本周推荐书目：《Python程序设计实验指导书》，董付国编著，清华大学出版社 正文=================== 图例往往位于图形的一角或一侧，用于对所绘制的图形中使用的各种符号和颜色进行说明...扩展库matplotlib.pyplot的函数legend()用于设置当前子图的图例样式和在当前子图中显示图例（要求绘制的曲线、散点、柱等图形已设置label属性），如果有多个子图的话可以使用gca()...该参数的值也可以是包含2个实数的元组，例如(0.8, 0.3)表示图例的左下角在子图中的位置 bbox_to_anchor 用来指定图例在bbox_transform坐标系中的位置，通常为包含2个实数的元组...例2 生成模拟数据，创建两个子图，分别绘制正弦曲线和余弦曲线，把两个子图的图例显示在一起，并显示于子图之外。 ? 运行效果： ?...例3 生成模拟数据，绘制正弦曲线、余弦曲线和两个散点图，然后分别为曲线和散点图设置图例，在一个图形上显示两个图例。 ? 运行效果： ?
：元组型，用于控制画幅大小，格式为(x, y) ax：matplotlib坐标轴对象，如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加的ax 知晓了上述主要参数之后，下面我们通过实际案例来学习修改各个参数得到的效果...同时映射颜色与尺寸 geoplot允许用户同时映射色彩和尺寸，但同一张图中的图例只能显示色彩或尺寸其中之一的信息，使用legend_var参数来选择让哪一种映射信息显示在图例上： # 简单绘制波士顿行政区划...2.3 在模仿中学习 在本系列文章基础可视化篇的最后我们对数据可视化专家用R绘制的澳大利亚火灾影响地图进行了模仿，从而加深对geopandas数据可视化的融会贯通，而本文作为geoplot篇的上半篇...在分析了原图的R代码之后，我们将整幅图拆解分为四个图层，1是柏林最边缘的灰色轮廓，这其实是整个柏林区域面数据向外生成缓冲区之后的效果；2是柏林各行政区区划，3是柏林内部的部分OSM路网，构成了图中依稀可见的类似纹路的要素...，4是所有的充电桩点数据，即图中黄色的半透明散点，其中除路网线数据可视化以外的其他图层我们均使用geoplot来实现。
元组型，用于控制画幅大小，格式为(x, y) ax：matplotlib坐标轴对象，如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加的ax 知晓了上述主要参数之后，下面我们通过实际案例来学习修改各个参数得到的效果...值得注意的是在我们映射值到散点大小上时，默认条件下会自动在图例中按照等间距法分出5段，这样得到的图例各个圆圈大小过渡保证了均匀。...同时映射颜色与尺寸 geoplot允许用户同时映射色彩和尺寸，但同一张图中的图例只能显示色彩或尺寸其中之一的信息，使用legend_var参数来选择让哪一种映射信息显示在图例上： # 简单绘制波士顿行政区划...，目前为止所有可用的地图如下图所示： 图14 2.3 在模仿中学习 在本系列文章基础可视化篇的最后我们对数据可视化专家用R绘制的澳大利亚火灾影响地图进行了模仿，从而加深对geopandas数据可视化的融会贯通...，即图中黄色的半透明散点，其中除路网线数据可视化以外的其他图层我们均使用geoplot来实现。
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...：bool型变量，用于控制是否绘制核密度估计的累计分布，默认为False shade_lowest：bool型变量，用于控制是否为核密度估计中最低的范围着色，主要用于在同一个坐标轴中比较多个不同分布总体...在同一个子图中绘制两个不同一维总体的核密度估计图，这里为了把它们区分开分别定义了label参数以显示在图例中： ax1 = sns.kdeplot(setosa.petal_width,label='setosa.petal_width...') ax2 = sns.kdeplot(virginica.petal_width,label='virginica.petal_width') 在同一个子图中绘制两个不同二维总体的核密度估计图：...，用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况，即不添加任何数学意义上的拟合，单纯的将记录值在坐标轴上表现出来，相对于kdeplot，其可以展示原始的数据离散分布情况，其主要参数如下： a：一维数组，传入观测值向量
在使用可以使用Matplotlib时可以使用plt.subplots()命令一次创建多个子图的占位符，输入参数nrows和ncols定义要返回的行和列的数量。...可以通过调用ax2 = ax.twinx()来创建另一个y轴;ax2.set_ylabel(“Second y-axis”);但这会使绘制图例等事情变得复杂，因为现在绘图配置在同一子图中被分成两个容器，...有时将主标题左对齐并添加更多信息(如数据源)可能会很有用，或者使用不同的字体或较小的字体右对齐。...legends 图例是子图中的辅助框，它告诉我们哪些数据点属于哪个逻辑组。...，例如当调用ax.twinx()时，需要在绘制图例之前收集对艺术家的引用并将它们组合起来，以避免在同一子图中绘制两个图例。
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... cumulative：bool型变量，用于控制是否绘制核密度估计的累计分布，默认为False shade_lowest：bool型变量，用于控制是否为核密度估计中最低的范围着色，主要用于在同一个坐标轴中比较多个不同分布总体...在同一个子图中绘制两个不同一维总体的核密度估计图，这里为了把它们区分开分别定义了label参数以显示在图例中： ax1 = sns.kdeplot(setosa.petal_width,label='setosa.petal_width...在同一个子图中绘制两个不同二维总体的核密度估计图： ax1 = sns.kdeplot(setosa.sepal_width,setosa.sepal_length,...三、rugplot rugplot的功能非常朴素，用于绘制出一维数组中数据点实际的分布位置情况，即不添加任何数学意义上的拟合，单纯的将记录值在坐标轴上表现出来，相对于kdeplot，其可以展示原始的数据离散分布情况
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。...而下图中，用轴标签替换轴刻度标签，即在轴中间加上说明标签，为了使其更靠近轴，删除了可能与标签碰撞的中心刻度。此外，将标题其向右移动，并相应地移动图例框，将其放置在标题下方，并且使用一行两列的排列方式。...注释图形最简单的方法是在想要注释的点附近添加标签，如下图所示。图中，为了使得标签独立于数据分布保持可读性，为标签添加了一个白色的轮廓。...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。
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。...用于点的大小的图例 有时，图例默认值不足以满足给定的可视化效果。例如，你可能正在使用点的大小来标记数据的某些特征，并且想要创建反映这一点的图例。这是一个例子，我们将使用点的大小来表示加州城市的人口。...我们想要一个标识点大小比例的图例，我们将通过绘制一些没有条目的标记数据来实现它： import pandas as pd cities = pd.read_csv('data/california_cities.csv...'], cities['area_total_km2'] # 将点绘制为散点图，使用尺寸和颜色，但没有标签 plt.scatter(lon, lat, label=None,...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。
本文将通过三个简单的例子，讲解如何在Tableau中通过颜色图例、字母顺序和国家来控制Z-Order。 z-order是二维对象重叠的顺序，例如，在散点图中彼此叠加的圆圈。...由颜色图例标记顺序 以下是使用Tableau世界指标数据中的女性预期寿命和婴儿死亡率制作的散点图。我已经使用Region（即大陆）在颜色上绘制了这个散点图。...只需在颜色图例中拖动较高或较低的Region（或手动对标记卡上的区域进行排序），即可控制图例的顺序。 您可能想知道亚洲的其他国家，这些国家在颜色图例中处于同一水平。...请注意，保加利亚（欧洲）和巴西（美洲）绘制在中国之上，尽管亚洲颜色图例中高于它们。这是因为Tableau正在使用国家名称的顺序（标记卡上的顶层属性），而不是颜色图例。...现在我们可以将鼠标悬停在视图中的每个点上，因为较小的点绘制在较大的点之上，而不管国家或地区如何。 下面是Tableau Visualization显示的三个示例。
蓝线是使用数学优化构建的，以尽可能地沿该线最大化数据点之间的方差，数据在二维空间中沿蓝线具有最大方差。 我们称这条线为我们的第一个主成分。...第一个主成分将捕获大部分方差；第二个主成分将捕获第一个未解释的方差的第二大部分，依此类推。 实际上，主成分是通过确保特征之间没有信息重叠来尽可能有效地表示数据及其差异的特征组合。...数据 数据包含177个样本和13个变量的数据框；vintages包含类标签。这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同栽培品种的葡萄酒进行化学分析的结果：内比奥罗、巴贝拉和格里格诺葡萄。...# 看一下数据 head(no) 输出 转换和标准化数据 对数转换和标准化，将所有变量设置在同一尺度上。...\[,1:2\], # 设置标签的位置 此外，我们还可以在分数图中的组别上添加95%的置信度椭圆。
，用于导入plotly中所有图形对象，在导入相应的图形对象之后，便可以根据需要呈现的数据和自定义的图形规格参数来定义一个graph对象，再输入到plotly.offline.iplot()中进行最终的呈现...，而一张图中可以叠加多个trace，如下面的例子： import numpy as np import plotly import plotly.graph_objs as go '''创建仿真数据'...和'auto'几个可选项 y：数值型，-2到3之间，用于设置图例在竖直方向上的位置，默认为1 yanchor：str型，用于直接设置图例竖直方向上的固定位置，有'top'、'middle...'、'bottom'和'auto'几个选项 下面是一个简单的例子： 将图例的位置挪动到图像中心，即百分比上（0.5,0.5）的位置： import numpy as np import plotly import...控制网格的列数 pattern：str型，用于控制一页多图中子图之间坐标轴的共享情况，'coupled'表示每一列共享同一个x轴，每一行共享一个y轴，'independent'表示每个子图xy轴独立
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). 在一个已有的图形上绘图 2．坐标轴控制命令 (1) 坐标轴的范围 (2) 显示比例对绘图结果的影响 3．图形标注 (1)....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)....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...clf：用于清除当前图形窗口中的内容。 shg：用于显示当前图形窗口。 (2). 在一个图形窗口中绘制多个子图形 subplot(m,n,p)：把窗口分成m×n个小窗口，并把第p个窗口当作当前窗口。...例：将4 个图形显示在同一个图形窗口中。
绘图语法规则 2.2 graph对象 plotly中的graph_objs是plotly下的子模块，用于导入plotly中所有图形对象，在导入相应的图形对象之后，便可以根据需要呈现的数据和自定义的图形规格参数来定义一个...从上面的简单实例可以看出trace创建的大致方式，而一张图中可以叠加多个trace，如下面的例子： import numpy as np import plotly import plotly.graph_objs...str型，用于直接设置图例水平位置的固定位置，有'left'、'center'、'right'和'auto'几个可选项 y：数值型，-2到3之间，用于设置图例在竖直方向上的位置，默认为1 ...yanchor：str型，用于直接设置图例竖直方向上的固定位置，有'top'、'middle'、'bottom'和'auto'几个选项 下面是一个简单的例子： 将图例的位置挪动到图像中心，即百分比上（0.5,0.5...，同rows，控制网格的列数 pattern：str型，用于控制一页多图中子图之间坐标轴的共享情况，'coupled'表示每一列共享同一个x轴，每一行共享一个y轴，'independent'表示每个子图
2 geoplot进阶 上一篇文章中的pointplot()、polyplot以及webmap()帮助我们解决了在绘制散点、基础面以及添加在线地图底图的问题，为了制作出信息量更丰富的可视化作品，我们需要更强的操纵矢量数据与映射值的能力...2.1 Choropleth Choropleth图又称作地区分布图或面量图，我们在系列之前的深入浅出分层设色篇中介绍过其原理及geopandas实现，可以通过将指标值映射到面数据上，以实现对指标值地区分布的可视化...图5 可以看到，在kdeplot()主要参数均为默认值的情况下，我们得到了点数据空间分布的概率估计结果及其等高线，譬如图中比较明显能看到的两个点分布较为密集的中心，下面我们调整n_levles参数到比较大的数字...()可以用来绘制这种图，尴尬的是sankey()绘制出的OD流向图实在太丑，但sankey()中将数值映射到线数据色彩和粗细的特性可以用来进行与流量相关的可视化，其主要参数如下： df：传入对应的GeoDataFrame...图12 针对其河流宽度方面的可视化，我们基于上文中的sankey()来实现，由于原图中南极洲区域实际上是夸大了的，其R源码中设置的纬度范围达到了-110度，这是原作者为了放得下标题内容，所以在图像下部区域虚构了一篇区域
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。...通过组合和调整这些概念，ggplot2可以绘制出高度可定制的、美观且具有统计意义的图形。它的语法简洁明了，易于学习和使用，同时也具有很高的灵活性和扩展性。...Seaborn是一个建立在Matplotlib之上的Python数据可视化库，轻松创建各种统计图表和美化数据可视化，提供了高级接口和定制化选项，使数据科学家和分析师能够更轻松地制作漂亮且具有信息价值的图表...它提供了许多用于绘制统计图表的高级函数，如散点图、直方图、小提琴图和回归图等。 美观的默认样式：Seaborn具有吸引人的默认绘图样式和颜色主题，使图表在外观上更具吸引力。...#添加饼图的图例和调整图例的位置 ax1.axis('equal') ax2.axis('off') ax2.legend(patches, labels, loc='center left',frameon
2 geoplot进阶 上一篇文章中的pointplot()、polyplot以及webmap()帮助我们解决了在绘制散点、基础面以及添加在线地图底图的问题，为了制作出信息量更丰富的可视化作品，我们需要更强的操纵矢量数据与映射值的能力...()主要参数均为默认值的情况下，我们得到了点数据空间分布的概率估计结果及其等高线，譬如图中比较明显能看到的两个点分布较为密集的中心，下面我们调整n_levles参数到比较大的数字： # 图层1：行政边界...而geoplot.sankey()可以用来绘制这种图，尴尬的是sankey()绘制出的OD流向图实在太丑，但sankey()中将数值映射到线数据色彩和粗细的特性可以用来进行与流量相关的可视化，其主要参数如下...：元组型，用于控制画幅大小，格式为(x, y) ax：matplotlib坐标轴对象，如果需要在同一个坐标轴内叠加多个图层就需要用这个参数传入先前待叠加的ax 下面我们以2015年华盛顿街道路网日平均交通流量数据为例.../Day26_Hydrology，同样是用R语言实现，对全球主要河流的形态进行优雅地可视化： 图12 针对其河流宽度方面的可视化，我们基于上文中的sankey()来实现，由于原图中南极洲区域实际上是夸大了的
图表是数据探索过程的基础，它们让我们更好地理解我们的数据——例如，帮助识别异常值或所需要做的数据处理或者作为建立机器学习模型提供新的想法和方式。绘制图表是任何数据科学报告的重要组成部分。...Figure 对象由轴（或子图）组成；每个轴都定义了一个具有不同图对象（标题、图例、刻度、轴）。下图说明了 matplotlib 图的各种组件。...为了绘制线图，matplotlib 在点之间进行插值。可以使用“marker”属性来突出显示实际数据点，如下图所示。...1000).cumsum()) props = { 'title': 'Matplotlib title', 'xlabel': 'Stages' } ax.set(**props) 在同一图中绘制不同数据时...因此，我们使用标签“label和legend”方法来添加图例。
如下面动图所示，分组的名字自己根据实际取名即可。 有了这个多组基因富集后整合起来的数据，就可以用BIC绘图了。数据粘贴就不展示了，直接看参数选择。...与单组富集结果相比，最大的改动就在： 新增的Group列而非 log_odds_ratio列作为横轴(X-axis)信息 提交后获得结果。图中每个点代表一个富集的条目，在Y轴有对应标记。...这里换一套数据更好展示(因为Group2、Group3是模拟数据，直接从Group1中抽取出来的，所以绘制出来会存在重叠) GOID Ontology Term Level q...图中每个点代表一个富集的条目，在Y轴有对应标记。...点的形状则代表其所属的组信息。 但是这个图出现了一个问题，图例显示不全。最简单的解决办法就是把图的宽度和高度调大。 结果就正常了，可以下载PDF版、PPT版（如果选了参数）和对应的R代码
这两个函数在绘制数据曲线的图形时，其使用方式与plot()函数和matplot()函数类似，许多参数也是完全一样。...前两个向量分别给出线段起始点的x坐标和y坐标，后面两个向量分别给出线段终止点的x坐标和y坐标。...在plot()函数中，也可以使用sub=选项。调用title()函数会变得很灵活，例如，当一个标题需要应用于同时展示的多个图中时，可以用此函数。...05 图例 可以使用legend()函数来向图中增加图例。前两个参数是图例框左上方的x坐标和y坐标，接下来的参数是图例文本和出现在图例框中的绘图符号，例如：pch=和lty=。...对于工作在同一会话的其他绘图函数，都会使用默认设置。即这类绘图函数更改的都是临时设定或者内部设定。
例: 用不同的线型和颜色在同一坐标内绘制曲线 及其包络线。 x=(0:pi/100:2*pi)'; y1=2*exp(-0.5*x)*[1,-1]; y2=2*exp(-0.5*x)....双纵坐标函数plotyy 在Matlab中，如果需要绘制出具有不同纵坐标标度的两个图形，可以使用plotyy函数，它能把具有不同量纲，不同数量级的两个函数绘制在同一个坐标中，有利于图形数据的对比分析...text函数是在坐标点（x，y）处添加图形说明。 legend函数用于绘制曲线所用线型、颜色或数据点标记图例，图例放置在空白处，用户还可以通过鼠标移动图例，将其放到所希望的位置。...对数坐标图 在实际应用中，经常用到对数坐标，Matlab提供了绘制对数和半对数坐标曲线的函数，其调用格式为： semilogx（x1，y1，选项1，x2，y2，选项2，…） semilogy（x1，...饼图 – pie(x)：绘制数据 x 的饼图，x 可以是向量或者矩阵，x 中的每一个元素将代表饼图的一个扇区，同时饼图中显示各元素总和的比例。
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