 # 显示数据标签 plt.bar_label(bar, label_type='edge') ?
在学习过程中，碰到的最大的挑战，就是格式化x轴和y轴，使用大的标签使数据看起来合理。同样还需要时间弄清楚每个工具需要格式化的数据。一旦搞清楚这些，其它的就相对简单了。...想想，还可以在y轴上做更多的格式化处理，但这样，就需要了解matplotlib了。好了，就这样，仅通过pandas，我们不能做更多的定制了。...再想想，我还想格式化一下，在y轴上的点，在不使用matplotlib的plt.yticks的情况下，但我不知道如何做。...它做了些深入，可以知道怎么将文字旋转90度，以及在x轴上怎么对标签排序。 最酷的是scale_y_continous 它可以使标签更好看。...还没有找到更易于格式化y轴的方式。Bokeh还有很多功能，在本例中不能一一列举，请参考相关文档。 Pygal Pygal用来创建svg图表。把依赖包都安装好后，你也可以保存图表为png文件。
本文将从入门到精通，详细介绍Matplotlib的使用方法，通过代码示例和中文注释，帮助您掌握如何在不同场景下灵活绘制高质量的图表。1....以下是一些步骤，让您可以在Matplotlib绘图中正确显示中文字体：安装字体库： 首先，确保您的系统上安装了适合的中文字体库，比如微软雅黑、宋体、黑体等。...您可以从一些开源字体库中选择，如思源字体、文泉驿字体等。配置Matplotlib： 在绘图之前，需要在Matplotlib中设置中文字体。...高级绘图子图Matplotlib允许将多个图表组织在一个大的图中，称为子图。...='数据')plt.title('自定义样式示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.legend()plt.show()图片注解和标签您可以在图表中添加注解和标签
我们将演示如何制作自定义图表模板，以及如何进行高级的格式化和注释。...# 示例代码：自定义图表import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(x, y)plt.title('自定义折线图')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel...我们将学习如何在Origin中叠加多个数据集，绘制复杂的多轴图表。...)plt.title('多图层折线图')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.legend()plt.show()2.3 统计分析利用Origin进行统计分析是研究工作中的重要一环...', hover_name='label')fig.update_layout(title='交互式散点图')fig.show()3.4 图表输出与分享最后，我们将探讨如何输出高质量的图表文件，以及如何在线分享和嵌入图表到文档或网页中
在这个过程中，我遇到的最大挑战是格式化x轴和y轴，以及通过赋予一些大的标签使数据看起来合理。找出每种工具需要的数据格式也花费了一些时间。一旦决定了这些部分，其余都相对比较简单。...理想情况下，我希望对y轴做一些更多的格式化，但是这需要跳进matplotlib进行设置。这是一个完全可用的可视化，但不可能纯粹通过pandas做大量更多的定制。...如你所看到的，我不得不使用matplotlin旋转x轴标签从而实际阅读它们。直观上显示效果不错。...理想情况下，我想格式化y轴上的刻度，但是除了使用matplotlib中的plt.yticks，我没有其他的办法。...gglot ggplot与seaborn类似，也建立在matplotlib上，目的是以简单的方式改进matplotlib可视化的视觉吸引力。与seaborn不同的是，它是R中ggplot2的一个移植。
轴标签 plt.xlabel("x轴") #设置y轴标签 plt.ylabel("y轴") #绘制折线图 plt.plot(x, y) #将折线图显示 plt.show() 代码运行结果会生成y=2x的坐标图...scatter ()函数中的color表示颜色，marker表示点的形状,与plot的值通用。...randn()函数的作用就是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。标准正态分布俗称高斯分布，正态分布是大自然中最常见的分布，标准正态分布就是期望为0，方差为1的正态分布。...，在简单意义上已经完成了一个简单的数据获取、分析以及可视化的过程。...： x:饼图百分比数据 labels：设置饼图中各个部分的标签 autopct：设置百分比信息的字符串格式化方式，默认值为None,不显示百分比 shadow：设置饼图的阴影，使得看上去有立体感，默认值为
(-3, 3)#设置y轴坐标范围 13、添加指定位置文字 pyplot.text(x, y, s, fontdict=None, withdash=False, **kwargs) """matplotlib.pyplot.text...color="")#绘制水平方向的条形图barh(y, width, height=0.8,align='center')， 15、格式化x坐标轴刻度 ax.xaxis.set_major_formatter...(ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}'))#格式化x轴刻度 16、改变x轴位置 ax.xaxis.set_ticks_position('top')#改变x轴的位置...19、参数刻度线样式设置 ax.tick_params(axis ='both', colors='#777777', labelsize=12)#参数axis的值为'x'、'y'、'both'，分别代表设置...X轴、Y轴以及同时设置，默认值为'both'。
(-3, 3)#设置y轴坐标范围 13、添加指定位置文字 pyplot.text(x, y, s, fontdict=None, withdash=False, **kwargs) """matplotlib.pyplot.text...color="")#绘制水平方向的条形图barh(y, width, height=0.8,align='center')， 15、格式化x坐标轴刻度 ax.xaxis.set_major_formatter...(ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}'))#格式化x轴刻度 16、改变x轴位置 ax.xaxis.set_ticks_position('top')#改变x轴的位置...) 19、参数刻度线样式设置 ax.tick_params(axis ='both', colors='#777777', labelsize=12)#参数axis的值为'x'、'y'、'both'，...分别代表设置X轴、Y轴以及同时设置，默认值为'both'。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
Python 数据可视化 Matplotlib 上 Matplotlib 下 之前 Python 数据分析和基础系列的所有课程链接如下。...widgets) 定性调色板：适用于无序数据 有序调色板：适用于有序，而且只有一端有重要值的数据 发散调色板：适用于两端都有重要值的数据 图级函数 & 轴级函数 Seaborn 中的绘图函数可分为两类...： 坐标轴级别 (axes-level)：将数据绘制到单个 matplotlib.pyplot.Axes 对象上，该对象是函数的返回值。...图形级别 (figure-level)：用 FacetGrid 管理图形的 Seaborn 对象与 matplotlib 接口，每个模块都有单个“图级”功能，并为各个“轴级”功能提供统一接口。...", col="species"); 轴级函数内部调用 matplotlib.pyplot.gca() 以便在“当前轴” (currently-active axes) 上绘图，但在画图时还需要设置额外的参数
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