8.9 自定义图例 原文：Customizing Plot Legends 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science...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和样式。...最后，请注意，对于这样的地理数据，如果我们可以显示州边界或其他特定于地图的元素，则会更清楚。...为此，一个很好的工具选择是 Matplotlib 的 Basemap 附加工具包，我们将在“地理数据和 Basemap”中探讨。 多个图例 有时在设计绘图时，你需要在同一轴域上添加多个图例。...来实现），你会看到该函数只包含一些逻辑，创建合适的Legend艺术家，然后将其保存在legend_属性中，并在绘图时添加到图形中。
统计学家Hans Rosling在TED上关于《亚洲何时崛起》的演讲，其所采用的数据可视化展示方法可谓是近年来经典的可视化案例之一，动态的气泡图生动的展示了中国和印度是如何在过去几十年拼命追赶欧美经济的整个过程...，还需要对不同地区(Region)进行颜色赋值(这里我主要分成四个地区，也可以按照country_metadata.csv文件中的设定进行地区分类，本文如此设置，纯属为了绘图方便，本意无其他任何含义)，...（4）第 61 行 ax.set_axisbelow(True)设置网格等属性位于图层属性之下，这是比较懒的设置方法，当涉及绘制多种图表时，可以在各自绘制时设置 zorder 属性，确定每个图层的顺序。...（6）第 90-93 行 对图例进行属性设置，详细设置可查看官网，但需要指出的是，90行设置图例标题字体大小，除此之外还有set_fontcolor、set_fontface等字体或其他属性的设置方法，...个人知识点有限，难免会有出错的地方，如发现请指出，我会第一时间回复并进行更正。
统计学家Hans Rosling在TED上关于《亚洲何时崛起》的演讲，其所采用的数据可视化展示方法可谓是近年来经典的可视化案例之一，动态的气泡图生动的展示了中国和印度是如何在过去几十年拼命追赶欧美经济的整个过程...（4）第 61 行 ax.set_axisbelow(True)设置网格等属性位于图层属性之下，这是比较懒的设置方法，当涉及绘制多种图表时，可以在各自绘制时设置 zorder 属性，确定每个图层的顺序。...红色框内为类别图例添加，绿色框内为散点大小图例添加，结果如下： （6）第 90-93 行 对图例进行属性设置，详细设置可查看官网，但需要指出的是，90行设置图例标题字体大小，除此之外还有set_fontcolor...、set_fontface等字体或其他属性的设置方法，这里提出就是为了告诉大家，别忘了python万物皆可对象。...个人知识点有限，难免会有出错的地方，如发现请指出，我会第一时间回复并进行更正。
Layer地图图层定义了GIS数据集如何在地图视图中进行符号化和标注（即描绘）。每个图层都代表ArcMap中的一部分地理数据，例如具有特定主题的数据。...内容列表中的图层顺序决定着各图层在数据框中的绘制顺序（从下到上）。 ? 地图的内容列表有助于管理地图图层的显示顺序和符号分配，还有助于设置各地图图层的显示和其他属性。...数据框 对于给定的地图范围和地图投影，数据框将显示以特定顺序绘制的一系列图层。位于地图窗口左侧的内容列表显示由数据框中各图层组成的列表。 ? 页面布局 通过在页面上排布和组织各种地图元素即构成布局。...常见的地图元素包括一个或多个数据框（每个数据框都含有一组有序的地图图层）、比例尺、指北针、地图标题、描述性文本和符号图例。 ?...符号类型有很多种，例如： 主要用于显示点位置的标记 用于显示线状要素和边界的线符号 用于填充面的填充符号 用于设置字体、字号、颜色和其他文本属性的文本符号。
雷达图是通过多个离散属性比较对象的最直观工具，掌握绘制雷达图的方法将会为生活和工作带来乐趣。...本例数据来源于网络，某大学本科一年级不同分院学生在五种核心通识能力方面的数据，使用多个工具来绘制多级雷达图，即在一组同心圆上填充不规则五边形，其每个顶点到圆心的距离代表分院学生的某种能力。...本文通过Excel、PowerBI和Python分别绘制雷达图，其中比较有意思的是在PowerBI里运行Python代码，绘制雷达图。下面我们就来一起学习吧。...但他们分别将行和列作为维度，即行列倒置，选择时需要仔细看清楚你需要的那个。 选择结束后，就跟其他图表一样了，调整格式即可，如颜色、图例排布，字体大小等等，结果如下。 ?...当然，肯定不限于小编所列举的这几中方法，还有很多其他绘制雷达图的方法，大家都可以去尝试。欢迎和小编联系，一起探讨学习。
当多个系列的数据存在极强的不可分离的关联意义时，为了避免在同一个直角系内同时展现时产生混乱，需要使用联动的多图表对其进行展现。...利用某地区一年的降水量和蒸发量数据绘制双y轴的折线图与柱状图混搭图表， <!...open方法至少带一个参数用于指定打开的新网页的网址，open方法还可带多个其他参数用于指定新打开网页的其他属性。 在ECharts中，所有的鼠标事件都包含一个参数params。...在回调函数中获得对象中的数据名、系列名称，然后在数据中索引得到其它的信息后，再更新图表、显示浮层等。 利用产品销量和产量利润数据绘制柱状图，如图所示。...-all.js才可设置effect属性）、自定义的数据加载动画蒙板颜色等属性。
例如，当你有多个图表时，读者在阅读图表，视线在图表和图例之间来回切换时，可能会觉得很乏味。另一种可以解决此类困惑的方法是在下图所示的图上直接添加信息。...对于上述的sin / cos的示例(非常简单)，这四种解决方案都是合适的，但当有很多实际数据一起使用时，可能这种方法就失效了。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。当仅仅使用默认参数时，确实比较方便。并且它们的默认位置通常对大多数图表都比较合适。...# 默认情况下，y 标签的 x 坐标和 x 标签的 y 坐标由刻度标签边界框确定， # 但是如果有多个轴，这可能会导致多个标签对齐不良。...mutation_scale: 箭头样式的属性(例如head_length)的缩放比例值。mutation_aspect: 变异前，矩形的高度将被该值挤压，变异框将被其倒数拉伸。
我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒： ?...散点图矩阵（SPLOM）允许你可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！ ?...当你键入 px.scatter（data，x ='col1'，y='col2'） 时，Plotly Express 会为数据框中的每一行创建一个小符号标记 - 这就是 px.scatter 的作用 -...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：你整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等...你可以对大多数函数使用 category_orders 参数来告诉 px 你的分类数据“好”、“更好”、“最佳” 等具有重要的非字母顺序，并且它将用于分类轴、分面绘制 和图例的排序。
Python大数据分析 一、seaborn简介 seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到...，默认为True cbar：bool型变量，用于控制是否在绘制二维核密度估计图时在图像右侧边添加比色卡 color：字符型变量，用于控制核密度曲线色彩，同plt.plot()中的color参数，如'r'...(drop=True) 首先我们不修改其他参数只传入数据来观察绘制出的图像： #绘制iris中petal_width参数的核密度估计图 ax = sns.kdeplot(iris.petal_width...x,y：代表待分析的成对变量，有两种模式，第一种模式：在参数data传入数据框时，x、y均传入字符串，指代数据框中的变量名；第二种模式：在参数data为None时，x、y直接传入两个一维数组，不依赖数据框...data：与上一段中的说明相对应，代表数据框，默认为None kind：字符型变量，用于控制展示成对变量相关情况的主图中的样式 color：控制图像中对象的色彩 height：控制图像为正方形时的边长
坐标轴刻度设置 (5). 图例 (6). 更多的设置 二、 图形的控制与表现 1．图形窗口 (1). 图形窗口的创建和选择 (2). 在一个图形窗口中绘制多个子图形 (3)....加注坐标轴标识和图形标题 (2). 图中加注文本 (3). 指定TeX字符 (4). 在图形中添加图例框 4. 图线形式和颜色 (1). 图线的形式 (2). 线的颜色 (3)....图线的其他属性 ---- 之前在进行Matlab编程时，画图总是非常重要的一部分，在这里整理一下常用的绘图函数，以作备用。...一、二维曲线和图形 MATLAB提供了多种二维图形的绘制命令 命令名 含义和功能 area 面域图；主要用于表现比例、成分 bar 直方图；主要用于统计数据 compass 射线图；主要用于方向和速度...在图形中添加图例框 legend(字符串1，字符串2，…) 例：在当前图形中添加图例说明。
我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。 我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒： ?...散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。 数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！...当您键入 px.scatter（data，x ='col1'，y='col2'） 时，Plotly Express 会为数据框中的每一行创建一个小符号标记 - 这就是 px.scatter 的作用 -...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等...您可以对大多数函数使用 category_orders 参数来告诉 px 您的分类数据“好”、“更好”、“最佳” 等具有重要的非字母顺序，并且它将用于分类轴、分面绘制 和图例的排序。
，有两点需要说明，一方面，在ggplot2绘图过程中均采用图层思想，将多个图形进行叠加和设置；另一方面，图层思想是通过代码中的加号（+）表现出来的。...（如轴信息、边框色、填充色等），但要求属性值来自于原始的绘图数据data； data：指定绘图所需的原始数据，如果使用默认的NULL值，则图形数据将来自于ggplot函数；如果指定一个明确的数据框，则该数据框将覆盖...：用于设置条形图的其他属性信息，如统一的边框色、填充色、透明度等； width：用于设置条形图的宽度，默认为0.9的比例； binwidth：该参数在条形图中已不再使用，但可以使用在绘制直方图的geom_histogram...；如果设置为FALSE，则不显示任何图例；如果设置为TRUE，则显示图例； inherit.aes：bool类型的参数，绘图时是否延用ggplot函数中的数据和轴属性，默认为TRUE；根据作者的经验，如果...ggplot函数中的数据与geom_*函数中的数据存在冲突时，可以将该参数设置为FALSE； 为使读者进一步理解和掌握上面所介绍的函数，接下来利用如上的geom_bar绘制几种常见的条形图。
我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。 我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒： ?...在你的Jupyter 笔记本中查看这些单行及其启用的交互： image.png 散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。...当您键入 px.scatter（data，x ='col1'，y='col2'） 时，Plotly Express 会为数据框中的每一行创建一个小符号标记 - 这就是 px.scatter 的作用 -...仅接受整洁输入所带来的最终优势是它更直接地支持快速迭代：您整理一次数据集，从那里可以使用 px 创建数十种不同类型的图表，包括在 SPLOM 中可视化多个维度 、使用平行坐标、在地图上绘制，在二维、三维极坐标或三维坐标中使用等...您可以对大多数函数使用 category_orders 参数来告诉 px 您的分类数据“好”、“更好”、“最佳” 等具有重要的非字母顺序，并且它将用于分类轴、分面绘制 和图例的排序。
前言 在大数据时代，数据可视化成为了分析和展示数据的重要手段。Pyecharts 是一个基于 Python 的强大数据可视化库，能够快速生成易于分享和交互的可视化图表。...画廊中的图表通常是交互式的，可以在网页上直接与图表进行互动，例如缩放、筛选或者查看详细数据。 二、安装Pyecharts Win+R 打开运行对话框，在对话框中输入cmd并回车进入命令提示符。...三、全局配置项 Pyecharts 提供了多种全局配置选项，可以帮助我们调整图表的整体外观和行为。这些全局配置项可以在创建图表时进行设置，以改变图表的样式、颜色、标题等属性。...animation 动画关于图表的显示（开启/关闭） 其他选项 tooltip 提示框的整体设置 其他选项 series...针对特定系列的设置 四、折线图绘制 基本流程： ①导入必要的模块 ②创建折线图对象 ③添加 X 轴数据 ④添加 Y 轴数据 ⑤设置全局选项 ⑥渲染或生成图像
它们两个编程语言的可视化体系也非常复杂，目前主流的是R的ggplot2和Python的matplotlib、seaborn，我们来分开介绍一下： ggplot2绘图体系的核心思想是将数据映射到图形属性上...图层（Layer）：图层是ggplot2中最基本的组成单元。每个图层都由数据、图形属性和统计变换组成。通过将多个图层叠加在一起，可以创建复杂的图形。...几何对象（Geom）：几何对象是图层中的图形元素，用于表示数据的形状、大小、颜色等属性。ggplot2提供了多种几何对象，如点、线、条形、面积等。...ggplot2提供了多种坐标系，如笛卡尔坐标系、极坐标系等。 主题（Theme）：主题用于设置图形的整体样式，包括背景色、字体、标签等。...那我们接下来体验一下使用R的ggplot2和Python的matplotlib绘制一张饼图吧！
一、简介 seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化...，本文以jupyter notebook为编辑工具，针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot，对其参数设置和具体用法进行详细介绍。 ...类的花对应的属性值 virginica = iris.loc[iris.species == "virginica"].reset_index(drop=True) 首先我们不修改其他参数只传入数据来观察绘制出的图像...中聚合了前面所涉及到的众多内容，用于对成对变量的相关情况、联合分布以及各自的分布在一张图上集中呈现，其主要参数如下： x,y：代表待分析的成对变量，有两种模式，第一种模式：在参数data传入数据框时...，x、y均传入字符串，指代数据框中的变量名；第二种模式：在参数data为None时，x、y直接传入两个一维数组，不依赖数据框 data：与上一段中的说明相对应，代表数据框，默认为None kind
本教程将解释如何使用 Python 在 Plotly 图形上手动添加图例文本大小和颜色。在本教程结束时，您将能够在强大的 Python 数据可视化包 Plotly 的帮助下创建交互式图形和图表。...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。...DataFrame（） 方法，用于从数据字典创建数据帧。 然后使用 px.scatter（） 方法创建散点图。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。...Python 中手动将图例颜色和图例字体大小添加到绘图图形中。...在 Plotly 图形中包含故事是数据可视化的重要组成部分。如果在某些情况下默认设置不足，则可能需要手动调整图例颜色和文本大小。
3）、range：指定直方图数据的上下界，默认包含绘图数据的最大值和最小值。 4）、normed：是否将直方图的频数转换成频率。 5）、weights：该参数可为每一个数据节点设置权重。...15）、label：设置直方图的标签，可通过legend展示图例。 16）、stacked：当有多个数据时，是否需要将直方图呈堆叠摆放，默认水平摆放。...6）、fit：指定一个随机分布对象，需调用scipy模块中随机分布函数，用于绘制随机分布概率密度曲线。 7）、hist_kws：以字典形式传递直方图的其他修饰属性，如填充色、边框色、宽度等。...8）、kde_kws：以字典形式传递核密度图的其他修饰属性，如线的颜色、线的类型等。 9）、rug_kws：以字典形式传递须图的其他修饰属性，如线的颜色、线的宽度等。...10）、fit_kws：以字典形式传递须图的其他修饰属性，如线的颜色、线的宽度等。 11）、color：指定图颜色，除了随机分布曲线的颜色。
作者 | FaceBook Research 编译 | VK 来源 | Github Visdom，用于创建、组织和共享实时丰富数据可视化的灵活工具。支持Python。...窗格中更新属性时触发 `propertyId`-在属性列表中的位置 `value`-新属性值 Click-单击“图像”窗格时触发，具有一个参数： `image_coord`-字典，其中x字段和y字段用于在可能缩放...在复选框中选择多个环境将向服务器查询所有环境中具有相同标题的图，并将它们绘制在单个图中。创建一个附加的比较图例窗格，该窗格具有与每个选定环境相对应的数字。...使用与“x_name”相对应的图例更新各个图，其中“x”是与比较图例窗格相对应的数字，而“name”是图例中的原始名称。 注意：比较环境视图对高吞吐量数据不可靠，因为服务器负责生成比较内容。...视图 可以简单地通过拖动窗口顶部来管理视图，但是存在其他功能可以使视图井井有条并保存常见视图。视图管理对于在Windows的多个常见组织之间进行保存和切换非常有用。
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