今天我们再来分享几种不同的制作方法，大家可以自行比较下各种方法的优劣 可以先回顾下 Pyecharts 的绘制方法 使用Python自动制作《历史上的今天》宣传图片 Matplotlib 制作 Matplotlib...尤其是该库的灵活程度以及作为众多工具的基础，重要性不言而喻 下面我们来看下该如何绘制一个时间线图表 导入库以及设置 XY 轴数据 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams...先来看看最终的效果 首先准备数据，我们在新建的 Excel 文档中创建如下数据 然后插入散点图 先插入一个空白散点图，然后将 X 轴设置为【年份】，Y 轴设置为【位置】 再把 Y 轴和网格线都删除...接下来我们美化一下 X 轴 我们双击 X 轴，调出格式窗口，在坐标轴选项标签中设置【单位】，将【小】改为1，设置【刻度线】，将【主刻度线】设置为交叉 再点击【油漆桶】，选择一个线条的颜色，将宽度调整为...向图表中添加【数据标签】，即数据中事件那一列 然后再去掉 Y 值即可 最后我们还可以通过 Excel 自带的各种图标进行美化操作
通过将参数的传递方式从字符串改为布尔值，我们可以消除警告信息，使得我们的代码更加规范和可维护。在实际应用中，我们可以根据具体的绘图需求，采用适当的解决方法，以获得更好的效果。...添加数据x = [1, 2, 3, 4]y = [1, 4, 9, 16]# 绘制线图plt.plot(x, y)# 设置标题plt.title("简单线图")# 设置横纵坐标轴名称plt.xlabel...("x轴")plt.ylabel("y轴")# 显示图表plt.show()上述代码中，首先导入了matplotlib.pyplot模块，并创建了一个图表对象plt.figure()。...以下是一些Matplotlib的高级用法：子图和布局管理：Matplotlib允许将多个图表组合在一个图像中，并提供了多种布局管理方法。...Matplotlib是一个功能强大、灵活且易于使用的Python绘图库，用于创建各种类型的图表。它具有丰富的特点和灵活的设置选项，能够满足不同领域中的数据可视化需求。
摘要： Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库，它提供了丰富的绘图功能，用于创建各种类型的图表和图形。...简介Matplotlib是一个功能强大的Python数据可视化库，它可以用来绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、3D图等。...='数据')plt.title('自定义样式示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.legend()plt.show()图片注解和标签您可以在图表中添加注解和标签...总结Matplotlib是Python中强大的数据可视化工具，可以创建各种类型的图表和图形。...此外，我们还展示了数据可视化实例，展示了如何将Matplotlib应用于实际数据分析中。最后，我们介绍了Matplotlib的扩展库Seaborn和Plotly，让您了解更多可选的数据可视化工具。
最流行的工具之一是matplotlib，它是一个数学绘图库，我们将使用它来制作简单的图表，如折线图和散点图。然后，我们将基于随机漫步概念生成一个更有趣的数据集——根据一系列随机决策生成的图表。...一 折线图 1 绘制简单的折线图 下面来使用matplotlib绘制一个简单的折线图，再对其进行定制，以实现信息更丰富的数据可视化。我们将使用平方数序列1、4、9、16和25来绘制这个图表。...将这些列表传递给scatter()时，matplotlib依次从每个列表中读取一个值来绘制一个点。...函数axis()要求提供四个值：x和y坐标轴的最小值和最大值，结果如下图： ? 四 删除数据点的轮廓 matplotlib允许你给散点图中的各个点指定颜色。...='tight') 第一个实参指定要以什么样的文件名保存图表，这个文件将存储到scatter_squares.py所在的目录中；第二个实参指定将图表多余的空白区域裁剪掉。
喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。...本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。...这些包都很适合第一次探索数据，但要做演示时用这些包就不够了。 Matplotlib 是比较低级的库，但它所支持的自定义程度令人难以置信（所以不要简单地将其排除在演示所用的包之外！）...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；
之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个？...这些包都很适合第一次探索数据，但要做演示时用这些包就不够了。 Matplotlib 是比较低级的库，但它所支持的自定义程度令人难以置信（所以不要简单地将其排除在演示所用的包之外！）...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。
文章目录 Python中可以通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形，也可以用于绘制和可视化结果。...matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库，matplotlib.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt...本文用python对一批运动员数据进行操作，读取数据、数据预处理、matplotlib数据可视化，熟悉用python进行数据分析和可视化的基本方法，并绘制箱形图、散点图和直方图。...绘制箱形图 箱线图，又称箱形图 (boxplot) 或盒式图，不同于一般的折线图、柱状图或饼图等传统图表，只是数据大小、占比、趋势等等的呈现，其包含一些统计学的均值、分位数、极值等等统计量，因此，该图信息量较大...指定要绘制直方图的数据 # bins：指定直方图条形的个数 color：设置直方图的填充色 edgecolor：指定直方图的边界色 plt.hist(x=ages, bins=num_bin,
导读：喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。...本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。
标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。...Matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。用户在熟悉了核心对象之后，就可以轻易的定制图像。...饼图.png 4.6 绘制散点图plt.scatter 使用场景：显示若干数据系列中各数值的变化，类似XY轴、判断变量之间是否存在某种关联。...image.png 将y轴的4个值的列表赋值给data变量 将[0,1,2,3]这个列表赋值给x_bar变量 params变量是plt.bar方法中所有参数封装成的字典 代码第10-13行的作用是给图片添加字...image.png 6.5 从文件中加载数据并用matplotlib可视化-进阶版 将7行加载数据的代码用np.loadtxt精简为1行，代码如下所示： import matplotlib.pyplot
python中有很多将数据可视化的模块， matplotlib是最基本的一个， 也是功能非常强大的绘图库，支持绘制各种类型的统计图表。...以下是几种常见的统计图表，以及绘制方法及用例 折线图 参数： x：X轴的数据 y：Y轴的数据 label：线条的标签 color：线条的颜色 linestyle：线条的样式 marker：标记点的样式...绘制几种常见的统计图表，包括折线图、散点图、柱状图和饼图，并列出了用于自定义这些图表的常见参数。...可以根据项目实际情况进一步自定义这些图表的样式和属性。...更详细的信息和示例请查阅官方网站： https://matplotlib.org/stable/users/index.html 精彩推荐 python之生成带背景的词云图(附源码) python之redis
最近阅读学习了林骥老师的《数据化分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习，而不是简单的重复。...学习林骥老师的数据可视化的每种图表时，原来代码略微修改，使其适用于自己工作业务中的数据可视化。...林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 子弹图，它的样子有点像子弹，能够表达比较丰富的信息，例如表现好、中、差的取值范围，并突出显示实际值与目标值的差异情况...去掉那些花花绿绿的颜色，换成只有蓝色和灰色，这样反而能够让重要的信息显得更加突出； 8、坐标轴和标签文字统一换成深灰色，让它们更自然地融入背景，在视觉上不与数据进行竞争； 9、把竖直的日期标签，换成横向的简化日期格式...增加 X 轴的标题「日期」，让它与最左侧的标签对齐； 12、增加 Y 轴的标题「PM2.5」，让它与最上方的标签对齐，为了更加方便阅读，采用换行的方法，把 Y 轴的标题文字变成竖直的方向。
一旦我们创建了维度，我们可以使用ax.plot方法将数据绘制在图表上。...plt.hexbin有许多有趣的参数，包括能对每个点设置权重和将每个桶的输出数据结果改为任意的 NumPy 聚合结果（带权重的平均值，带权重的标准差等）。...我们希望使用一个图例来指明散点尺寸的比例，同时用一个颜色条来说明人口数量，我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例： 译者注：新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数，此处改为使用新的...Matplotlib 提供了子图表的概念来实现这一点：单个图表中可以包括一组小的 axes 用来展示多个子图表。这些子图表可以是插图，网格状分布或其他更复杂的布局。...这个变化可以通过动态改变轴的最大长度看的更加清楚：如果你在 notebook 执行这段代码，你可以将%matplotlib inline改为%matplotlib notebook，然后使用图表的菜单来交互式的改变图表
一旦我们创建了维度，我们可以使用ax.plot方法将数据绘制在图表上。...我们希望使用一个图例来指明散点尺寸的比例，同时用一个颜色条来说明人口数量，我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例： 译者注：新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数，此处改为使用新的...Matplotlib 提供了子图表的概念来实现这一点：单个图表中可以包括一组小的 axes 用来展示多个子图表。这些子图表可以是插图，网格状分布或其他更复杂的布局。...例如，一个数据点位于 被转换为图表中的某个位置，进而转换为屏幕上显示的像素。...这个变化可以通过动态改变轴的最大长度看的更加清楚：如果你在 notebook 执行这段代码，你可以将%matplotlib inline改为%matplotlib notebook，然后使用图表的菜单来交互式的改变图表
一旦我们创建了维度，我们可以使用ax.plot方法将数据绘制在图表上。...我们希望使用一个图例来指明散点尺寸的比例，同时用一个颜色条来说明人口数量，我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例： 译者注：新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数，此处改为使用新的...Matplotlib 提供了子图表的概念来实现这一点：单个图表中可以包括一组小的 axes 用来展示多个子图表。这些子图表可以是插图，网格状分布或其他更复杂的布局。...例如，一个数据点位于 被转换为图表中的某个位置，进而转换为屏幕上显示的像素。...：如果你在 notebook 执行这段代码，你可以将%matplotlib inline改为%matplotlib notebook，然后使用图表的菜单来交互式的改变图表。
一旦我们创建了维度，我们可以使用 ax.plot 方法将数据绘制在图表上。...我们希望使用一个图例来指明散点尺寸的比例，同时用一个颜色条来说明人口数量，我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例： （译者注：新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数，此处改为使用新的...要在 Python 中更加正规的使用颜色，你可以查看 Seaborn 库的工具和文档。 （2）颜色限制和扩展 Matplotlib 允许你对颜色条进行大量的自定义。...例如，一个数据点位于 被转换为图表中的某个位置，进而转换为屏幕上显示的像素。...：如果你在 notebook 执行这段代码，你可以将%matplotlib inline改为%matplotlib notebook，然后使用图表的菜单来交互式的改变图表。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
