本文介绍基于Python中matplotlib模块与seaborn模块，利用多个列表中的数据，绘制小提琴图（Violin Plot）的方法。 ...小提琴图作为一种将箱型图与核密度图分别所能表达的信息相结合的数据可视化图，在数据分析中得以广泛应用；本文就详细介绍在Python中，对存储于多个列表（List）中的数据，绘制小提琴图的方法。...；li_1、li_2与li_3是三个列表，其各自的元素个数可以相同，也可以不同，我们稍后需要分别对三者中的数据绘制小提琴图；plt.figure(dpi = 300)表示设置绘图的DPI为300，其后的第一句代码...接下来，我们即可通过sns.violinplot()函数绘制小提琴图；这一函数还有很多参数，可以调整小提琴图的各项可视化配置，具体大家可以查看函数的官方帮助文档。...随后，通过plt.xlabel()函数、plt.xticks()函数等调整图片坐标轴标签、刻度标签的具体配置。最后，通过plt.savefig()函数将绘制好的小提琴图保存在指定路径中。
对应代码： """ 散点图的基本用法 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import example_utils # 随机生成数据...对应代码： """ pcolor/pcolormesh的基本用法 记住一点：假如数据在矩形区域内建议使用imshow，这样速度更快。...此例子展示imshow不能使用的场景 """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.cbook import...streamplot": Vector fields', y=0.96) # fig.savefig('vector_example.png', facecolor='none') plt.show() 9 数据分布图...对应代码： """ Matplotlib 提供许多专业的绘制统计学相关的图函数 更多统计学相关图可使用 Seaborn 库，它基于Matplotlib编写。
将Matplotlib绘制的图显示到Tkinter中 tkinter是python的一个GUI库，有时候PC端UI界面上需要显示复杂的图时候就会用到这点。...) a = f.add_subplot(111) # 添加子图:1行1列第1个 # 生成用于绘sin图的数据 x = np.arange(0, 3, 0.01) y = np.sin(2 * np.pi...* x) # 在前面得到的子图上绘图 a.plot(x, y) # 将绘制的图形显示到tkinter:创建属于root的canvas画布,并将图f置于画布上 canvas = FigureCanvasTkAgg...注意：NavigationToolbar2TkAgg已经被弃用了，使用python3.5.2中的命令为NavigationToolbar2Tk 例子2 import math import numpy...(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) #把matplotlib绘制图形的导航工具栏显示到tkinter窗口上 toolbar =
R语言 - 线图绘制 对应代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import example_utils x = np.linspace...R语言 - 箱线图（小提琴图、抖动图、区域散点图） 对应代码： """ 散点图的基本用法 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...快学学大牛最爱的t-SNE算法吧, 附Python/R代码 对应代码： """ pcolor/pcolormesh的基本用法 记住一点：假如数据在矩形区域内建议使用imshow，这样速度更快。...此例子展示imshow不能使用的场景 """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.cbook import...R语言 - 箱线图一步法 对应代码： """ Matplotlib 提供许多专业的绘制统计学相关的图函数 更多统计学相关图可使用 Seaborn 库，它基于Matplotlib编写。
可用于实现数据实时采集并显示的场景 效果展示 ?...，通过调用这个类就能实现图形绘制和修改。...自带的NavigationToolbar可以实现绘制图的基本操作：平移、放大、保存图像、显示鼠标位置（x，y）的数据等 2、self.gridlayout1.addWidget(self.fig1)就是把绘制的图像本身作为一个控件...实现做图，不同类型的图形做图参考matplotlib官网。...这里数据接收通过QTimer来延迟时间（隔1s）并通过函数产生计数，append更新数据，做图，刷新图像，self.fig2.draw()实现图像绘制。
第四部分介绍如何从后台获取业务数据及在窗体上展示绘图库图形 分为4个项目： 1）UI项目，此项目包含了View和Controller的基类的定义，以及某种View和Controller的实现。...这里并没有使用IOC的容器，而是用泛型参数的形式把view声明到controller里，在controller构造的时候，用反射的方式创建特定的View对象，同时需要绘制图件的Painter 对象和需要的数据服务也会被创建...View对象中声明窗体展示，数据加载，创建painter等事件，声明需方法LoadData和backgroundwork，使用异步的方式加载数据。...，值为0，采样点数为可变值，数据中记录该值。...4）Data项目，包含远程的数据代理及本地数据获取提供。
逻辑部分： 1 var vm = new Vue({ 2 3 el: '#vmchart', 4 5 data: { 6 7 // 绘制统计图...（横纵坐标，数据从后台会返回一个数组，数组由对象组成） 8 // 统计图数据（timeline：时间轴x）(datanum：数据y) 9 chartData: [...数组去重思想） 86 $.each(vm.timeline,function(i,v){ 87 88 timeObj[v] = "0"; 89 90 }); 91 92 // 在定义后台返回的数组...，赋值到对象中以取代应该不为0的数组 93 $.each(vm.chartData,function(i,v){ 94 95 timeObj[v.timeline] = v.datanum...(timeObj[index]); 103 104 } 105 106 /** 107 * 统计图 108 */ 109 // 基于准备好的dom，初始化echarts实例 110 var myChart
除此之外，plt.axes也可通过接收尺寸参数实现多子图绘制：在添加子图时传入一个含有4个数值的元组，分别表示子图的底坐标和左坐标（设置子图原点位置）、宽度和高度（设置子图大小），从而间接实现子图仅占据画板的一块子区域...应用plt.axes绘制多子图 通过axes绘制多子图，应对简单需求尚可，但面对复杂图表绘制时难免过于繁琐：需要手工计算各子图的原点位置和大小，意味着可能需要多次尝试。...实际上，GridSpec只是对subplot接口的一个变形，本质上仍然是执行类似subplot多子图流程：通过切片将多子图合并，实现不规则多子图的绘制。...应用plt.GridSpec实现复杂多子图绘制 05 自定义配置 实际上，前述在配置图例过程中，每次绘制都需要进行大量自定义代码设置（这也是matplotlib的一个短板），在少量绘图工作时尚可接受，但在大量相似绘图存在重复操作时...seaborn，是对matplotlib的高级封装，具有更为美观的图形样式和颜色配置，并提供了常用的统计图形接口，如pairplot()适用于表达多组数据间的关系 ggplot，也是对matplotlib
Seaborn 中的关系型图绘制函数如下所示： 数据分布型图 在对数据进行分析或建模之前，我们需要先了解数据的分布情况，以及数据的覆盖范围、中心趋势、异常值等基本情况。...Seaborn 中的数据分布型图绘制函数： 分类数据型图 在面对数据组中具有离散型变量（分类变量）的情况时，我们可使用以 X 轴或 Y 轴作为分类轴的绘图函数来绘制分类数据型图。...Seaborn 中的回归分析型图绘制函数： 多子图网格型图 相比 Matplotlib，Seaborn 提供了多个子图网格绘图函数，它们可快速实现分面图的展示。...在面对按数据子集绘图、分行或分列显示子图和不同类型图组合等绘图要求时，多子图网格绘制功能不但可以一次性可视化展示数据集中各变量的变化情况，而且可以减少绘制复杂图的时间。...提供的 PairGrid () 函数主要用于绘制数据集中具有成对关系的多子图网格型图。
引言 在推出散点颜色密度图的matplotlib 绘制教程后，有小伙伴反应能否出一篇多子图共用一个colorbar的系列教程，这里也就使用自己的数据进行绘制(数据一共四列，具体为真实值和使用三个模型计算的预测值...实现颜色和数值间的对应关系 在绘制多子图共用colorbar时，最重要的就是对颜色映射进行设置，这里使用了matplotlib.color.Normalize()进行颜色和数值对应设置。...详细代码 多子图共用colorbar的详细代码如下： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.cm...此外，我们设置colorbar也不是只绘制最后一个子图的colorbar,而其他子图不绘制，那样容易导致子图大小不一。...可以看出红圈中还是和排序前的有较大不同的。 05. 总结 原创不易，整理代码和数据更是不易，希望大家多一份理解和支持啊！
图表元素设置 图表元素设置主要是指 数据源选择、图大小、标题、坐标轴文字、图例、网格线、图颜色、字体大小、线条样式、色系、多子图、图形叠加与绘图引擎等等。...常见图表类型 在介绍完图表元素设置后，我们演示一下常见的几种图表类型。 柱状图 柱状图主要用于数据的对比，通过柱形的高低来表达数据的大小。...多子图展示 # 绘制多子图 df.hist(color="k", alpha=0.5, bins=50) ?...其他图表类型 在常见图表中，有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1） 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/...以上就是本次全部内容，感兴趣的朋友可以后台回复 955 在可视化文件夹领取案例数据及代码演示文件。
引言 上期的推文Python-matplotlib 学术型散点图绘制 推出后，很多小伙伴比较喜欢 ? ?...，希望能够推出更多的类似绘制教程推文，当然，也提出了一些问题，比如 学术图表的字体设置、相关性散点图绘制线的完善，以及多图绘制等问题，本期推文就针对此问题进行一一解决。 02....合并多图 python-matplotlib绘制多子图的方法也比较简单，下面就将黑白散点和彩色散点图同时绘制，避免后期排版操作。具体代码如下： ? 结果如下： ? 05....(该图片来源于网络，如侵权，望告知删除) python-matplotlib 绘制这类相关性散点图也比较简单，核心代码如下： #网格设置 ax.grid(which='major',axis='y'...能力有限，如发现错误，后台交流和进群讨论啊！
Matplotlib是Python中最受欢迎的数据可视化软件包之一，它是Python常用的2D绘图库，同时它也提供了一部分3D绘图接口。...我们可以使用 pyplot 中的 subplot() 和 subplots() 方法来绘制多个子图。...subplot()函数 绘制多子图，需要先划分画布并指定绘制区域 subplot()函数作用 划分画布并指定绘制区域 使用方法 subplot(行数, 列数, 区域号) 区域号： 从左到右、从上到下...多子图的标题分为总标题和子图标题 • 设置总标题: pyplot.suptitle(‘总标题’) • 设置子图标题: pyplot.title(‘子图标题’) 小结 绘制多子图的步骤 1....准备数据:绘制几个子图就准备几份数据 2. 绘制子图 3.
简介 科研论文配图多图层元素（字体、坐标轴、图例等）的绘制条件提出了更高要求，我们需要更改 Matplotlib 和 Seaborn 中的多个绘制参数，特别是在绘制含有多个子图的复杂图形时，容易造成绘制代码冗长...多子图绘制处理 共享轴标签 在使用 Matplotlib 绘制多子图时，不可避免地要进行轴刻度标签、轴标签、颜色条（colorbar）和图例的重复绘制操作，导致绘图代码冗长。...此外，我们还需要为每个子图添加顺序标签（如 a、b、c 等）。ProPlot 可以直接通过其内置方法来绘制不同样式的子图标签，而 Matplotlib 则需要通过自定义函数进行绘制。...ProPlot 中的 figure () 函数的 sharex、sharey、share 参数可用于控制不同的轴标签样式，它们的可选值及说明如下： 下面是使用 ProPlot 绘制的多子图轴标签共享示意图...更简单的颜色条和图例 在使用 Matplotlib 的过程中，在子图外部绘制图例有时比较麻烦。通常，我们需要手动定位图例并调整图形和图例之间的间距，为图例在绘图对象中腾出绘制空间。
数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，可以帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。...常见的数据可视化库有： matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。...数据读取：pd.read_csv/pd.read_excel 数据清洗（预处理）：理解pandas中的apply和map的作用和异同 可视化，兼容matplotlib语法(今天重点) 准备工作 如果你之前没有学过...使用的是伦敦天气数据，一开始我们只有12个月的小数据作为例子 #jupyter notebook中需要加这行代码 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot...横坐标轴参数x传入的是df中的列名Month 纵坐标轴参数y传入的是df中的列名Tmax 折线图 上面的图就是折线图，折线图语法有三种 df.plot(x='Month', y='Tmax') df.plot
在MySQL中，为了保证数据的一致性和完整性，在对数据进行读写操作时通常会使用锁来保证操作的原子性和独占性。...加锁和解锁操作是MySQL中常用的操作之一，下面将详细介绍在MySQL中实现数据的加锁和解锁的方法和技巧。...在MySQL中还有其他几种锁类型，如行级锁、表级锁、意向锁等，这里不再赘述。...二、在MySQL中实现数据的加锁和解锁 在MySQL中，数据的加锁和解锁可以通过以下方法实现： 1、使用LOCK TABLES语句进行锁定和解锁操作 使用LOCK TABLES语句可以对指定的表进行锁定...在MySQL中实现数据的加锁和解锁需要谨慎处理，需要根据具体情况选择合适的方式进行操作，避免出现死锁、性能问题等不良后果。
又或者是不是在面对多个matplotlib子图时写了大量的循环代码来设置属性？最后还是不是希望只精通一个Python绘图包就可以把二维、空间等类型图表绘制方法都掌握？？...因为你还没发现这个Python科学绘图宝藏工具包 可以让你一步设置sci发表级别的配图格式的话，那本期推文将告诉你如何使用更少的代码实现繁琐的自定义绘图需求，当然，也是符合出版需求的配图，主要内容如下：...(无论是出版级别还是略带艺术气息) 都需要熟悉大量的绘图函数，如颜色、刻度、轴脊、字体等，当涉及绘制多子图时，这些操作都会耗费我们大量的精力，不经导致编写代码冗长，而且还易出错，具体可以查看下我之前的文章...Python-matplotlib 学术散点图 EE 统计及绘制 和 Python-matplotlib 横向堆积柱状图绘制。...A-b-c 多子图序号添加 除了上面 format() 大大缩减代码量，我们在介绍了我认为比较方便的绘图方法-多子图序号自动添加。
库的色系表 # 指定色系 x = df.plot.bar(colormap='rainbow') 多子图 通过subplots参数决定是否以多子图形式输出显示图表 # 多子图 x = df.plot.line...常见图表类型 在介绍完图表元素设置后，我们演示一下常见的几种图表类型。 柱状图 柱状图主要用于数据的对比，通过柱形的高低来表达数据的大小。...) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多，条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh...df["a"].plot.hist(orientation="horizontal", cumulative=True) 多子图展示 # 绘制多子图 df.hist(color="k", alpha...其他图表类型 在常见图表中，有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1） 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/
最近在学习数据可视化，梳理一下其中一些诸如pandas绘图、matplotlib绘图、pyplot(plt)、axes等概念。 重要的事情说三遍：axes不是axis！axes不是axis！...上面这个例子就展示了pyplot(plt)的特点，不用指明对象就能进行画图和设置，当我们在同一个程序中的图比较少的时候这是方便的，但当我们同一个程序中的图很多的时候，这种没有显性对象的方式会导致我们没有办法重新调用之前的图...在matplotlib中,有两个重要的对象类型：figure对象可以把它想成一张空白图纸，在上面可以绘制一个或多个axes对象（还可以有其他对象等）。...注意对比表二和表四，很多作用相同的东西，跑到了axes这里要多加一个set_ 用实例化axes的方式画图很重要，因为多子图的绘制更是需要依赖axes对象。...我还会分两期分别介绍一下axes与多子图的绘制和axes与pandas绘图的关系。
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