3D图可以让我们更加直观的了解数据之间的关系： x - y ， x - z和y - z 。在本文中，我将简单介绍使用Matplotlib进行3D数据可视化。...在绘制3D图形后，我们可以交互的查看图形。只需要简单点击并拖动绘图结果即可。 ? ? 3D曲面图 曲面图可以很好地提供了一个完整的结构来查看每个变量的值如何在另外两个轴的轴上变化。...在Matplotlib中构建表面图是一个3个步骤的过程。 一、我们需要生成构成曲面图的实际点。注意生成3D曲面的所有点是不可能的，因为它们有无限个！...绘制条形图需要两个东西：位置和大小。 在3D条形图中，我们将选择z轴来表示高度; 因此，每个条形将从z = 0开始，其大小与我们试图可视化的值成比例。...x和y位置将表示横跨2D平面z = 0的条形坐标。我们将每个条形截面积都设置为1，使所有条形都具有相同的形状。
下表总结了现有的坐标系，你应该在该坐标系中使用的变换对象，以及该系统的描述。 在『变换对象』一列中，ax是Axes实例，fig是一个图形实例。...例如，在下图中，数据的范围在x轴上为从 0 到 10，在y轴上为从 -1 到 1。...这里是一个简单的例子，创建四个面板，并将他们标记为'A'，'B'，'C'，'D'，你经常在期刊上看到它们。...这里有一个效率问题，因为你可以平移和放大你的轴域，它会影响仿射变换，但你可能不需要计算潜在的昂贵的非线性比例或简单的导航事件的投影。 也可以将仿射变换矩阵相乘在一起，然后在一步之中将它们应用于坐标。...当Axes初始化时，这只是设置为恒等变换，因为基本的 matplotlib 轴域具有线性缩放，但是当你调用对数缩放函数如semilogx()或使用set_xscale显式设置为对数时，ax.transScale
，并且它可以配合 Python GUI 工具（如 PyQt、Tkinter 等）在应用程序中嵌入图形。...在一个给定的画布（figure）中可以包含多个 axes 对象，但是同一个 axes 对象只能在一个画布中使用。...在本节，我们将学习如何在同一画布上绘制多个子图。...Matplotlib刻度和刻度标签 刻度指的是轴上数据点的标记，Matplotlib 能够自动的在 x 、y 轴上绘制出刻度。...-”负号的乱码问题 Matplotlib双轴图 在一些应用场景中，有时需要绘制两个 x 轴或两个 y 轴，这样可以更直观地显现图像，从而获取更有效的数据。
Matplotlib有非常多的图形，我们很难在短时间内将其掌握，所以我们首先要掌握的是画图的思路和常用的一些图形。...-4, 5)) # 设置坐标轴名称 plt.xlabel('我是x轴') plt.ylabel('我是y轴') # 显示 plt.show() 5 刻度的修改 我们看到，在坐标轴上还会有一些刻度的存在...首先我们来学习一下bar()函数，它的功能是在x轴上绘制定性数据的分布特征，也就是柱状图。使用方法是plt.bar(x,y)，其中x表示在x轴上的定性数据的类别，而y表示每种定性数据的类别的数量。...2 条形图参数详解 条形图其实就是把柱状图横过来放，它们的使用方法一样，只是调用的函数不同，参数全部相同，具体代码如下： import matplotlib.pyplot as plt x = [1,...2 堆叠直方图 现在我们要绘制一个基于刚刚的场景之上的另外一个场景，就是我们要比较两个班级的Python语言考试的成绩，对它们的分布情况进行分别的比对，这时就需要用到堆叠直方图。
matplotlib.backend_bases.FigureCanvas是绘制图形的区域，matplotlib.backend_bases.Renderer是知道如何在ChartCanvas上绘制的对象...（『Patch』是一个继承自 MATLAB 的名称，它是图形上的一个颜色的 2D『补丁』，例如矩形，圆和多边形）。...轴域容器 matplotlib.axes.Axes是 matplotlib 宇宙的中心 - 它包含绝大多数在一个图形中使用的艺术家，并带有许多辅助方法来创建和添加这些艺术家本身，以及访问和自定义所包含的艺术家的辅助方法...你可以分别为y轴配置左和右刻度，为x轴分别配置上和下刻度。...Axis还存储在自动缩放，平移和缩放中使用的数据和视图间隔，以及Locator和Formatter实例，它们控制刻度位置以及它们表示为字符串的方式。
（不要过于担心画布，它是至关重要的，因为它实际上是绘图的对象，以获得你绘制的图像，但作为用户它或多或少是你不可见的）。一个数字可以有任意数量的Axes，但是有用的应该至少有一个。...Axes对象 这就是你想象中的“一幅图”，它是具有数据空间的图像区域。给定的图形可以包含许多轴，但给定的Axes对象只能在一个图中。...Axis 类及其成员函数是使用 OO 接口的主要入口点。 Axis对象 这些是类似数字的对象。它们负责设置图形限制并生成刻度线（轴上的标记）和ticklabels（标记刻度线的字符串）。...渲染图形时，所有艺术家都被绘制到画布（canvas）上。大多数艺术家（Artist）都与轴有关; 这样的艺术家（Artist）不能被多个轴共享，也不能从一个轴移动到另一个轴。...在要生成一个或多个图形的脚本中使用非交互模式，并在结束或生成一组新图形之前显示它们。在这种情况下，使用show()显示图形并阻止执行，直到您手动销毁它们。
你还可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴。在比较相同范围的数据时，这也是非常实用的，否则，matplotlib会自动缩放各图表的界限。...它们各自对应subplot对象上的两个方法，以xlim为例，就是ax.get_xlim和ax.set_xlim。...图9-9 用于演示xticks的简单线型图 Y轴的修改方式与此类似，只需将上述代码中的x替换为y即可。轴的类有集合方法，可以批量设定绘图选项。...因此，如果你使用的是.pdf，就会得到一个PDF文件。我在发布图片时最常用到两个重要的选项是dpi（控制“每英寸点数”分辨率）和bbox_inches（可以剪除当前图表周围的空白部分）。...图9-18 每天各种聚会规模的比例 于是，通过该数据集就可以看出，聚会规模在周末会变大。 对于在绘制一个图形之前，需要进行合计的数据，使用seaborn可以减少工作量。
1 Matplotlib, Seaborn, and Pandas: 我将出于几个原因将它们组合在一起，首先是Seaborn和Pandas绘图是建立在Matplotlib之上的——当你在panda中使用...如果您想在R中使用真正的ggplot(它具有所有相同的外观、感觉和语法，没有依赖项)，我将在这里讨论它的一些额外功能!...概念上类似于ggplot，它使用图形语法来构造图形，Bokeh有一个易于使用的界面，可以制作非常专业的图形和仪表板。...第9-14行中的Bokeh代码创建了一个优雅的、专业的响应计数直方图，具有合理的字体大小、y标记和格式。我编写的大部分代码用于标记坐标轴和标题，以及给条形图添加颜色和边框。...当制作漂亮的，像样的图形时，我非常倾向于Bokeh -很多美学工作已经为我们做了! 上面的蓝色图是上面要点的第17行上的一行代码。这两个直方图具有相同的值，但用途不同。
删除对图形的所有引用，和/或使用窗口管理器杀死图形在屏幕上出现的窗口是不够的，因为pyplot会一直保持内部引用直到close() 被调用。...在文本中使用数学表达式 matplotlib在任何文本表达式中接受TeX方程表达式。...注释文字 text()上面基本命令的使用将文本放置在轴上的任意位置。文本的常见用法是注释绘图的某些功能，并且该 annotate()方法提供了帮助程序功能以简化注释。...在注释中，有两点需要考虑：由参数表示的要注释xy的位置和text的位置xytext。这两个参数都是元组。...更改轴的比例很容易： plt.xscale（'log'） 下面显示了四个图的示例，这些图的y轴数据相同且比例不同。
在matplotlib.pyplot中，各种状态在函数调用中保留，以便跟踪当前图形和绘图区域等内容，并且绘图函数指向当前轴（请注意“轴”在此处以及在大多数位置 文档是指图形的轴部分，而不是多个轴的严格数学术语...如果为plot()命令提供单个列表或数组，则matplotlib假定它是一系列y值，并自动为您生成x值。由于python范围以0开头，因此默认的x向量与y具有相同的长度，但从0开始。...下面的示例说明了使用数组在一个命令中绘制具有不同格式样式的多行。...在注释中，有两点需要考虑：由参数xy表示的注释位置和文本xytext的位置。 这两个参数都是（x，y）元组。...更改轴的比例很容易： plt.xscale('log') 下面显示了具有相同数据和y轴不同比例的四个图的示例。
例如，我们不需要将每种企鹅的三个分布叠加在同一个轴上，而是可以通过在图的列上绘制每个分布来“面化”它们: penguins = sns.load_dataset(“penguins”,cache=True...相比之下，图形级函数不能(轻易地)与其他图组合。按照设计，它们“拥有”自己的图形，包括其初始化，因此不存在使用图形级函数在现有轴上绘制图形的概念。...当在seaborn中使用轴级函数时，同样的规则也适用:图的大小由它所在的图形的大小和该图中的轴布局决定。...在使用图形级函数时，有几个关键的区别。首先，函数本身具有控制图形大小的参数(尽管这些实际上是管理图形的底层FacetGrid的参数)。...教程文档主要使用图形级函数，因为它们生成的图形稍微清晰一些，我们通常建议在大多数应用程序中使用它们。当你需要制作一个复杂的、独立的、包含多种不同情节类型的人物时，它们就不是一个好的选择。
重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务，如标记轴，调整限制，更新绘图标题，保存图片和调整图例。...看着最别扭的地方是总收入数字的格式。Matplotlib可以通过FuncFormatter来帮我们实现。这个功能可以将用户定义的函数应用于值，并返回一个格式整齐的字符串放置在坐标轴上。...幸运的是，我们也有能力在图上添加多个图形，并使用各种选项保存整个图像。 如果决定要把两幅图放在同一个图像上，我们应对如何做到这一点有基本了解。首先，创建图形，然后创建坐标轴，然后将其全部绘制在一起。...在示例代码中，经常看到像1,2这样的变量。我觉得使用命名的参数，之后在查看代码时更容易理解。 用sharey = True这个参数，以便yaxis共享相同的标签。...这个例子也很好，因为各个坐标轴被解压缩到ax0和ax1。有这些坐标轴轴，你可以像上面的例子一样绘制图形，但是在ax0和ax1上各放一个图。
此外，matplotlib还有一个基于图像处理库（如开放图形库OpenGL）的pylab接口，其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。...与MATLAB的比较 pyplot是matplotlib的一个模块，它提供了一个类似MATLAB的接口。 matplotlib被设计得用起来像MATLAB，具有使用Python的能力。...虽然很难指定一种某人能做而他人不能做的图形类型，但它们仍然具有不同的优点和缺点： 优点 缺点 Matplotlib 带有内置代码的默认绘图样式与Python的深度集成Matlab风格的编程接口（对一些人来说是优点...图形绘制相较Gnuplot更加美观 高度依赖其他包，如Numpy。只适用于Python：很难/不可能在Python以外的语言中使用。...图形绘制相较Gnuplot更加美观 高度依赖其他包，如Numpy。 只适用于Python：很难/不可能在Python以外的语言中使用。
重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务，如标记轴，调整限制，更新绘图标题，保存图片和调整图例。...看着最别扭的地方是总收入数字的格式。 Matplotlib可以通过FuncFormatter来帮我们实现。这个功能可以将用户定义的函数应用于值，并返回一个格式整齐的字符串放置在坐标轴上。...幸运的是，我们也有能力在图上添加多个图形，并使用各种选项保存整个图像。 如果决定要把两幅图放在同一个图像上，我们应对如何做到这一点有基本了解。 首先，创建图形，然后创建坐标轴，然后将其全部绘制在一起。...在示例代码中，经常看到像1,2这样的变量。我觉得使用命名的参数，之后在查看代码时更容易理解。 用sharey = True这个参数，以便yaxis共享相同的标签。...这个例子也很好，因为各个坐标轴被解压缩到ax0和ax1。有这些坐标轴轴，你可以像上面的例子一样绘制图形，但是在ax0和ax1上各放一个图。
前言 一、「绘图技巧」 :如何在同一个图形上显示两个colorbar 二、可视化学习圈子是干什么的？ 三、系统学习可视化 四、猜你喜欢 前言 我们的数据可视化课程已经上线啦！！...「绘图技巧」 :如何在同一个图形上显示两个colorbar 今天我们的学员交流群里有人咨询： 如何在一个图形中同时显示两个Colorbar?特别是在绘制地图的时候。...位置部分 这一个操作一般都是使用Matplotlib中画布对象fig的*add_axes()*， 该函数的主要作用是Matplotlib中用于在图形（Figure）上添加新的坐标轴（Axes）的方法之一...它允许你在图形上创建一个新的坐标轴，并指定它的位置和大小。...如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的 阅读原文。 猜你喜欢 不是?！
除了默认主题之外，还有其他几个选项，您可以独立控制绘图的样式和比例，以便在表示上下文中快速转换您的工作(例如，在演讲期间生成具有可读字体的绘图)。...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。...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",...在可视化表示方面，jointplot()和pairplot()都有一些不同的选项，它们都是建立在类的基础上的，这些类允许更彻底地定制多个plot图形(分别是JointGrid和PairGrid)。
如果结合使用一种GUI工具包（如IPython），matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能。...这是非常实用的，因为可以轻松地对axes数组进行索引，就好像是一个二维数组一样，例如，axes[0, 1]。你还可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴。...在比较相同范围的数据时，这也是非常实用的，否则，matplotlib会自动缩放各图表的界限。 ?...它们各自对应subplot对象上的两个方法，以xlim为例，就是ax.get_xlim和ax.set_xlim。我更喜欢使用subplot的实例方法，当然你完全可以选择自己觉得方便的那个。...因此，如果你使用的是.gif，就会得到一个PDF文件。我在发布图片时最常用到两个重要的选项是dpi（控制“每英寸点数”分辨率）和bbox_inches（可以翦除当前图表周围的空白部分）。
如果你向plot()命令提供单个列表或数组，则matplotlib假定它是一个y值序列，并自动为你生成x值。 由于 python 范围从 0 开始，默认x向量具有与y相同的长度，但从 0 开始。...通常，你不必担心这一点，因为它都是在幕后处理。 下面是一个创建两个子图的脚本。...在文本中使用数学表达式 matplotlib在任何文本表达式中接受 TeX 方程表达式。...在标注中，有两个要考虑的点：由参数xy表示的标注位置和xytext表示的文本位置。 这两个参数都是(x, y)元组。 在此基本示例中，xy（箭头提示）和xytext（文本）都位于数据坐标中。...更改轴的刻度很容易： plt.xscale('log') 下面示例显示了四个图，具有相同数据和不同刻度的y轴。
假设在环境变量中设置了Python的路径，则只需使用pip命令安装matplotlib软件包即可上手。 使用以下命令： $ pip安装matplotlib ? 在我的系统中，该软件包已经安装。...format（p），c = c） plt.legend（） plt.show（） 代码是相同的，这次我们有一个由y轴的四个点组成的数组，并且颜色不同。...y2 = [40，50，60，70，80，90，100] plt.plot（x2，y2，color =“ m”） plt.show（） 思考以下代码，以更好地理解如何在一个图中绘制多个图形。...首先是定义plot的位置。在第一个子图中，1,2,1表示我们有1行2列，当前图将在索引1处绘制。类似地，1,2,2告诉我们有1行2列，但是这将图的时间定为索引2。 下一步是创建数组以在图中绘制整数点。...plt.show（） 在此示例中，x轴上的点将从0到160开始，如下所示： ?
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