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Python matplotlib 绘制双Y轴曲线图的示例代码

([0,16]) #设置x轴的取值范围 这个可以让x轴与y轴的起点一致 ax.set_xticks(np.arange(0,16)) #设置x轴的刻度范围 ax.set_xticklabels...(np.arange(0,16),rotation=30) #设置x轴上的刻度 ax.set_ylim([0,1800]) #同理y轴数值范围 ax.set_yticks(range(0,1800,300...=15) #重点 ax1=ax.twinx() #这个是能够实现双y轴的重点，共享x轴；还有一种是双x轴的图表换成ax.twiny() y1=total[['adopt','reject']]...y1.plot.bar(ax=ax1,alpha=0.5) #这个是matplotlib中条形图的绘制方法，如果使用seaborn绘制方法使用sns.barplot()函数，需要调整很多细节 #这里只设置了...y轴的刻度，x轴的刻度设置了一下偶尔会出现失败，值得注意的是要将数据对齐 ax1.set_ylim([0,1800]) ax1.set_yticks(range(0,1800,300)) ax1.set_yticklabels

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数据可视化Seaborn入门介绍

仍以鸢尾花为例，绘制双变量核密度估计图，并添加阴影得到如下图表： rugplot 这是一个不太常用的图表类型，其绘图方式比较朴素：即原原本本的将变量出现的位置绘制在相应坐标轴上，同时忽略出现次数的影响...它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。...对象，后面的x、y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是...绘图接口有stripplot和swarmplot两种，常用参数是一致的，主要包括： x，散点图的x轴数据，一般为分类型数据 y，散点图的y轴数据，一般为数值型数据 hue，区分维度，相当于增加了第三个参数...分布图 与数值型变量分布类似，seaborn也提供了几个分类型数据常用的分布绘图接口。且主要参数与前述的散点图接口参数是十分相近的。

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美化Matplotlib的3个小技巧

在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

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美化Matplotlib的3个小技巧

在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。  ...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

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python数据科学系列：seaborn入门详细教程

rugplot 这是一个不太常用的图表类型，其绘图方式比较朴素：即原原本本的将变量出现的位置绘制在相应坐标轴上，同时忽略出现次数的影响。 ? 2....它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。 ?...，后面的x、y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是scatter还是line...绘图接口有stripplot和swarmplot两种，常用参数是一致的，主要包括： x，散点图的x轴数据，一般为分类型数据 y，散点图的y轴数据，一般为数值型数据 hue，区分维度，相当于增加了第三个参数...分布图 与数值型变量分布类似，seaborn也提供了几个分类型数据常用的分布绘图接口。且主要参数与前述的散点图接口参数是十分相近的。

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美化Matplotlib的3个小技巧

在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。  ...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...我们可以清楚的观察到价格与销售量之间的反比关系。 共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。...轴坐标（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

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精品教学案例 | 利用Matplotlib和Seaborn对苹果股票价格进行可视化分析

我们将数据以年为单位进行分组，把股票最低价格的平均值和最高价格的平均值绘制于同一个画布上。...我们看到柱状图与直方图的形状很相似，但是实际上的含义及用处并不一样，直方图主要表示频率分布，其x轴为定量数据，而柱状图展示的是大小的比较，其x轴变量是分类数据。...('Close Price and Volume', fontsize=16) plt.grid(True) 此图为共享y轴的例子，共享表示的就是x轴使用同一刻度线，twinx()函数表示共享x轴，twiny...rug设置是否生成观测数值的小细条。 4.3 散点图 Seaborn中可以使用scatterplot() 函数绘制散点图。...4.5 点对图 pairplot()可以完成点对图的绘制，多用于展示变量之间的相关性；对角线上的直方图允许我们看到单个变量的分布，而上下三角形上的散点图显示了两个变量之间的关系。

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百川归海，四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

relplot(x,y,data)默认是画出两个变量x,y的散点图以体现data中x列和y列的数据关系。...relplot的参数如下： •data、x、y：分别是数据集、x轴对应值(data里的某一列的列名)、y轴对应值；•hue：色调，对数据的一种分类，通过颜色进行区分；如何指定颜色映射的规则呢？...seaborn将分类变量相关的可视图表封装在sns.catplot()里。...catplot参数： •data、x、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值，x会默认是一个分类变量，不是连续的数值；•hue：色调，将数据列映射到颜色；•orient：水平方向还是垂直方向上的分类...可以看出晚餐在tips上数值范围更广，中位数也更高。

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我用Python的Seaborn库，绘制了15个超好看图表！

柱状图 柱状图通常被用于表示分类变量，它只显示平均值(或其他参数值)。 为了使用这个图，为x轴选择一个分类列(物种)，为y轴选择一个数值列(花瓣长度)。...特征图 特征图可视化了数据集中变量之间的两两关系。 创建了一个坐标轴网格，将所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。...FacetGrid Seaborn中的FacetGrid函数将数据集的一个或多个分类变量作为输入，然后创建一个图表网格，每种类别变量的组合都有一个图表。...联合分布图 联合分布图将两个不同类型的图表组合在一个表中，展示两个变量之间的关系(二元关系)。...在上面的图表中，中间区域绘制了散点图，边侧则是密度图。 15. 分类图 cat图(分类图缩写)是Seaborn中的一种图表，可以用来可视化数据集中一个或多个分类变量与连续变量之间的关系。

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Seaborn的15种可视化图表详解

我们为x轴选择一个分类列，为y轴(花瓣长度)选择一个数值列，我们看到它创建了一个为每个分类列取平均值的图。...在该图中，每个数据点表示为一个点，并且这些点的排列使得它们在分类轴上不会相互重叠。...它创建了一个坐标轴网格，这样所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。对角线图是单变量分布图，它绘制了每列数据的边际分布。...FacetGrid函数将数据集和一个或多个分类变量作为输入，并创建一个图表网格，每种类别变量的组合都有一个图表。...='Set2',hue='species') 15、分类图 cat图(分类图的缩写)是Seaborn中的定制的一种图，它可以可视化数据集中一个或多个分类变量与连续变量之间的关系。

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【硬核干货】4500字、10个案例分享几个Python可视化小技巧，助你绘制高质量图表

# 标题：苹果公司股价 output 再添加一个Y轴 现有的这个Y轴代表的是收盘价，要是我们还想再往图表当中添加另外一列的数据，该数据的数值范围和已有的收盘价的数值范围不同，如果放在一起，绘制出来的图表可不好看...，由于它的数值范围和“Volume”这一列当中的数据，数值范围差了不少，因此我还需要一个Y轴，来代表“Volume”这一列数据的走势，代码如下 fig, ax1 = plt.subplots(figsize...将网格线去除掉 有时候我们感觉图表当中的网格线有点碍眼，就可以将其去掉，代码如下 fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12,6)) # 第二个Y轴 ax2 = ax1.twinx...", fontsize=18, color="green" ) output 这样全局的字体都被设置成了“黑体”，文本内容都是用中文来显示 X轴/Y轴上刻度字体的大小 我们还可以给..."] = 2 同时我们还可以对X轴以及Y轴上面的刻度，它们的字体大小进行设置，代码如下 # tick size ax1.tick_params(axis='both', which='major',

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10个数据可视化技巧,让你一看就懂！

现在，除了与业务相关的问题，甚至从法律的角度或者从你的业务只关心预测的结果来看——不管你如何得到它们，理解一个算法实际上是如何工作的对你会有帮助。...nrows=2，我们将创建一个由 x，y 轴组成的图形，其中只有两个图表，分布在两个不同的行中。...以类似的方式，我们还可以指定注释的对齐方式、字体大小和颜色，而「xytext」参数指示我们是否要在某个 x 或 y 方向移动注释。在上面的例子中，我们将在 y 轴上向下移动注释文本。...ax[0] 将是我们要在其中插入行的图表 32 将是绘制线的值 c = 'r' 表示图表将是红色的 如果我们使用的是 subplots，那么将 axvline 添加到相应的 axe 就很简单，如上面的示例所示...有时我们只需要在图表中添加更多信息，除了在绘图的右 y 轴上添加新的度量之外，没有其他方法可以绕过它： ax2=ax[0].twinx() 现在可以添加任何要将「ax」参数指向「ax2」的图表 sns.lineplot

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可视化神器Seaborn的超全介绍

其中三个是数值型的，两个是分类型的。两个数值变量(total_bill和tip)确定轴上每个点的位置，第三个变量(size)确定每个点的大小。...一个分类变量将数据集分割成两个不同的轴(facet)，另一个分类变量确定每个点的颜色和形状。 所有这些都是通过对seaborn函数relplot()的单个调用完成的。...专业分类图 标准散点图和线状图显示数值变量之间的关系，但许多数据分析涉及分类变量。在seaborn中有几种专门的绘图类型，它们经过了优化，用于可视化这类数据。可以通过catplot()访问它们。...与relplot()类似，catplot()的思想是公开一个通用的面向数据集的API，该API在一个数值变量和一个(或多个)分类变量之间关系的不同表示上进行泛化。...在最精细的层次上，你可能希望通过绘制散点图来调整点在分类轴上的位置，这样它们就不会重叠: sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker",

2.1K30

Python Seaborn综合指南，成为数据可视化专家

我们将一起使用它们。 使用Seaborn进行数据可视化 让我们开始吧！我已将此实现部分分为两类: 可视化统计关系 绘制分类数据 我们将研究每个类别的多个示例，以及如何使用seaborn对其进行绘制。...这里，参数是x、y，数据有在X,Y轴上表示的变量和我们要分别画出来的数据点，通过图片，我们发现了views和upvotes之间的关系。...用分类数据绘图 抖动图 Hue图 箱线图 小提琴图 Pointplot 在上面的小节中，我们了解了如何使用不同的视图表示来显示多个变量之间的关系。我们绘制了两个数值变量之间的关系图。...在本节中，我们将看到两个变量之间的关系。例子中的数据是已分类的(分为不同的组)。 我们将使用seaborn库的catplot()函数来绘制分类数据图。...当我们将Hue与boxplot一起使用时，它会沿着分类轴对齐，因此它们不会重叠。

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数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

x轴的刻度和范围可以通过xticks和xlim选项进行调整，相应地y轴使用yticks和ylim进行调整。表9-3是plot的全部选项列表。本节我会介绍这些选项中的一些，其余你可以自行探索。...在DataFrame中，柱状图将每一行中的值分组到并排的柱子中的一组。...seaborn.barplot拥有一个hue选项，允许我们通过一个额外的分类值将数据分离： In [88]: sns.barplot(x='tip_pct', y='day', hue='time',...▲图9-24 seaborn回归/散点图 在探索性数据分析中，能够查看一组变量中的所有散点图是有帮助的; 这被称为成对图或散点图矩阵。...参考seaborn.pairplot的文档字符串可以看到更多细节的设置选项。 05 分面网格和分类数据 如果数据集有额外的分组维度怎么办？使用分面网格是利用多种分组变量对数据进行可视化的方式。

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让老板和客户一看就懂 ，赞不绝口的10个数据可视化技巧

现在，除了与业务相关的问题，甚至从法律的角度或者从你的业务只关心预测的结果来看——不管你如何得到它们，理解一个算法实际上是如何工作的对你会有帮助。...nrows=2，我们将创建一个由 x，y 轴组成的图形，其中只有两个图表，分布在两个不同的行中。...以类似的方式，我们还可以指定注释的对齐方式、字体大小和颜色，而「xytext」参数指示我们是否要在某个 x 或 y 方向移动注释。在上面的例子中，我们将在 y 轴上向下移动注释文本。...ax[0] 将是我们要在其中插入行的图表 32 将是绘制线的值 c = 'r' 表示图表将是红色的 如果我们使用的是 subplots，那么将 axvline 添加到相应的 axe 就很简单，如上面的示例所示...有时我们只需要在图表中添加更多信息，除了在绘图的右 y 轴上添加新的度量之外，没有其他方法可以绕过它： ax2=ax[0].twinx（） 现在可以添加任何要将「ax」参数指向「ax2」的图表 sns.lineplot

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seaborn的介绍

此特定图显示了提示数据集中五个变量之间的关系。三个是数字，两个是绝对的。两个数值变量（total_bill和tip）确定轴上每个点的位置，第三个（size）确定每个点的大小。...一个分类变量将数据集拆分为两个不同的轴（面），另一个确定每个点的颜色和形状。 所有这一切都是通过单次调用seaborn函数完成的relplot()。...(image-af56dc-1539877746137-10)] 专业分类图 标准散点图和线图可视化数值变量之间的关系，但许多数据分析涉及分类变量。...类似于relplot()，它的想法catplot()是它暴露了一个通用的面向数据集的API，它概括了一个数值变量和一个（或多个）分类变量之间关系的不同表示。...例如，时间序列数据有时与每个时间点一起存储为同一观察单元的一部分并出现在列中。

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Python数据可视化的10种技能

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。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。...热力图 热力图，英文叫 heat map，是一种矩阵表示方法，其中矩阵中的元素值用颜色来代表，不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。...另外你也可以将这个位置上的颜色，与数据集中的其他位置颜色进行比较。 热力图是一种非常直观的多元变量分析方法。...最后我们在相应的位置上显示出属性名。这里需要用到中文，Matplotlib 对中文的显示不是很友好，因此我设置了中文的字体 font，这个需要在调用前进行定义。

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seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots

在关系图教程中，我们看到了如何使用不同的可视化表示来显示数据集中多个变量之间的关系。在示例中，我们关注的主要关系是两个数值变量之间的情况。...x, y：指定分类变量和数值变量。 hue：指定另一个分类变量，相当于给绘图加上一维，不同颜色表示不同的分类。 row, col：指定用哪个变量分行或分列展示。...x, y：指定分类变量和数值变量。 hue：指定另一个分类变量，相当于给绘图加上一维，不同颜色表示不同的分类。 row, col：指定用哪个变量分行或分列展示。...实际上在seaborn中有两种不同的分类散点图，第一种是stripplot()，stripplot()是catplot()中默认的“kind”，它使用的方法是用少量的随机“抖动jitter”来调整点在分类轴上的位置...但将类别变量放在垂直轴上通常是有帮助的(特别是当类别名称相对较长或有许多类别时)。

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Python 数据可视化,常用看这一篇就够了

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。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。...热力图是一种非常直观的多元变量分析方法，通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。 另外你也可以将这个位置上的颜色，与数据集中的其他位置颜色进行比较。...最后我们在相应的位置上显示出属性名。这里需要用到中文，Matplotlib 对中文的显示不是很友好，因此我设置了中文的字体 font，这个需要在调用前进行定义。...常用的这10 种可视化视图，可以按照变量之间的关系对它们进行分类，这些关系分别是比较、联系、构成和分布。当然我们也可以按照随机变量的个数来进行划分，比如单变量分析和多变量分析。

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