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独家 | 别在Python中用MatplotlibSeaborn作图了,亲,试试这个

作者:Anmol Anmol翻译:王闯(Chuck)校对:赵茹萱本文约2000字,建议阅读5分钟本文主要介绍Python中用来替代MatplotlibSeaborn的可视化工具plotly,并结合实例讲解了...数据参数设置为一个列表,其中包含印度中国的条形图函数 (go.Bar)。在 bar 函数中,我们将 x 设置为年份列,将 y 设置为人口列,将标记国家-颜色设置为印度-红色,中国-蓝色。 2....使用 update_layout 函数设置图表的标题、x y 的文本。...世界发展随时间的变化:动画展示 利用气泡图,我们可以在 2D 图上展示 3 个维度(x y 和气泡大小)。...color = 'continent', hover_name='country', log_x= True, size_max=50, title = 'World Development

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教程 | 如何优雅而高效地使用Matplotlib实现数据可视化

此外,很多高级 Python 包, seaborn ggplot 依赖于 Matplotlib 构建,因此理解了基础,学习更强大的框架才更加容易。...我主要关注最常见的绘图任务,标注、调整图形界限(limit)、更新图标题、保存图像调整图例。...raw=true") df.head() ? 数据包括 2014 年的销售交易额。为简短起见,我将总结这些数据,列出前十名客户的采购次数交易额。绘图时我将对各列进行重命名。...我还使用 sharey=True 以使 y 共享相同的标签。 该示例很灵活,因为不同的可以解压成 ax0 ax1。...现在,我已经在 jupyter notebook 中用 %matplotlib inline 展示了很多图像。但是,在很多情况下你需要以特定格式保存图像,将其其他呈现方式整合在一起。

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教程 | 如何优雅而高效地使用Matplotlib实现数据可视化

此外,很多高级 Python 包, seaborn ggplot 依赖于 Matplotlib 构建,因此理解了基础,学习更强大的框架才更加容易。...我主要关注最常见的绘图任务,标注、调整图形界限(limit)、更新图标题、保存图像调整图例。...raw=true") df.head() ? 数据包括 2014 年的销售交易额。为简短起见,我将总结这些数据,列出前十名客户的采购次数交易额。绘图时我将对各列进行重命名。...我还使用 sharey=True 以使 y 共享相同的标签。 该示例很灵活,因为不同的可以解压成 ax0 ax1。...现在,我已经在 jupyter notebook 中用 %matplotlib inline 展示了很多图像。但是,在很多情况下你需要以特定格式保存图像,将其其他呈现方式整合在一起。

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高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

本文来自"Python开发者" Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表一些基本的3D图表。...此外,许多python的高级软件包,seabornggplot都依赖于matplotlib。因此,了解这些基础知识后再学那些功能更强大的框架会容易一些。...重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务,标记,调整限制,更新绘图标题,保存图片调整图例。...定制化绘图 假设你对这个绘图的要点很满意,下一步就是定制它。使用pandas绘图功能定制(添加标题标签)非常简单。但是,你可能会发现自己的需求在某种程度上超越该功能。...用sharey = True这个参数,以便yaxis共享相同的标签。 这个例子也很好,因为各个坐标被解压缩到ax0ax1。

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高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表一些基本的3D图表。本文主要推荐一个学习使用Matplotlib的步骤。...此外,许多python的高级软件包,seabornggplot都依赖于matplotlib。因此,了解这些基础知识后再学那些功能更强大的框架会容易一些。...重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务,标记,调整限制,更新绘图标题,保存图片调整图例。...定制化绘图 假设你对这个绘图的要点很满意,下一步就是定制它。使用pandas绘图功能定制(添加标题标签)非常简单。但是,你可能会发现自己的需求在某种程度上超越该功能。...用sharey = True这个参数,以便yaxis共享相同的标签。 这个例子也很好,因为各个坐标被解压缩到ax0ax1。

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R绘图笔记 | 一般的散点图绘制

可先阅读文章:R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 1.利用plot()绘制散点图 R语言中plot()函数的基本格式如下: plot(x,y,...) plot函数中,xy分别表示所绘图形的横坐标纵坐标...分别表示水平(x垂直(y)坐标的数字向量; boxplots # 为x,则在下方绘制水平x的边界箱线图;y,则在左边绘制垂直y的边界箱线图; # 为xy,则在水平和垂直上都绘制边界箱线图...# 分组变量或因子;使用不同的颜色、绘图符号等来绘制分组图形; by.groups # 为TRUE,则按分组拟合回归线; xlab、ylab # xy标签; log # 绘制对数坐标; jitter...## 部分参数解释 data, x, y # data指数据框,x、y为数据框中用来绘制图形的变量 combine # 逻辑词,默认FALSE,仅当y是包含多个变量的向量时使用;TRUE,则创建组合面板图...merge # 逻辑词或字符;默认FALSE,仅当y是包含多个变量的向量时使用;TRUE,则在同一绘图区域合并多个y变量; # 字符为"asis"或"flip",为"flip",则y变量翻转为x

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matplotlib绘图基础

一个Figure对象可以包含多个子图(Axes),在matplotlib中用Axes对象表示一个绘图区域,可以理解为子图。...当绘图对象中有多个axis时候,可以通过工具栏中的Configure Subplots按钮,交互式地调节之间的间距与边框之间的距离。...# 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...") # 返回color属性 'r' >>> plt.getp(lines[1]) # 输出全部属性 alpha = 1.0 animated = False antialiased or aa = True...: matplotlib.pyplot python matplotlib中所有模块查询:Python Module Index matplotlib所有类类中的函数查询:Index 绘图命令集合 :

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何在 Python 中的绘图图形上手动添加图例颜色图例字体大小?

本文将讨论如何在 Python 中手动将图例颜色字体大小应用于 Plotly 图形。...数据帧中的“考试 1 分数”“考试 2 分数”列分别用作 x y 。“性别”列用于使用颜色参数对图中的标记进行颜色编码。 ...要创建散点图,使用了 Plotly Express 中的 px.scatter() 函数,并将数据集中的“total_bill”“tip”列指定为图的 x y 。...“size”列被指定为标记的大小,“color”列被指定为变量,用于根据支付账单的人的性别为标记着色。绘图的标题设置为“提示数据”。...='green', legend_font_size=14) # display the plot fig.show() 输出 结论 因此,我们学会了如何在 Python 中手动将图例颜色图例字体大小添加到绘图图形中

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盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)

y z 标题 (只适用 3D 图) theme:字符串格式,用于设置主题风格,可用 cf.getThemes() 查看,具体值包括 ggplot, pearl, solar, space, white...,数据帧中用于 x 变量的列标签 y:字符串格式,数据帧中用y 变量的列标签 z:字符串格式,数据帧中用于 z 变量的列标签 (只适用 3D 图) text:字符串格式,数据帧用于显示文字的列标签...secondary_y:字符串格式,数据帧中用于第二个 y 变量的列标签 secondary_y_title:字符串格式,用于设置第二个 y 标题 subplots:布尔格式,如果 True 则画子图...可视图 四只股票价格折线图,在 x y 图上列出标题。...df[['FUTU']].iplot(hspan={'y0':40, 'y1':60, 'color':'black', 'fill':False}, vspan

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Matplotlib 可视化之多图层叠加

颜色填充有四种用法 ① 基本用法 参数 y1 y2 可以是标量,表示给定y值处的水平边界。只要 y1 给出, y2 默认为0。...仅填充连续 True 序列的x范围。因此,相邻的 True False 值之间的范围永远不会被填满。当数据点应该表示一个连续的量时,通常不希望出现这种情况。...), color='C1', alpha=0.3, interpolate=True) ④ 在整个上有选择地标记水平区域 同样的选择机制可以应用于填满坐标的全部垂直高度...为了不受y极限的影响,我们添加了一个转换来解释数据坐标中的x值坐标坐标中的y值。 下面的示例标记y数据高于给定阈值的区域。...参考资料 Scientific Visualisation-Python & Matplotlib Python数据科学手册

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Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

Matplotlib提供了一个面向对象的API,有助于使用Python GUI工具包(PyQt、WxPythonotTkinter)在应用程序中嵌入绘图。...它也可以用于Python、IPython shell、Jupyter笔记本Web应用程序服务器中。...s:标记大小,可自定义 c:标记颜色,可自定义 marker:标记样式,可自定义 我们通过matplotlib.pyplot模块画一个散点图,代码清单1所示。...x:数据源 height:bar的高度 width:bar的宽度,默认0.8 bottom:y的基准,默认0 align:x的位置,默认中间,edge表示将bar的左边与x对齐 color:bar颜色...默认值:False,即不画阴影 labeldistance:label标记的绘制位置,相对于半径的比例,默认值为1.1, <1则绘制在饼图内侧 autopct:控制饼图内百分比设置,可以使用format

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数据可视化基础与应用-03-matplotlib库从入门到精通01-05

Hunter 在 2002 年开始编写,提供了一个套面向绘图对象编程的 API 接口,能够很轻松地实现各种图像的绘制,并且它可以配合 Python GUI 工具( PyQt、Tkinter 等)在应用程序中嵌入图形...= [True, False] * 5 lowerlimits = [False, True] * 5 plt.errorbar(x, y, yerr=yerr, uplims=upperlimits...color的序列,其中color是可选的参数,每个多边形都是由其节点的xy位置列表定义的,后面可以选择一个颜色说明符。...) 其中最主要的参数是前5个: x:数据点x的位置 y:数据点y的位置 s:尺寸大小 c:可以是单个颜色格式的字符串,也可以是一系列颜色 marker: 标记的类型 import matplotlib.pyplot...刻度、网格线标签的抽象基类。刻度标记上的位置。它们包含两行作为标记两个标签;底部顶部位置各一个’ . xaxis ‘)或用于左右位置(如果是’ . yaxis ')。

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【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理

▌Matplotlib Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...第一个参数为序列的起始点,第二个参数为序列的结束点,第三个参数为步长,第四个参数意为:如果是True,则一定包括stop,如果为False,一定不会有stop。 结果如下图所示: ?...Matplotlib设置坐标位置,Spines 是连接刻度标记的线,而且标明了数据区域的边界。...那么我们回过头来看一下上面的代码:首先为绘制原始图像,然后再x,y列表中给定点的x坐标,y坐标上绘制出蓝色五角星状标记点,注意,我们取x[:2]意为取x列表元素的第零个第一个,不包含第二个元素,y列表同理...绘图时有很多选项可以控制图像的颜色样式: plot(x,y) #默认为蓝色实线 plot(x,y,’r*’) #红色星状标记 plot(x,y,’go-’) #带有圆圈标记的绿线

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数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理(二)

fg.add_subplot() 常用图形 折线图 散点图 直方图 饼图 箱线图 画一个填充好颜色的形状 线条样式 plot() 绘图接口中 mark参数 点标记名称 标记 点(point marker...在数据可视化的结果中用图形将误差有效地显示出来,就可以提供更充分的信息。...fg.add_subplot() add_subplot指定绘图布局,需要指定子绘图区域的行数、列数当前要绘制的子区域。...# 设置将X的刻度值放在底部X上 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 设置将Y的刻度值放在左侧y上 ax.yaxis.set_ticks_position...ax.spines['top'].set_color('none') # 设置底部坐标轴线的位置(设置在y为0的位置) ax.spines['bottom'].set_position(('data

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matplotlib入门

Hunter 在 2002 年开始编写,提供了一个套面向绘图对象编程的 API 接口,能够很轻松地实现各种图像的绘制,并且它可以配合 Python GUI 工具( PyQt、Tkinter 等)在应用程序中嵌入图形...Axes,一组特殊的Artists(标题,图例,色彩,等),以及嵌套的子图; The whole figure....,包含的长度大小(图中轴长为 7)、标签(指 x y刻度标签; These objects set the scale and limits and generate ticks (the...如果取值为True,则坐标的刻度为对数刻度;如果log为True且x是一维数组,则计数为0的取值将被剔除,仅返回非空的(frequency, bins, patches); color:具体颜色,数组...':'#333333'}) # 设置XY标题字体大小 plt.title('正态分布', fontsize=12) plt.xlabel('不同的间隔(bins)', fontsize=10) plt.ylabel

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数据科学 IPython 笔记本 8.9 自定义图例

绘图的图例将意义赋予可视化,为各种绘图元素标识意义。我们以前看过如何创建简单的图例;在这里,我们将介绍如何在 Matplotlib 中自定义图例的位置样式。...为图例选择元素 我们已经看到,图例默认包含所有已标记的元素。如果这不是我们想要的,我们可以通过使用plot命令返回的对象,来微调图例中出现的元素标签。...,将标签应用于你想要在图例上显示的绘图元素: plt.plot(x, y[:, 0], label='first') plt.plot(x, y[:, 1], label='second') plt.plot...(x, y[:, 2:]) plt.legend(framealpha=1, frameon=True); 请注意,默认情况下,图例会忽略没有设置label属性的所有元素。...为此,一个很好的工具选择是 Matplotlib 的 Basemap 附加工具包,我们将在“地理数据 Basemap”中探讨。 多个图例 有时在设计绘图时,你需要在同一域上添加多个图例。

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Matplotlib的详细使用及原理

认识matplotlib Matplotlib是一个Python 2D绘图库,能够以多种硬拷贝格式跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形,用来绘制各种静态,动态,交互式的图表。...Matplotlib已经成为python中公认的数据可视化工具,我们所熟知的pandasseaborn的绘图接口其实也是基于matplotlib所作的高级封装。...,若忽略,则默认为range(1,len(ydata)+1) ydata:需要绘制的line中点的在y上的取值 linewidth:线条的宽度 linestyle:线型 color:线条的颜色 markersize..., verts=, edgecolors=None, , plotnonfinite=False, data=None, *kwargs) 其中最主要的参数是前5个: x:数据点x的位置 y:数据点...y的位置 s:尺寸大小 c:可以是单个颜色格式的字符串,也可以是一系列颜色 marker: 标记的类型 scatter绘制散点图 x = [0,2,4,6,8,10] y = [10]*len(x)

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