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-Day3.常见图形不同绘制方式

我们了解了常用的五种图形： 散点图 折线图 柱状图 直方图 饼图 那么如何用Matplotlib和Seaborn来画出它们。...Matplotlib：它在使用时灵活，可以定制化绘图，但是时间上的花费也比较多。...折线图 折线图能够显示数据的变化趋势，在matplotlib使用plot函数绘制，而在seaborn使用 lineplot(x,y,data=None)函数；data是传入的数据，一般是pandas中的...# plt.bar(x, height)函数，参数x代表x轴的类别，height是y轴的数值 import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(x,y) plt.show...轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow 是否阴影 labeldistance label绘制位置,相对于半径的比例, 如<1则绘制在饼图内侧 autopct控制饼图内百分比设置

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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！

：x轴名称 plt.ylabel：y轴名称 plt.xlim：x轴的范围 plt.ylim：y轴范围 plt.xticks：第一个参数为范围，数组类型；第二个参数是标签，第三个是控制标签 plt.yticks...x/y：X/Y轴数据。两者都是向量，而且必须长度相等。...▲图2 条形图 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...x：数据源 labels：(每一块)饼图外侧显示的说明文字 explode：(每一块)离开中心距离 startangle：起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow...代码清单7 绘制组合图 from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt #在同一个figure中创建一组2行2列的subplot

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Day3.数据可视化-- 可视化基础

条形图：排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱状图中。 特点：绘制连离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。(统计/对比) ?...x和y, 通过plot画图 plt.plot([3, 1, 7], [4, 5, 6]) # 在执行程序的时候展示图形 plt.show() 传入x和y时，括号中的第一个列表是x轴上的值，第二个列表是y...Matplotlib绘制折线图 折线图的绘制 from matplotlib import pyplot as plt x = range(1,8) # x轴的位置 y = [17, 17, 18, 15...绘制x轴和y轴的刻度 from matplotlib import pyplot as plt x = range(2,26,2) # x轴的位置 y = [random.randint(15, 30)...岁的时候，根据自己的实际情况，统计出来你和你同事各自从11岁到30岁每年交的男/女朋友的数量如列 #表y1和y2，请在一个图中绘制出该数据的折线图，从而分析每年交朋友的数量走势。

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-Day2.零基础如何绘制数据可视化图形

条形图 排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱状图中。 特点：绘制连离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。(统计/对比) ?...# 传入x和y, 通过plot画图 plt.plot([3, 1, 7], [4, 5, 6]) # 在执行程序的时候展示图形 plt.show() 传入x和y时，括号中的第一个列表是x轴上的值...Matplotlib绘制折线图 折线图的绘制 ? 代码解析： x轴数值的产生使用range函数，开始数字是1，结束时7，不包含8。...折线的颜色和形状设置 from matplotlib import pyplot as plt x = range(1,8) # x轴的位置 y = [17, 17, 18, 15, 11, 11...“for i in x”是一个循环，作用是表明y轴数值产生随机数的次数，次数由x轴上数值的个数决定。 运行结果： ? 绘制x轴和y轴的刻度 ?

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五分钟入门数据可视化

多变量可视化视图： 可以让一张图同时查看两个以上的变量，比如“身高”和“年龄”，你可以理解是同一个人的两个参数，这样在同一张图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值，从而分析出这两个变量之前是否存在某种联系...针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作，那么，针对数值型变量，我们也有很多可视化的方法，例如箱线图、直方图、折线图、面积图、散点图等等。...seaborn 折线图： 折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势。...在 Matplotlib 中，我们可以直接使用 plt.plot() 函数，当然需要提前把数据按照 x 轴的大小进行排序，要不画出来的折线图就无法按照 x 轴递增的顺序展示。...seaborn 如果要修改X和Y轴的参数需要这样写代码 df中的参数名字和lineplot中的参数的一一对应的，同时lineplot中的year就是x轴的名字，money就是y轴的名字 df = pd.DataFrame

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Day4.五种常见图形的绘制

在学习使用Matplotlib时我们可以体会到：它在使用时灵活，可以定制化绘图，但是时间上的花费也比较多。...掌握两个库的使用可以满足我们在不同情况下的需求。 散点图 散点图（scatter plot），它将两组数据（或者变量）的值显示在二维坐标中，适合展示两个变量之间的关系。...我们可以看到两张图的区别：matplotlib默认情况下绘图区呈现是一个长方形，而seaborn是正方形并且含有x轴和y轴的标签；seaborn还展示散点图还给出了两组数据（变量）的分布情况。...折线图 折线图能够显示数据的变化趋势，在matplotlib使用plot函数绘制，而在seaborn使用 lineplot(x,y,data=None)函数；data是传入的数据，一般是pandas中的...plt.bar(x, height)函数，参数x代表x轴的类别，height是y轴的数值 import matplotlib.pyplot as plt plt.bar(x,y) plt.show #

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绘制统计图形（一）

1 堆积图 主要结合柱状图和条形图的绘制方法来说明堆积柱状图和堆积条形图的实现方法。 1.1 堆积柱状图 仅在第二个柱状图中添加bottom参数即可。...设置x轴标签放置位置，并指定x轴标签 plt.yticks(x+bar_width/2, tick_label) plt.legend() plt.show() 3 堆积折线图、间断条形图和阶梯图 3.1...堆积折线图 堆积折线图是通过绘制不同数据及的折线图而生成的。...() 3.2 间断条形图 间断条形图是在条形图的基础上绘制而成，主要用来可视化定性数据的相同指标在时间维度上的指标值的变化情况，实现定性数据的相同指标的变化情况的有效直观比较。...，默认为pre，表示x轴上的每个数据点对应y轴上的数值向左侧绘制水平直线直到x轴上的此数据点的左侧相邻数据点为止。

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太强了，用 Matplotlib+Imageio 制作动画！

这里我将先创建静态图表的图片，然后使用Imageio创建一个GIF(动态图表)。 一共给大家介绍三种动态图表的绘制，折线图，条形图，散点图。 01 折线图 先来绘制一个简单的折线图看看。...可以看到折线图的x坐标从0一直到了40。 02 条形图 上面的折线图每次只有一个y值即可，而条形图则需要所有的y值，如此所有的条形才能同时移动。...所以在结束的时候会显示一段时间的空白。 可以设置一下条形图当前位置到下个位置的速度，让过渡变得平滑。 将当前位置和下一个位置之间的距离除以过渡帧数。...当然也有一些值得改进的地方，比如添加标题。通过插值的方式来使过渡变得更平滑，甚至可以让条形图在x轴上移动。 这里大家就可以自行去研究啦。...03 散点图 要绘制动态散点图，则需要同时考虑x轴和y轴的值。 这里不一定要在每帧上显示相同数量的点，因此需要对其进行校正来进行过渡。

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浅谈matplotlib.pyplot与axes的关系

()直接绘图 就像各种教程和书上的常规操作一样，我们可以用plt.plot(), plt.bar()等绘制不同类型的图（部分总结如下表） 表一 plt中用于绘图的部分函数 函数名 作用 plt.bar(...) 条形图 plt.barh() 横排条形图 plt.boxplot() 箱线图（plt.box()是另一个函数） plt.hist() 频率直方图 plt.plot() 折线图 我们可以用plt的其他一些函数来对图表的标题等进行设置...plt.xticks();plt.yticks() 设置x;y轴刻度 plt.xlim();plt.ylim() 设置x;y轴范围 plt.annotate() 设置标注 （具体的参数和用法详见 https...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...设置x;y轴标题 ax.set_xticks(); ax.set_yticks() 设置x;y轴刻度 ax.set_xlim(); ax.set_ylim() 设置x;y轴范围 ax.annotate

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让数据动起来！用Python制作动画可视化效果，让数据不再枯燥！

这里我将先创建静态图表的图片，然后使用Imageio创建一个GIF(动态图表)。 一共给大家介绍三种动态图表的绘制，折线图，条形图，散点图。 01 折线图 先来绘制一个简单的折线图看看。...可以看到折线图的x坐标从0一直到了40。 02 条形图 上面的折线图每次只有一个y值即可，而条形图则需要所有的y值，如此所有的条形才能同时移动。...所以在结束的时候会显示一段时间的空白。 可以设置一下条形图当前位置到下个位置的速度，让过渡变得平滑。 将当前位置和下一个位置之间的距离除以过渡帧数。...当然也有一些值得改进的地方，比如添加标题。通过插值的方式来使过渡变得更平滑，甚至可以让条形图在x轴上移动。 这里大家就可以自行去研究啦。...03 散点图 要绘制动态散点图，则需要同时考虑x轴和y轴的值。 这里不一定要在每帧上显示相同数量的点，因此需要对其进行校正来进行过渡。

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Python 数据分析（二）：Matplotlib 绘图

简介 Matplotlib 是 Python 提供的一个绘图库，通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图，安装使用 pip install matplotlib 命令即可...绘图 下面我们来学习一下如何使用 Matplotlib 绘制常用统计图。 2.1 折线图 折线图可以显示随某一指标变化的连续数据。...2.1.1 单线 首先，我们来看一下如何使用 Matplotlib 绘制一个简单的折线图，具体实现如下： from matplotlib import pyplot as plt x = range(...1, 7) y = [13, 15, 14, 16, 15, 17] plt.title('折线图') plt.xlabel('x 轴') plt.ylabel('y 轴') plt.plot(x, y...('y 轴') ''' color：颜色 linewidth：线的宽度 marker：折点样式 linestyle：线的样式，主要包括：'-'、'--'、'-.'、':' ''' plt.plot(x,

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学会这7个绘图工具包，Matplotlib可视化也没那么难

Matplotlib提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱形图等。...代码清单1　绘制散点图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(30) y = np.arange(30)+3...图2　条形图 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...折线图的主要参数及各参数说明如表4所示。 表4　折线图的主要参数及各参数说明 ? 以某广告平台随日期变化的用户请求数为例，我们用折线图来表现其变化趋势，如代码清单3所示，其可视化结果如图3所示。...代码清单7　绘制组合图 from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt #在同一个figure中创建一组2行2列的subplot

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让你彻底弄懂用Python绘制条形图（柱状图）

二、竖放条形图 1 竖放条形图绘图原理 Python中绘制竖放条形图需用matplotlib.pyplot中的bar函数，该函数的基本语法为： bar(x, height, [width], [...3 优化显示竖放条形图 以时间为横轴，每年收盘价均值为纵轴绘制竖放条形图，并添加标题和轴标签等，具体语句如下： result = date[['收盘价']].groupby(date.index.year...1 横放条形图绘图原理 Python中绘制横向条形图需用matplotlib.pyplot中的barh函数，该函数和bar函数类似，它的基本语法为： barh(y, width, [height]...五、叠加条形图 有时一个变量的数值恒小于另一个变量，这时可以把两个条形图绘制到一个条形图中，用不同的颜色显示这两个条形图即可。...有时需要把两组数值绘制在同一个条形图中，以股票最高价和最低价为示例，绘制拼接条形图，具体语句如下： result = date.groupby(date.index.year).agg(high=('最高价

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数据可视化：认识Matplotlib

轴标签 plt.xlabel("x轴") #设置y轴标签 plt.ylabel("y轴") #绘制折线图 plt.plot(x, y) #将折线图显示 plt.show() 代码运行结果会生成y=2x的坐标图...绘制折线图方法plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x:x轴数据，列表或数组，可选 y:y轴数据，列表或数组 format_string：控制曲线的格式字符串，可选，..."y轴") plt.scatter(x, y, color='r', marker='*') plt.show() 代码运行结果会生成x轴和y轴指定点的坐标图，如图所示。...，在简单意义上已经完成了一个简单的数据获取、分析以及可视化的过程。...: 横坐标（序列） height：纵坐标（系列） width：条形图的宽度，默认是0.8，可以根据实际大小设置，以更加美观 bottom：用于绘制堆叠条形图，默认值为None align：x轴刻度标签的对齐方式

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【matplotlib】2-使用统计函数绘制简单图形

使用统计函数绘制简单图形 1.函数bar()–用于绘制柱状图 函数功能： 在x轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名： plt.bar(x, y) 参数说明： x: 标示在x轴上的定性数据的类别 y...plt.xlabel('category') plt.ylabel('weight(kg)') plt.show() 2.函数barh()–用于绘制条形图 函数功能： 在y轴上绘制定性数据的分布特征...调用签名： plt.barh(x, y) 参数说明： x: 标示在y轴上的定性数据的类别 y: 每种定性数据的类别的数量 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib...('weight(kg)') plt.show() 3.函数hist()–用于绘制条形图 函数功能： 在x轴上绘制定量数据的分布特征 调用签名： plt.hist(x) 参数说明： x: 在x轴上绘制箱体的定量数据输入值...函数功能： 在极坐标轴上绘制折线图 调用签名： plt.polar(theta, r) 参数说明： theta: 每个标记所在射线与极径的夹角 r: 每个标记到原点的距离 import matplotlib.pyplot

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解决利用plt.plot绘图时，横坐标出现浮点小数而不是整数的情况(坐标轴刻度)

我们可以手动指定刻度及其对应的标签，从而得到我们期望的坐标轴刻度。 希望本篇文章对你解决这个问题有所帮助！在实际应用中，我们经常需要绘制某个指标随时间变化的趋势图。...pythonCopy codeimport matplotlib.pyplot as pltimport datetime# 模拟数据，x轴为日期，y轴为用户访问量dates = [datetime.date...接着，我们使用plt.xticks函数将横坐标的刻度设置为日期，这样就能保证横坐标显示的是整数而不是浮点数。最后，我们添加了x轴标签、y轴标签和标题，通过plt.show()显示图表。...在Python中，plt.plot是matplotlib库中一个常用的函数，用于绘制折线图。折线图是一种常见的数据可视化方式，通过连接数据点形成折线来展示数据的趋势和变化。...('示例折线图')plt.legend()plt.show()上述代码中，我们首先定义了x和y两个数组作为折线图的横坐标和纵坐标数据。

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在iOS 16中用SwiftUI Charts创建一个折线图

然而，使用Charts框架可以提供大量的图表来探索对应用程序中的数据最有效的方法，从而使它变得更加容易。 下面是以前关于在SwiftUI中从头开始创建条形图和线形图的文章。...定义一个结构来保存日期和该日的步数，并为当前周创建一个数组。...这些可以通过将图表标记从LineMark改为其他类型的标记（如BarMark）来生成条形图。...SwiftUI Charts 中创建一个包含两个系列步数数据的折线图 在折线图中显示多个基于工作日的步数系列 最初尝试在折线图中显示多组数据的问题是X轴使用了日期。...当前的周数紧接着上一周，所以每一个点都是沿着X轴线性递增绘制的。 有必要只用工作日作为X轴的数值，这样所有的周日都在同一个X坐标上绘制。

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