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如何在 Python 中的绘图图形上手动添加图例颜色和图例字体大小？

情节发展必须包括一个图例，以帮助观众理解信息。但是，并非所有情况都可以通过 Plotly 的默认图例设置来适应。本文将讨论如何在 Python 中手动将图例颜色和字体大小应用于 Plotly 图形。...数据帧中的“考试 1 分数”和“考试 2 分数”列分别用作 x 轴和 y 轴。“性别”列用于使用颜色参数对图中的标记进行颜色编码。 ...这些参数控制图上显示的图例的颜色和字体大小。 最后，使用 Plotly 中的 show（） 函数显示绘图。...生成的图显示了餐厅顾客的总账单和小费金额之间的关系，标记的大小由另一个变量调整，并由支付账单的人的性别着色。图例字体颜色设置为绿色，字体大小设置为 14 以提高可读性。...Python 中手动将图例颜色和图例字体大小添加到绘图图形中。

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Linux如何在Vim中更改颜色和主题

Vim 是一款免费、开源的文本编辑器，它的功能和许多其他的文本编辑器大致相同，比如 Sublime 和 Notepad++ 。Vim既可以在命令行中执行，也可以在图形界面中操作。...Vim 的教程有很多，本文我们主要讲的是如何更改 Vim 的颜色和主题。 Vim 对于初学者来讲的话，其实不是非常友好。但如果你熟练使用了 Vim 之后，你就会发现，你再也离不开 Vim 了。 ?...不过需要注意的这里描述的 Vim 配色方案是应用在代码上的，具体而言就是在代码的一些关键字上加上特定的颜色，不是应用在终端的背景颜色上的。...其中有些主题不仅改变代码和语法的颜色，还会改变背景颜色。 找到自己喜欢的主题之后，可以用以下方式来将这些主题应用到你的 Vim 中。...1.首先创建一个 .vim 目录： $ mkdir ~/.vim 2.然后使用以下命令将主题仓库克隆到自己的 .vim 文件夹中： $ git clone <https://github.com

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Python气象绘图教程（十四）

loc是最常用的位置命令，两种使用方式，一是使用0~10数字，二是使用字符命令如'best','right',center','upper right'等，这种图例位置是在子图内部的，可能会出现遮挡图形的情况...这之后，合并的图例能正常显示了。当然散点图也能进行分类处理： ? 其他绘图样式也都可以在图例中进行分组： ?...五、散点图多变量下图例的添加 在前面的推送中，介绍到散点图的两种使用方法：一种为以s为变量，固定颜色，通过散点直径大小展示数据；一种是以颜色映射为变量，固定s,通过填色变化来展示数据。...当然，目前缺乏重要的辅助图例，除了制图员，没人知道这幅图表达了什么，所以接下来，介绍两种添加辅助阅读工具手段。...B、通过两个图例分别展示散点直径和散点颜色 前面的程序与A中完全相同，在第四节中已经讲了如何建立多个子图，这里马上就上手使用了，这次不使用colorbar展示颜色变化，而使用带颜色的散点： from matplotlib.lines

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气象绘图加强版（二）——散点图

当散点图的直径大小和内部填色改变时，有一个名谓“气泡图”的说法。 下面是在文献中截取的两种典型使用方式： ? 图一 使用散点图表示青藏高原站点地理信息 ?...这种数据显示方式是不推荐的，由于大小和颜色深浅不匹配，容易让读图者产生混淆。例如在蓝色子图中，颜色最深的散点其面积明显不是最大的，颜色和大小的不一致，容易使读图者产生误解。...C、显示站点的大小和数值 可参考Python气象绘图教程（十四） 六、散点图的图例 散点图的图例添加，可供参考的有matplotlib官网实例，《Python数据科学手册》第四章p422，鄙号文章Python...气象绘图教程（十四） A、和折线图类似，默认的legend命令生成图例 ax.scatter(······,label='xxx') ax.legend( ) B、使用legend_elements...C、使用Python气象绘图教程（十四）中的方法，绘制空数据散点图 ax.scatter( [ ] , [ ] , s=datamin) ax.scatter( [ ] , [ ] , s=datamed

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matplotlib基础绘图命令之scatter

在matplotlib中，scatter方法用于绘制散点图，与plot方法不同之处在于，scatter主要用于绘制点的颜色和大小呈现梯度变化的散点图，也就是我们常说的气泡图。...x和y参数指定x轴和y轴坐标，s参数指定mark size, 即点的大小，c参数指定color,即颜色。...scatter会根据数值自动进行映射，如果不指定大小和颜色，scatter和普通的plot方法绘制的效果一样,以下两种写法的可视化的效果是等价的 plt.scatter(x=[1, 2, 3, 4],y...10),c=np.random.choice(np.arange(4), 10)) plt.legend(*scatter.legend_elements()) 注意，其中*号是必须的，上述代码会将所有颜色都显示在图例上...点的大小图例 legend_elements方法是有很多参数可以调整的，其中prop参数指定返回的信息，有两种取值，默认是colors, 表示返回的是点的颜色信息，取值为sizes时，返回的是点的大小信息

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Python 空间绘图 - 房价气泡图绘制

数据可视化展示 在读取完数据之后，我们可以直接使用geopandas的plot() 方法进行绘制,代码如下(做了简单的颜色设置)： fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8...这里主要使用红色框中的数据进行绘制，即使用scatter()方法加合理设置散点大小即可，代码如下： for x,y,price in zip(scatter_se.lon,scatter_se.lat,...气泡图例添加 这里我们不是直接基于数据进行图例的生成，而是单独进行其他图层的绘制进行图例生成，这样做的好处就是可以更加自由定制所需图例的颜色和大小，涉及的代码如下： #这里进行单独的图例添加 ax.scatter...，也适用于其他图例。...另外，这个房价的数据是基于爬虫获取，大家对于如“数据获取-数据处理分析-数据可视化” 等一个完整的项目流程感觉怎样？如果受众较大，我后面也会针对性的进行推文准备的，大家可以在 读者讨论 区讨论留言。

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Python空间+气泡图完美绘制房价分布

数据可视化展示 在读取完数据之后，我们可以直接使用geopandas的plot() 方法进行绘制,代码如下(做了简单的颜色设置)： fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8...这里主要使用红色框中的数据进行绘制，即使用scatter()方法加合理设置散点大小即可，代码如下： for x,y,price in zip(scatter_se.lon,scatter_se.lat,...气泡图例添加 这里我们不是直接基于数据进行图例的生成，而是单独进行其他图层的绘制进行图例生成，这样做的好处就是可以更加自由定制所需图例的颜色和大小，涉及的代码如下： #这里进行单独的图例添加 ax.scatter...，也适用于其他图例。...另外，这个房价的数据是基于爬虫获取，大家对于如“数据获取-数据处理分析-数据可视化” 等一个完整的项目流程感觉怎样？如果受众较大，我后面也会针对性的进行推文准备的，大家可以在 读者讨论 区讨论留言。

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Python-seaborn 经济学人经典图表仿制

主要涉及的知识点如下： Python-seaborn regplot回归线性拟合图绘制 matplotlib 绘图图例的定制化绘制 adjustText 库实现文本避重添加 Python-seaborn...{scatter,line}_kws ： 字典类型，即可定制化设置点和线的绘图属性，包括颜色、大小、粗细等 目前只介绍这些(因为绘图需要)，更多详细内容可以参照对应官网：seaborn.regplot...#刻度设置，只显示bottom的刻度，且方向向外，长、宽也进行设置 ax.tick_params(bottom=True,direction='in',labelsize=12,width=1,length...=3, left=False) #添加图例 ax.scatter([], [], ec='#01344A', fc="white",label='OECD', lw...#添加图例 ax.scatter([], [], ec='#01344A', fc="white",label='OECD', lw=1.5) ax.scatter([], [], ec='#228DBD

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Python可视化 | Seaborn经济学人经典图表仿制

主要涉及的知识点如下： Python-seaborn regplot回归线性拟合图绘制 matplotlib 绘图图例的定制化绘制 adjustText 库实现文本避重添加 Python-seaborn...{scatter,line}_kws ： 字典类型，即可定制化设置点和线的绘图属性，包括颜色、大小、粗细等 目前只介绍这些(因为绘图需要)，更多详细内容可以参照对应官网：seaborn.regplot...#刻度设置，只显示bottom的刻度，且方向向外，长、宽也进行设置 ax.tick_params(bottom=True,direction='in',labelsize=12,width=1,length...=3, left=False) #添加图例 ax.scatter([], [], ec='#01344A', fc="white",label='OECD', lw...#添加图例 ax.scatter([], [], ec='#01344A', fc="white",label='OECD', lw=1.5) ax.scatter([], [], ec='#228DBD

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python绘图 | 空间地图上散点气泡绘制

数据可视化展示 在读取完数据之后，我们可以直接使用geopandas的plot() 方法进行绘制,代码如下(做了简单的颜色设置)： fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8...这里主要使用红色框中的数据进行绘制，即使用scatter()方法加合理设置散点大小即可，代码如下： for x,y,price in zip(scatter_se.lon,scatter_se.lat,...气泡图例添加 这里我们不是直接基于数据进行图例的生成，而是单独进行其他图层的绘制进行图例生成，这样做的好处就是可以更加自由定制所需图例的颜色和大小，涉及的代码如下： #这里进行单独的图例添加 ax.scatter...，也适用于其他图例。...另外，这个房价的数据是基于爬虫获取，大家对于如“数据获取-数据处理分析-数据可视化” 等一个完整的项目流程感觉怎样？如果受众较大，我后面也会针对性的进行推文准备的，大家可以在 读者讨论 区讨论留言。

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Matplotlib 可视化之图例与标签高级应用

装饰物包括图例、注释、颜色条、文本等标准元素，但也可以专门设计自己的元素。...上篇Matplotlib 可视化之注释与文本高级应用一文中，已经接触了注释与文本的应用实例，今天和云朵君一起继续学习图例与标签元素的应用实例。...color=plot1.get_color(), # 从对象中获取线条颜色 size="small", ha="left", va="center",) # --------...此时我们可能需要寻求其他方式来标记数据，如将图分成几个图分别展示。 标题和标签 我们已经使用 set_title、set_xlabel 和 set_ylabel 方法操作了标题和标签。...该图中，创建了几个矩形，在一些点周围显示感兴趣的区域，并创建了与相应的缩放轴的连接。

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Python气象绘图教程（五）

开启网格线命令grid，使用字典的方式调节标题、坐标名大小颜色fontdict、在图形上添加图例 legend。 3、在一张子图中共用某条坐标轴、在两张子图中共用某条坐标轴。...一句，引号中是调节颜色名，比如修改为green： ax1=fig.add_subplot(111,facecolor='green') ?...和上个教程的体系相比，y轴上在主刻度的基础上出现了副刻度。...在上面这幅图中，图例legend中的蒸发图例好像多出来一行，没有对齐（强迫症不爽），可通过参数ncol进行修改，ncol表示图例的列数： plt.legend((bar1,bar2,line1,line2...，s表示打点的大小，color表示打点的颜色，cmap表示颜色映射表，marker表示打点的标记，alpha修改透明度，整体上来说和折线图的用法类似。

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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

，网格有关的元素 Tick：axis的下属层级，用来处理所有和刻度有关的元素 Figure：指整个图形，您可以把它理解成一张画布，它包括了所有的子元素Axes，一组特殊的Artists（如标题，图例...*kwargs参数，这两种方式都可以用于调整呈现的文本样式，最终效果是一样的，不仅text方法，其他文本方法如set_xlabel,set_title等同样适用这两种方式修改样式。...的文本 legend handle（图例句柄) 用于在图例中生成适当图例条目的原始对象 图例的绘制同样有OO模式和pyplot模式两种方式，写法都是一样的，使用legend()即可调用。...改变两种不同颜色的亮度和饱和度，这些颜色在中间以不饱和的颜色相遇;当绘制的信息具有关键中间值（例如地形）或数据偏离零时，应使用此值。...改变两种不同颜色的亮度，在中间和开始/结束时以不饱和的颜色相遇。用于在端点处环绕的值，例如相角，风向或一天中的时间。

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建议收藏！Matplotlib常见组件设置整理

注：下方的图片均使用fig,ax = plt.subplots()的方式生成 设置显示中文字体 Matplotlib中默认将中文显示为乱码的◻，如下面这种情况 fig,ax = plt.subplots...边框(spine)的显示问题 函数：ax.spines[loc].set_visible(False) 一般的图表中，Matplotlib会默认显示出图形的spine，英文其实不太好翻译，谷歌翻译成脊柱...要显示图例可以有两种方式： # 第一种： # plot的时候加上label,之后调用ax.legend() fig,ax = plt.subplots() ax.plot(['北京','上海','深圳'...frameon和fontsize参数可以设置是否显示图例的边框以及图例中文字的大小。 ?...设置双坐标轴 函数：ax.twinx() 双坐标轴一般用于复合图表，同时表示两种图表的指标量纲不一，经典的使用场景如帕累托图。

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Python-matplotlib 商业图表 - 散点图

配图是真的没话说，特别是配色(这种配色我做一个Excel的颜色主题xml文件，如果需求多，可以看下这篇文章代码绘图繁琐量多？！Excel 了解一下) 所使用的数据形式如下： ?...文本条件添加 本推文的绘图教程中，文本的添加还是值得学习一下的，代码如下： #绘制竖线上散点 for i in data_02.index: ax.scatter(0,i,color='#172A3A...i[1]-.05,index,i[2],color='#3D71A0',size=3,ha='right',va='center',fontweight='bold') 上述代码就可以实现可视化结果中左侧文本的设置效果...此外，由于matplotlib 无法实现向ggplot的绘图元素映射，导致有时绘制图例就麻烦些，但可以使用以下方法单独绘制图例： #添加图例 ax.plot([],[],marker='o', label...总结 本期推文我们进行商业图表第7弹的绘制，学习了散点图系列的绘制方法，此外，颜色的配置也是值得参考和学习的。大家可以直接关注公号:DataCharm,直接获取EXCEL颜色主题xml文件。

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Python-matplotlib 另类散点图绘制

数据处理 2.1 原始数据 本文涉及的数据主要包括两种，一种为全球各大洲的网格数据，用于绘制另类散点图例，一种为全球各州的教育水平的师生比例，用于散点图的绘图。...各大洲的网格数据如下(部分)：如红框所示，为所需要的数据，用于绘图。 ? 全球各大洲师生比例数据如下(部分)：所需文章为student_ratio_count 。 ?...这里还是采用和之前推文Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制等一样的字典颜色赋值，具体如下： order=["Africa", "Oceania","Asia","South...：图例文字颜色设置 for text in region_legend.get_texts(): text.set_color('#FFFFFF') 04....绘图的颜色搭配对绘图结果至关重要，自己现阶段也是在摸索和模仿，有好的颜色搭配学习网站或者资源，可以进群交流。本文能力有限，有错误的地方或者不理解的地方，可以后台咨询或者进行讨论，期待你的加入。

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Python-matplotlib 散点图绘制

数据处理 2.1 原始数据 本文涉及的数据主要包括两种，一种为全球各大洲的网格数据，用于绘制另类散点图例，一种为全球各州的教育水平的师生比例，用于散点图的绘图。...各大洲的网格数据如下(部分)：如红框所示，为所需要的数据，用于绘图。 ? 全球各大洲师生比例数据如下(部分)：所需文章为student_ratio_count 。 ?...这里还是采用和之前推文Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制等一样的字典颜色赋值，具体如下： order=["Africa", "Oceania","Asia","South...：图例文字颜色设置 for text in region_legend.get_texts(): text.set_color('#FFFFFF') 04....绘图的颜色搭配对绘图结果至关重要，自己现阶段也是在摸索和模仿，有好的颜色搭配学习网站或者资源，可以进群交流。本文能力有限，有错误的地方或者不理解的地方，可以后台咨询或者进行讨论，期待你的加入。

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Python-matplotlib 商业图表仿制第7弹

配图是真的没话说，特别是配色(这种配色我做一个Excel的颜色主题xml文件，如果需求多，可以看下这篇文章代码绘图繁琐量多？！Excel 了解一下) 所使用的数据形式如下： ?...文本条件添加 本推文的绘图教程中，文本的添加还是值得学习一下的，代码如下： #绘制竖线上散点 for i in data_02.index: ax.scatter(0,i,color='#172A3A...i[1]-.05,index,i[2],color='#3D71A0',size=3,ha='right',va='center',fontweight='bold') 上述代码就可以实现可视化结果中左侧文本的设置效果...此外，由于matplotlib 无法实现向ggplot的绘图元素映射，导致有时绘制图例就麻烦些，但可以使用以下方法单独绘制图例： #添加图例 ax.plot([],[],marker='o', label...总结 本期推文我们进行商业图表第7弹的绘制，学习了散点图系列的绘制方法，此外，颜色的配置也是值得参考和学习的。大家可以直接关注公号:DataCharm,直接获取EXCEL颜色主题xml文件。

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