matplotlib.backend_bases.FigureCanvas 绘图区域，也称为幕布 matplotlib.backend_bases.Renderer 画笔，控制如何在...解决和用户界面（如 wxPython）或绘图语言（如 PostScript）间通信的所有细节。...绘图的标准步骤是： 创建一个 figure 实例 使用 figure 实例创建一个或多个 Axes 或 Subplot 实例 使用 Axes实例方法创建 primitives 下面的例子中，我们使用...python shell 中进行交互式操作，可以使用 matplotlib.artist.getp() 查看 Artist 属性及对应的值。...从而支持 pylab/pyplot 状态机（state machine），这就是当使用 pyplot 中的命令绘图时不需要指定 figure，axes 的原因，和matlab绘图时一样，所有的绘图操作默认都是针对当前轴的
matplotlib.backend_bases.FigureCanvas是绘制图形的区域，matplotlib.backend_bases.Renderer是知道如何在ChartCanvas上绘制的对象...FigureCanvas和Renderer处理与用户界面工具包（如 wxPython）或 PostScript® 等绘图语言交互的所有细节，Artist处理所有高级结构，如表示和布局图形，文本和线条。...在下面的示例中，我们使用matplotlib.pyplot.figure()创建一个Figure实例，这是一个便捷的方法，用于实例化Figure实例并将它们与你的用户界面或绘图工具包FigureCanvas...instance at 0x19a95710> 如果你对ax.plot进行连续调用（并且保持状态为『on』，这是默认值），则将在列表中添加其他线条。...add_subplot()和add_axes()方法进行插入，并使用delaxes()方法进行删除。
然而Python 在这方面显得有点落后，因为 matplotlib 并不是一个很好的可视化包。 Seaborn 是在 python 中创建静态绘图的一个很好的选择，但不具备交互能力。...Plotly不仅具有 matplotlib及seaborn 所缺少的交互功能，还提供了更多种类的图表，例如： 统计类图表，如树状图、误差带、平行类别图等。 科学类图表，如等高线图、对数图等。...财务类图表，如漏斗图、烛台图等。 气泡图、密度图等。 生物信息类等其它图表。 以上解释了为什么你应该使用 plotly 而不是 matplotlib 或 seaborn 进行绘图。...接下来，让我们来点实际的！ 在下一节中，我们将使用gapminder数据来绘制印度和中国两国的社会经济随时间的发展情况。...animation_frame：用于标记动画帧的dataframe列的值。在我们的示例中，参数设置为年份列。
每个 Matplotlib 对象也可以充当子对象的容器：例如，每个figure可以包含一个或多个axes对象，它们的每个又包含表示绘图内容的其他对象。 刻度线也不例外。...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。...我们将简要列出所有内置定位器和格式化器的选项来结束本节。 对于其中任何内容的更多信息，请参阅文档字符串或 Matplotlib 在线文档。...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
面向对象方式绘图：matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表中的每个绘图元素，例如线条Line2D、文字Text、刻度等在内存中都有一个对象与之对应。...在pyplot模块中，许多函数都是对当前的Figure或Axes对象进行处理，比如说： plt.plot()实际上会通过plt.gca()获得当前的Axes对象ax，然后再调用ax.plot()方法实现真正的绘图...如，用下面的代码先获得axes对象再用ax来操作 ax = plt.gca() ax = plt.axes() 如设置xy轴的tickers就要用ax.yaxis来操作 ax.yaxis.set_minor_locator...) 也可以通过show()出来的图形界面手动保存和设置，我们还可以通过图形界面中的工具栏对其进行设置和保存，如修改图片大小通过图形界面下方工具栏可以设置图形上下左右的边距。...: 0, 'axes.axisbelow': False, ... ... matplotlib将使用rcParams字典中的配置进行绘图。
一个最简单的绘图例子 Matplotlib的图像是画在figure（如windows，jupyter窗体）上的，每一个figure又包含了一个或多个axes（一个可以指定坐标系的子区域）。...，所有的图像都是在绘图区完成的 matplotlib.backend_bases.Renderer 代表渲染器，可以理解为画笔，控制如何在Canvas 上图。...matplotlib标准用法 matplotlib的标准使用流程为： 创建一个Figure实例 使用Figure实例创建一个或者多个Axes或Subplot实例 使用Axes实例的辅助方法来创建primitive...>>>在matplotlib中，一个图形对象（Figure）中的坐标轴（Axes），Figure是一个顶层容器，用于容纳整个绘图区域。..., zorder=2) 可以使用 matplotlib.artist.getp(o,"alpha") 来获取属性，如果指定属性名，则返回对象的该属性值；如果不指定属性名，则返回对象的所有的属性和值。
每个figure可以有一个或多个axes轴，每个axes轴通常由四条边(左、上、右、下)包围，称为spines。每一根spines上都可以装饰有主刻度和次刻度(可以指向内部或外部)、刻度标签和标签。...MATLAB风格接口 MATLAB 风格的工具位于pyplot(plt) 接口中。plt.xx之类的是 函数式绘图，通过将数据参数传入 plt类 的静态方法中并调用方法，从而绘图。...进行对象式绘图，首先是要通过plt.subplots()将 figure 类和 axes 类实例化也就是代码中的fig,ax，然后通过 fig 调整整体图片大小，通过 ax 绘制图形，设置坐标，函数式绘图最大的好处就是直观.../上)or(主、副)刻度线 label1On,label2On : bool分别表表示是否显示axis轴的(左/下、右/上)or(主、副)刻度值 可以将每个 Matplotlib 对象都看成是子对象(...格式字符串是用于快速设置基本线条样式的缩写，这些样式或更多的样式可通过关键字参数来实现。
可以使用setRangeReversed反转轴（例如，使值从左到右减少而不是增加）。如果要在轴端进行装饰（如箭头），请使用setLowerEnding或SetPerEnding。...网格线的外观基本上是用画笔绘制的，可以通过yAxis->grid()->setPen()进行设置。勾号0处的网格线可以使用其他笔绘制，也可以使用setZeroLinePen进行配置。...使用多轴打印和更高级的样式 一个更复杂的示例，用于创建演示如下图，其中包含四个轴上的五个图形、纹理填充、垂直错误条、图例、小数点分隔符等。...在Qt日期/时间类上调用QDateTime::toTime_t或setTime_t。 为了达到小于1秒的精度，axis ticker使用浮点数。因此，小于1.0的值代表相应的秒分数。...这意味着没有像addGraph函数那样的addCurve或addBars函数。绘图仪应属于的QCustomPlot实例是从绘图仪构造函数中传递的轴推断出来的。
「绘图技巧」 :如何在同一个图形上显示两个colorbar 今天我们的学员交流群里有人咨询： 如何在一个图形中同时显示两个Colorbar?特别是在绘制地图的时候。...添加 在Matplotlib中，绘制两个甚至多个colorbar的核心技巧可以总结为以下两点： 绘制colorbar位置部分 使用fig.colorbar()函数映射正确的数值和绘图对象 绘制colorbar...位置部分 这一个操作一般都是使用Matplotlib中画布对象fig的*add_axes()*， 该函数的主要作用是Matplotlib中用于在图形（Figure）上添加新的坐标轴（Axes）的方法之一...其中： mappable: 需要创建色条的可映射对象（例如，返回图像或集合的绘图对象，如 imshow() 或 scatter() 的结果）。...拓展衍生，绘图知识点远超书籍本身 直播视频+拓展资料+答疑，学习更高效 「PS」：我们直播教学内容为课堂式教学，原作者带着大家对书籍一章、一节、一页的进行教学。
、3D线框图等 seaborn简介 Seaborn是一种开源的数据可视化工具，它在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，因此可以进行更复杂的图形设计和输出。...Seaborn是一种开源的数据可视化工具，它在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，因此可以进行更复杂的图形设计和输出。...第一列表示matplotlib中子图上的辅助方法，可以理解为可视化中不同种类的图表类型，如柱状图，折线图，直方图等，这些图表都可以用这些辅助方法直接画出来，属于更高层级的抽象。...，显式创建一个或多个axes对象，然后在对应的子图对象上进行绘图操作。...5.颜色名称 matplotlib提供了颜色对照表，可供查询颜色对应的名称 6.使用colormap设置一组颜色¶ 有些图表支持使用colormap的方式配置一组颜色，从而在可视化中通过色彩的变化表达更多信息
提要中提到的这几种图形都是在气象上比较常用的，地形剖面主要研究地貌对降雨、气流的影响作用；纬度高度剖面图可以用来分析降雨的某些条件，如湿层深厚、上干下湿、风向风速等；时间纬度图研究某个固定经度上的值随时间的演变...文件为.nc格式，需要使用Python中的netCDF4或者xarray库包来读取。...那么这个nc文件的精度就是0.0333°×0.0333°，由于是地形文件，显然要比常用的再分析资料精度更高；z表示高度，也就是地形。...在绘制地形填色时，我们使用的是ax.contourf命令，他要求输入横坐标，纵坐标，与横纵坐标有关系的z值。...，我们现在要绘制一个某个经度的垂直剖面图，说明我们的横坐标应该是纬度，纵坐标应该是高度，但是在气象上一般不使用高度，而是气压层，如925hPa、850hPa、700hPa、500hPa、200hPa等，
本文包含的代码是对我的教程plot.py的摘录，我将对其进行扩展使得3d绘图，动画等的最佳实践也包含进来。 教程从这里开始。对两个绘图工具Matplotlib和Plotly的使用将贯穿本教程。...Plotly：数据科学、数据分析以及我的职业生涯未来的绘图工具。 在整个过程中，plotly可以为用户提供更多的工具来保持图形的卓越和完整。 0. 准备 image.png 这是将要构建的图表。...更少的依赖意味着更多的人可以对工作进行分支，复制和构建。...删除多余的信息 无需使用网格线 数字化和纸质印刷中混乱的最终来源是网格线。即使以PDF格式呈现，网格线也不会看起来很棒（放大并查看网格线的样子），并且它们很少能帮助专注的读者进行理解。...PDF使得演示或手稿中无法再有像素图表。
摘要： Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库，它提供了丰富的绘图功能，用于创建各种类型的图表和图形。...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....否则，可以使用以下命令安装：pip install matplotlib3. 基本绘图在Matplotlib中显示中文字体需要特殊的设置，因为默认情况下Matplotlib可能无法正确显示中文字符。...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。...此外，我们还展示了数据可视化实例，展示了如何将Matplotlib应用于实际数据分析中。最后，我们介绍了Matplotlib的扩展库Seaborn和Plotly，让您了解更多可选的数据可视化工具。
我将在这篇文章中介绍matplotlib API的核心对象，并介绍如何使用这些对象来实现绘图。实际上，matplotlib的对象体系严谨而有趣，为使用者提供了巨大的发挥空间。...matplotlib使用numpy进行数组运算，并调用一系列其他的Python库来实现硬件交互。matplotlib的核心是一套由对象构成的绘图API。 matplotlib项目是由John D....在OO绘图程序中，我们并没有真正看到title, tick, tick label, xaxis, yaxis对象，而是使用ax.set_*的方法间接设置了这些对象。...然而，像素坐标不容易被纳入绘图逻辑。相同的程序，在不同的显示器上就要调整像素值，以保证图像不变形。所以一般情况下，还会有图像坐标和数据坐标。...最后，我们将这个patch对象添加到预先准备好的ax上，就完成了整个绘图。 ? 上面的过程中，我们就好像拿着一个画笔的小孩，一步步画出心目中的图画。
通过熟悉和掌握这些用法，可以快速生成各种图表，提供更加直观、美观的数据展示。pyecharts还支持更多的图表类型和自定义配置，可以根据自己的需求进行灵活调整。...希望本文能够帮助读者快速入门并使用pyecharts进行数据可视化。 更多关于pyecharts的详细文档可以参考官方文档。 Happy coding!...同时，pyecharts还支持其他类型的图表，如折线图、散点图等，可以根据实际情况选择合适的图表类型进行数据可视化展示。...缺乏交互性：尽管pyecharts支持一些基本的交互功能（如鼠标悬停提示），但相对于其他一些数据可视化库（如D3.js或Plotly），pyecharts的交互性可能相对较弱。...以下是一些常见的：Matplotlib：Matplotlib是一个流行的Python绘图库，提供了广泛的图表类型和样式选项。它的优势在于灵活性和可定制性，可以生成高质量的静态图表。
3)后端层 Matplotlib结构最底层，它定义了三个基本类，首先是FigureCanvas（图层画布类），它提供了绘图所需的画布，其次是Renderer（绘图操作类），它提供了在画布上进行绘图的各种方法...primitive是基本要素，它包含一些我们要在绘图区作图用到的标准图形对象，如曲线Line2D，文字text，矩形Rectangle，图像image等。...第一列表示matplotlib中子图上的辅助方法，可以理解为可视化中不同种类的图表类型，如柱状图，折线图，直方图等，这些图表都可以用这些辅助方法直接画出来，属于更高层级的抽象。...直接在plot()函数中设置 通过获得线对象，对线对象进行设置 获得线属性，使用setp()函数设置 from matplotlib import pyplot as plt # 设置x和y...’, ‘step’, ‘stepfilled’}之一，默认为bar，推荐使用默认配置，step使用的是梯状，stepfilled则会对梯状内部进行填充，效果与bar类似 align: 可选{‘left
我们本篇文章讲的数据可视化是面向开发人员的，是利用python中一些可视化库如：matplotlib或是seaborn通过对数据可视化，来分析数据表格中各维度间的关系或是数据分布的特性，从而有助于我们更好的理解数据...本篇文章的方法并非是面向用户做数据展示或面向企业做数据可视化，这种情况下大家可以尝试使用Echarts或Tableau等数据展示工具。...一、Matplotlib数据可视化 Matplotlib是一个Python的2D绘图库，开发者使用Matplotlib仅需要几行代码便可以轻松绘图，生成柱状图、散点图、折线图、盒图、琴图等。...完整的绘图程序如下所示，包括图例、坐标轴、取值范围、刻度值、标题、注解等内容。...总结：通过上边的案例我们分别通过matplotlib和seaborn完成了数据可视化的操作，我么可以看到Seaborn封装的更好，使用起来更简单；但Matplotlib灵活性更高、功能也更加强大。
比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。 在过去的几个月里，我意识到我使用Matplotlib的唯一原因是我花费了数百小时去学习它复杂的语法。...在本文中，我们将直接上手使用Plotly，学习如何在更短的时间内制作出更好的图表。...它允许我们看到变量随时间演变的过程或两个（或更多）变量之间的关系。 时间序列 相当一部分的真实数据会有一个时间维度。 幸运的是，plotly+cufflinks的设计考虑了时间序列的可视化。...有关添加功能的更多示例，请参阅notebook或文档。 我们可以使用单行代码在文本中添加文本注释，参考线和最佳拟合线，并且仍然可以进行所有的交互。...Plotly允许我们快速进行可视化，并帮助我们通过交互更好地探索我们的数据。 此外，必须承认的是，绘图应该是数据科学中最令人愉快的部分之一！ 使用其他库时，绘图变成了一项繁琐的任务。
我将在这篇文章中介绍matplotlib API的核心对象，并介绍如何使用这些对象来实现绘图。实际上，matplotlib的对象体系严谨而有趣，为使用者提供了巨大的发挥空间。...matplotlib使用numpy进行数组运算，并调用一系列其他的python库来实现硬件交互。matplotlib的核心是一套由对象构成的绘图API。 matplotlib项目是由John D....在OO绘图程序中，我们并没有真正看到title, tick, tick label, xaxis, yaxis对象，而是使用ax.set_*的方法间接设置了这些对象。...然而，像素坐标不容易被纳入绘图逻辑。相同的程序，在不同的显示器上就要调整像素值，以保证图像不变形。所以一般情况下，还会有图像坐标和数据坐标。...最后，我们将这个patch对象添加到预先准备好的ax上，就完成了整个绘图。 上面的过程中，我们就好像拿着一个画笔的小孩，一步步画出心目中的图画。
沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。...在本文中，我们将直接上手使用Plotly，学习如何在更短的时间内制作出更好的图表。...它允许我们看到变量随时间演变的过程或两个（或更多）变量之间的关系。 时间序列 相当一部分的真实数据会有一个时间维度。 幸运的是，plotly+cufflinks的设计考虑了时间序列的可视化。...有关添加功能的更多示例，请参阅notebook或文档。 我们可以使用单行代码在文本中添加文本注释，参考线和最佳拟合线，并且仍然可以进行所有的交互。...Plotly允许我们快速进行可视化，并帮助我们通过交互更好地探索我们的数据。 此外，必须承认的是，绘图应该是数据科学中最令人愉快的部分之一！ 使用其他库时，绘图变成了一项繁琐的任务。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
