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十分钟入门 Python 绘图库 Matplotlib 入门教程

用户图形界面工具包 使用Matplotlib,能够轻易生成各种类型图像,例如:直方图,波谱,条形,散点图等。...注2:如果没有必要,下文截图会去掉图形外侧边框,只保留图形主体。 一次绘制多个图形 有些时候,我们可能希望一次绘制多个图形,例如:两组数据对比,或者一组数据不同展示方式等。...线性 前面的例子中,线性横轴点都是自动生成,而我们很可能希望主动设置它。另外,线条我们可能也希望对其进行定制。...pie函数详细说明参见这里:matplotlib.pyplot.pie 条形 bar函数用来绘制条形。条形常常用来描述一组数据对比情况,例如:一周七天,每天城市车流量。...[0, 5000) bins数组用来指定我们显示直方图边界,即:[0, 100) 会有一个数据点,[100, 500)会有一个数据点,以此类推。

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Python 绘图库 Matplotlib 入门教程

用户图形界面工具包 使用Matplotlib,能够轻易生成各种类型图像,例如:直方图,波谱,条形,散点图等。...注2:如果没有必要,下文截图会去掉图形外侧边框,只保留图形主体。 一次绘制多个图形 有些时候,我们可能希望一次绘制多个图形,例如:两组数据对比,或者一组数据不同展示方式等。...线性 前面的例子中,线性横轴点都是自动生成,而我们很可能希望主动设置它。另外,线条我们可能也希望对其进行定制。...pie函数详细说明参见这里:matplotlib.pyplot.pie 条形 bar函数用来绘制条形。条形常常用来描述一组数据对比情况,例如:一周七天,每天城市车流量。...[0, 5000) bins数组用来指定我们显示直方图边界,即:[0, 100) 会有一个数据点,[100, 500)会有一个数据点,以此类推。

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9种统计学图形matplotlib画法|收藏收藏!

上一讲,我们给大家介绍了matplotlib快速上手教程,介绍了常用线性图形散点图画法。 今天我们继续升级!给大家讲解一些常用统计学图形画法,学会正确使用matplotlib进行绘制。...我们将从函数功能、实例代码、参数讲解、效果演示四个层面来讲解每一种统计希望大家能对python数据可视化有一个直观认识! ? ? ? ? ? ?...() 参数说明:绘制雷达plt.polar(theta,r,marker) theta:在极坐标系下坐标点角度 r:在极坐标系下坐标点极点距离 marker:定义各个点样式 3....) plt.show() 参数说明 绘制误差棒plt.errorbar(x,y,fmt,yerr,xerr,ecolor,mfc,mec,capthick,capsize) x:数据点水平位置 y...小伙伴们可以动手输入以上代码,看看输出结果是否达到预期,能否感受到matplotlib绘图细致精美。 最后,感谢大家阅读。下一节,我们将继续介绍这些统计学图形在具体实践环节使用

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50 个数据可视化图表

本文总结了在数据分析和可视化中最有用 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python matplotlib 和 seaborn 库选择要显示可视化对象。...下图显示了数据中各组之间最佳拟合线差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线,请从 sns.lmplot() 调用中删除 hue ='cyl' 参数。...抖动(Jittering with stripplot) 通常,多个数据点具有完全相同 X 和 Y 值。结果,多个点绘制会重叠并隐藏。...然而,发散型条形(Diverging Bars)相比,条缺失减少了组之间对比度和差异。 13....条形(Bar Chart) 条形是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中,我为每个项目使用了不同颜色,但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色,除非您按组对其进行着色。

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Python中最常用 14 种数据可视化类型概念代码

本文总结介绍了多种可视化及其适合使用场景,并同时展示使用了常用绘图包(plotly、 seaborn 和 matplotlib绘制这些代码。 条形 条形是用矩形条显示分类数据图形。...复合折线图也可以称作堆叠面积,堆叠面积和基本面积图一样,唯一区别就是图上每一个数据集起点不同,起点是基于前一个数据集,用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化趋势线,展示是部分整体关系...它由从中心点绘制几个半径组成。 带标记雷达 在这些中,蜘蛛图上个数据点都被标记。 填充雷达 在填充雷达图中,线条和蜘蛛网中心之间空间是彩色。...它将系列中个数据点表示缺失数据点粗略近似值拟合曲线连接起来。 plotly code 在 plotly 中,它是通过将 line_shape 指定为 spline 来实现。...小提琴 一般来说,小提琴是一种绘制连续型数据方法,可以认为是箱形核密度结合体。当然了,在小提琴图中,我们可以获取箱形图中相同信息。

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10个实用数据可视化图表总结

其他库,如 matplotlib、seaborn、bokeh(交互式绘图)也可用于绘制它。 3、等高线密度(Contour ) 二维等高线密度是可视化特定区域内数据点密度另一种方法。...这是为了找到两个数值变量密度。例如,下面的显示了在每个阴影区域有多少数据点。...我们这里绘制了两个变量 sepal_width 和 sepal_length 密度。 当然,也可以使用其他库,如seaborn、matplotlib等。...我们也可以用这个从文本中找到经常出现单词。 总结 数据可视化是数据科学中不可缺少一部分。在数据科学中,我们数据打交道。手工分析少量数据是可以,但当我们处理数千个数据时它就变得非常麻烦。...如果我们不能发现数据集趋势和洞察力,我们可能无法使用这些数据。希望上面介绍可以帮助你深入了解数据。

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总结了50个最有价值数据可视化图表

本文总结了在数据分析和可视化中最有用 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表可以使用 python matplotlib 和 seaborn 库选择要显示可视化对象。...下图显示了数据中各组之间最佳拟合线差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线,请从 sns.lmplot() 调用中删除 hue ='cyl' 参数。...抖动(Jittering with stripplot) 通常,多个数据点具有完全相同 X 和 Y 值。结果,多个点绘制会重叠并隐藏。...然而,发散型条形(Diverging Bars)相比,条缺失减少了组之间对比度和差异。 13....它可以使用基于 matplotlib joypy 包轻松构建。 注:需要安装 joypy 库 25.

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50个最有价值数据可视化图表(推荐收藏)

下图显示了数据中各组之间最佳拟合线差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线,请从 sns.lmplot() 调用中删除 hue ='cyl' 参数。 ?...抖动(Jittering with stripplot) 通常,多个数据点具有完全相同 X 和 Y 值。结果,多个点绘制会重叠并隐藏。...然而,发散型条形(Diverging Bars)相比,条缺失减少了组之间对比度和差异。 ? 13....它可以使用基于 matplotlib joypy 包轻松构建。 注:需要安装 joypy 库 ? 25....条形(Bar Chart) 条形是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中,我为每个项目使用了不同颜色,但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色,除非您按组对其进行着色。 ?

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使用Python城市交通大数据分析可视化研究案例

可以通过肘部法则(Elbow Method)来选择合适K值。 初始化簇中心:随机选择K个数据点作为初始簇中心。 分配数据点:将每个数据点分配到离它最近簇中心。...我们使用Matplotlib绘制每个站点小时交通趋势。(source[8]) Seaborn:基于Matplotlib构建,Seaborn简化了复杂图表创建过程,特别适合统计分析。...我们使用Seaborn来绘制站点之间交通模式对比。(source[9]) 结果与洞察 通过PCA和K-Means聚类分析,我们得到了以下洞察: 交通模式差异:不同站点交通模式存在显著差异。...以下是一个使用Matplotlib绘制时间序列示例: import matplotlib.pyplot as plt # 绘制时间序列 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot...以下是一个使用Plotly绘制交互式时间序列示例: import plotly.express as px # 绘制交互式时间序列 fig = px.line(df, x='Datetime',

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Matplotlib数据可视化!

Matplotlib是一个Python 2D绘图库(使用Matplotlib发布mpl_toolkits库可以画3D图形 ),能够以多种硬拷贝格式和跨平台交互式环境生成出版物质量图形,用来绘制各种静态...最简单创建figure以及axes方式是通过pyplot.subplots命令,创建axes以后,可以使用Axes.plot绘制最简易折线图。...ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 3, 2]) 这句代码里面第一个参数是数据集里各个数据点X值集合,第二个参数数据集里各个数据点Y值集合。...例子 和MATLAB命令类似,你还可以通过一种更简单方式绘制图像,matplotlib.pyplot 方法能够直接在当前axes上绘制图像,如果用户未指定axes,matplotlib会帮你自动创建一个...Axes:matplotlib宇宙核心,容纳了大量元素用来构造一幅幅子,一个figure可以由一个或多个子组成。 Axis:axes下属层级,用于处理所有和坐标轴,网格有关元素。

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Matplotlib数据可视化!

Matplotlib是一个Python 2D绘图库(使用Matplotlib发布mpl_toolkits库可以画3D图形 ),能够以多种硬拷贝格式和跨平台交互式环境生成出版物质量图形,用来绘制各种静态...最简单创建figure以及axes方式是通过pyplot.subplots命令,创建axes以后,可以使用Axes.plot绘制最简易折线图。...ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 3, 2]) 这句代码里面第一个参数是数据集里各个数据点X值集合,第二个参数数据集里各个数据点Y值集合。...Axes:matplotlib宇宙核心,容纳了大量元素用来构造一幅幅子,一个figure可以由一个或多个子组成。 Axis:axes下属层级,用于处理所有和坐标轴,网格有关元素。...而如果采用第二种绘图接口,绘制同样,代码是这样: plt.figure() IPython 里面需要加这行,jupyter notebook则不用,原因见。

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使用Python城市交通大数据分析可视化研究案例

可以通过肘部法则(Elbow Method)来选择合适K值。初始化簇中心:随机选择K个数据点作为初始簇中心。分配数据点:将每个数据点分配到离它最近簇中心。...(source)Matplotlib:作为Python中最基础可视化库,Matplotlib提供了丰富绘图功能,可以创建各种类型图表。我们使用Matplotlib绘制每个站点小时交通趋势。...(source)Seaborn:基于Matplotlib构建,Seaborn简化了复杂图表创建过程,特别适合统计分析。我们使用Seaborn来绘制站点之间交通模式对比。...以下是一个使用Matplotlib绘制时间序列示例:import matplotlib.pyplot as plt# 绘制时间序列plt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot...以下是一个使用Plotly绘制交互式时间序列示例:import plotly.express as px# 绘制交互式时间序列fig = px.line(df, x='Datetime', y='

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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情况(坐标轴刻度)

解决 利用plt.plot绘图时,横坐标出现浮点小数而不是整数情况(坐标轴刻度)在使用matplotlibplt.plot函数进行绘图时,有时会遇到横坐标出现浮点小数情况,而我们希望是整数刻度...这可能会导致图表可读性降低,因此需要解决这个问题。问题描述假设我们有一个数据集,横坐标表示时间点,纵坐标表示某个指标的数值。...我们可以手动指定刻度及其对应标签,从而得到我们期望坐标轴刻度。 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趋势。...在Python中,plt.plot是matplotlib库中一个常用函数,用于绘制折线图。折线图是一种常见数据可视化方式,通过连接数据点形成折线来展示数据趋势和变化。...运行代码后,我们可以看到一个简单折线图,横坐标为1到5,纵坐标为对应据点。图表还包含了坐标轴标签、标题和图例。plt.plot是Python中matplotlib库中用于绘制折线图函数。

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机器学习第12天:聚类

生成随机数据: 使用NumPy生成一个包含100个数据点二维数组,每个数据点有两个特征。 指定簇数量: 将num_clusters设置为希望簇数,这里设置为3。...应用K-means算法: 创建KMeans对象,指定簇数量,然后使用fit方法拟合数据。模型训练完成后,每个数据点将被分配到一个簇,并且簇中心点将被计算。...获取簇标签和中心点: 使用labels_属性获取每个数据点簇标签,使用cluster_centers_属性获取每个簇中心点。 可视化聚类结果: 使用循环遍历每个簇,绘制簇中据点。...然后,使用scatter函数绘制簇中心点,并为添加标题、轴标签和图例。...= 3 # 使用KMeans算法进行聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters) kmeans.fit(data) # 获取每个数据点所属簇标签 labels

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【Python数据分析可视化】:使用Matplotlib】实现销售数据全面分析 ——【Matplotlib】数模学习

绘制第一个数据集:使用ax1.plot(x, y1, 'g-')方法绘制第一个数据集。参数'g-'表示绿色实线。...创建第二个Y轴:使用ax1.twinx()方法创建第二个Y轴。 绘制第二个数据集:使用ax2.plot(x, y2, 'b--')方法绘制第二个数据集。参数'b--'表示蓝色虚线。...数据准备:创建两个列表x和y,分别表示横轴和纵轴据点。 创建图形:使用plt.plot(x, y)方法绘制折线图。...实战案例:数据分析可视化 为了更好地理解和应用Matplotlib,我们将通过一个实际案例来展示如何使用Matplotlib进行数据分析可视化。...折线图:展示销售趋势 折线图适合用来展示数据随时间变化趋势。

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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、折线图、饼、直方图、箱形等。...首先我们简单介绍一下Matplotlib.pyplot模块绘图基础语法常用参数,因为后面我们要介绍各种图形基本都是基于这个模块来实现。pyplot基础语法及常用参数详见表1。...代码清单2 绘制条形 a = ['战狼2', '速度激情8', '功夫瑜伽', '西游伏妖篇', '变形金刚5:最后骑士', '摔跤吧!...2 条形 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表列或行中据点绘制图形。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化连续数据,因此非常适用于显示相等时间间隔下数据趋势。...3 折线图 饼常用于统计学模块中。用于显示一个数据系列中各项大小各项总和比例。饼图中据点显示为整个饼百分比,饼主要参数及其说明如表5所示。

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什么是k-NN算法?怎样实现?终于有人讲明白了

这个过程包括数据点生成、数据点绘制以及新数据点标签预测。让我们来看看如何实现这些步骤: 1)随机选择地图上位置以及一个随机标签(0或者1),我们可以生成单个数据点。...如果需要,我们可以使用Matplotlib绘制城镇地图上个数据点: plt.plot(train_data[0, 0], train_data[0, 1], color='r', marker='^...(使用颜色“b”和标记“s”),这可以使用matplotlibscatter函数来实现。...() == 1] 14)最后,让我们绘制所有的数据点: plot_data(blue, red) 创建如图3-5所示。...▲3-5 生成所有数据点 现在是时候训练分类器了。 2. 训练分类器 机器学习所有其他函数一样,k-NN分类器是OpenCV 3.1 ml模块一部分。

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Python绘制面积折线图,三种用法演示

面积 误差带面积,基本代码,一共10个点,有三组数据,如下x, y, error. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成随机...x数据(例如:时间序列) x = np.arange(1, 11) # 生成对应随机y数据 y = np.array([3, 1, 2, 4, 5, 7, 5, 9, 10, 11]) # 生成每个数据点随机误差大小...一行两列,两个子: # 生成随机x数据(例如:时间序列) x = np.arange(1, 11) # 生成对应随机y数据 y = np.array([3, 1, 2, 4, 5, 7, 5, 9..., 10, 11]) # 生成每个数据点随机误差大小 error = np.array([1, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1]) # 计算上下误差带 y_upper = y...2, 4, 5, 7, 5, 9, 10, 11]) # 生成每个数据点随机误差大小 error = np.array([1, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1]) # 计算上下误差带

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