除了绘制经典的二维图表外，matplotlib还支持绘制三维图表，通过mplot3d工具可以实现，只需要在axes对象中指定projection参数为3d即可，常见的折线图，散点图，柱状图，等高线图等都可以进行三维图表的绘制...折线图 示例如下 >>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes...(projection='3d') >>> theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100) >>> z = np.linspace(-2, 2, 100)...散点图 示例如下 >>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes(projection='3d') >>> for mark,start, end in (['o',...除了以上基本类型外，matplotlib还支持更多的3D图表类型，具体用法请查看官方文档。 ·end·
轮廓图 matplotlib.pyplot.contourf(args, data=None, **kwargs) Call signature: contour([X, Y,] Z, [levels]..., **kwargs) Demo import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt policy = np.loadtxt('p.txt') policy...3D 图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d...Axes3D V = np.loadtxt('value.txt') fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) ax_surf = fig.gca(projection='3d
使用 matplotlib 绘制多彩的曲线 源码及参考链接 效果图 [multicolors_line.png] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot...as plt from matplotlib.collections import LineCollection from matplotlib.colors import ListedColormap...) lc.set_linewidth(2) line = axs[1].add_collection(lc) fig.colorbar(line, ax=axs[1]) plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下...LineCollection 大概是一个“线段集合”的类 matplotlib.collections.LineCollection(segments, *args, zorder=2, **kwargs...The default is *None*, """ BoundaryNorm 将每个区间进行映射 matplotlib.colors.BoundaryNorm(boundaries, ncolors,
使用 matplotlib 绘制条形码 源码及参考链接 效果图 [barcode.png] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
使用Matplotlib，可以使用各种图表类型绘制数据，包括折线图、条形图、饼图和散点图。 Matplotlib允许绘制单个图表，但也允许以网格的形式一次绘制多个图表。...在本文中，将详细演示如何使用Matplotlib库绘制多个图。 绘制单个图 在展示如何绘制多个图之前，先通过一个演示如何使用Matplotlib绘制单个图的示例，确保掌握了基本原理。...要使用Matplotlib绘图，使用Matplotlib库中的pyplot子模块。 具体来说，要绘制折线图，需要从pyplot模块调用plot()函数，并将x轴和y轴的值列表传递给它。...图1 注意：%matplotlib inline代码段仅适用于Jupyter笔记本。如果不使用Jupyter笔记本，只需在开始绘制图之后添加plt.show()即可。...绘制多个图形 一旦知道怎么做，就可以绘制多个图了。同样，Matplotlib允许以网格的形式绘制多个图。
使用 Matplotlib 进行三维绘图的示例 我们首先使用Matplotlib库绘制 3D 轴。为了绘制 3D 轴，我们只需将plt.axes()的投影参数从 None 更改为 3D。...： 使用 matplotlib 库绘制 3D 线图 使用 Matplotlib 绘制 3 维散点图 要使用散点绘制相同的图形，我们将使用matplotlib 中的scatter()函数。...Scatter plot geeks for geeks') plt.show() 输出： 使用 Matplotlib 库绘制 3D 点图 使用 Matplotlib 库绘制曲面图 曲面图和线框图适用于网格数据...matplotlib 库绘制曲面图 使用 Matplotlib 库绘制线框图 为了绘制线框图，我们将使用matplotlib 库中的plot_wireframe()函数。...库的 3D 线框图 使用 Matplotlib 库绘制等高线图 等值线图采用二维规则网格中的所有输入数据，并在每个点评估 Z 数据。
大数据告诉你，台风最喜欢在我国哪个省市登陆 这次的文章不研究台风数据，而是尝试用Python来绘制台风路径。...主要第三方库 用到的主要工具包有pandas、numpy、matplotlib、cartopy、shapely，前三个库大家可能都熟悉，下面介绍下后两个库的使用场景。...原始数据比较乱，我重新处理了方便使用： 可以看到共有7个字段： ❝台风编号：我国热带气旋编号 日期：具体时间 强度：0~9 纬度：单位0.1度 经度：单位0.1度 中心气压：hPa 中心最大风速...：m/s ❞ 绘制地图 台风路径需要在地图上展示，那么如何获取地图呢？...：用来绘制图表 import matplotlib.pyplot as plt # shapely：用来处理点线数据 import shapely.geometry as sgeom import warnings
本文主要演示如何使用matplotlib绘制三维图形。直接上代码，关键语句配有注释方便理解。...import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot...设置图例字号 mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10 fig = plt.figure() # 设置三维图形模式 ax = fig.gca(projection='3d...np.pi, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) / 4 r = z**3 + 1 x = r * np.sin(theta) y = r * np.cos(theta) # 绘制图形
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。...3D散点图和线图 matplotlib中提供3D画图库为mplot3d，在使用时，我们通过一个关键字projection="3d"即可创建3D坐标轴。...现在我们的轴已经创建好了，我们可以开始绘制3D。3D绘图库的用法与2D绘图基本一样。...np.linspace(-6,6,30) y = np.linspace(-6,6,30) X，Y = np.meshgrid(x，y) Z = z_function(X，Y) 二、绘制线框...最后，我们将曲面投影到线框估计上，并估计出其余的点。
这篇博客将介绍使用 mplot3d 工具包进行三维绘图，支持简单的 3D 图形，包括曲面、线框、散点图和条形图。 1....： 1.4 3D散点不同mark点效果图 3D官方散点图不同mark点效果如下： 1.5 3D线框效果图 3D线框图效果如下： 1.6 3D曲面不透明效果图 3D曲面图不透明如下： 1.7...def surface_3d(): # 3D 表面（颜色图）演示绘制使用冷暖色图着色的 3D 表面。通过使用 antialiased=False 使表面变得不透明。...# 绘制使用冷暖色图着色的 3D 表面。...# 绘制使用冷暖色图着色的 3D 表面。
此类 API 的好处是可以节省你的代码量，但是我们并不鼓励使用它处理复杂的图表。处理复杂图表时， matplotlib 面向对象 API 是一个更好的选择。...matplotlib 面向对象 API 首先让我们加载它： import matplotlib.pyplot as plt 使用面向对象API的方法和之前例子里的看起来很类似，不同的是，我们并不创建一个全局实例...如果我们不在意坐标轴在图中的排放位置️，那么就可以使用matplotlib的布局管理器了，我最喜欢的是subplots，使用方式如下： fig, axes = plt.subplots() axes.plot...Matplotlib 可以生成多种格式的高质量图像，包括PNG，JPG，EPS，SVG，PGF 和 PDF。如果是科学论文的话，我建议尽量使用pdf格式。...颜色映射图与轮廓图 颜色映射图与轮廓图适合绘制两个变量的函数。
这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。...球体示例如下: 3D条形图、散点图、曲面图示例如下： 3D表面、地图示例如下： 点、线、流GL图如下： 2. matplotlib 支持以下图表： 在 3D 绘图上绘制 2D 数据...3D条形图演 在不同平面上创建二维条形图 绘制 3D 轮廓（水平）曲线 使用 extend3d 选项绘制 3D 轮廓（水平）曲线 将轮廓轮廓投影到图形上 将填充轮廓投影到图形上 3D 曲面图中的自定义山体阴影...三角形 3D 填充等高线图 三角形 3D 表面图 3D 体素/体积图 numpy 标志的 3D 体素图 带有 rgb 颜色的 3D 体素/体积图 具有圆柱坐标的 3D 体素/体积图 3D 线框图 旋转...3D 线框图 一个方向的 3D 线框图 matplotlib.org/stable/tuto… 3. openpyxl openpyxl：excel表格处理工具，可以根据数据绘制3D图表； 支持以下图表
使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import...matplotlib.dates as mdates fig, ax = plt.subplots() """生成数据""" beginDate = '2012-01-01' endDate =...ax.grid(True) """自动调整刻度字符串""" # 自动调整 x 轴的刻度字符串（旋转）使得每个字符串有足够的空间而不重叠 fig.autofmt_xdate() plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下...matplotlib.dates.datestr2num() 将日期转化为天数差 numpy.datetime64() 将数字（天数差）转为日期对象 numpy.datetime64 matplotlib.dates.MonthLocator...() 配合设置日期刻度间隔 matplotlib.dates.DateFormatter() 设置日期显示格式 fig.autofmt_xdate() 自动调整坐标轴，未调用字符串会重叠在一起 [未调整字符串
文章目录 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 2.准备数据 3.函数用法 3.1函数plot()--展现变量的趋势变化 3.2函数scatter()--寻找变量之间的关系...3.3函数xlim()--设置x轴的数值显示范围 3.4函数xlabel()--设置x轴的标签文本 3.5 函数grid()--绘制刻度线的网格线 3.6 函数axhline()--绘制平行与x轴的水平参考线...3.7 函数axvspan()--绘制垂直于x轴的参考区域 3.8 函数annotate()--添加图形内容细节的指向型注释文本 3.9 函数text()--添加图形内容细节的无指向型注释文本 3.10...函数title()--添加图形内容的标题 3.11 函数legend()--标识不同图形的文本标签图例 函数综合应用 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 在一个图形输出窗口中...在画布上的就是图形，图形是一些Axes实例，里面几乎包含了matplotlib的组成元素，例如坐标轴、刻度、标签、线和标记等。
做出该视频我用了四个工具： Matplotlib（核心） ScreenToGif 本地软件（用于录屏存成 gif） ezgif 在线（用于快进 gif 播放速度被存成视频，用于压缩） 腾讯微视 APP...使用 animation 库里的 FuncAnimation()，其调用形式为 FuncAnimation( fig, animate, frames...这些后期制造大家可以按自己的需求和喜好来做，核心还是用 matplotlib 做出动态图。...2 总结 由于我刚接触这个用 matplotlib 画动图，就是有天一个读者在微信群给我看了这样的视频，我觉的很酷而且记得 matplotlib 可以画动图就是试着实现。
文章目录 使用统计函数绘制简单图形 1.函数bar()--用于绘制柱状图 2.函数barh()--用于绘制条形图 3.函数hist()--用于绘制条形图 4.函数pie()--用于绘制饼图 5.函数polar...使用统计函数绘制简单图形 1.函数bar()–用于绘制柱状图 函数功能： 在x轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名： plt.bar(x, y) 参数说明： x: 标示在x轴上的定性数据的类别 y...函数功能： 绘制定性数据的不同类别的百分比 调用签名： plt.pie(x) 参数说明： x: 定性数据的不同类别的百分比 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib...函数功能： 在极坐标轴上绘制折线图 调用签名： plt.polar(theta, r) 参数说明： theta: 每个标记所在射线与极径的夹角 r: 每个标记到原点的距离 import matplotlib.pyplot...参数说明： x: 绘制箱线图的输入数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.randn(1000) plt.boxplot
='3d'传递给任何普通轴域创建例程来创建三维轴域： %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig...= plt.figure() ax = plt.axes(projection='3d') 启用此三维轴后，我们现在可以绘制各种三维绘图。...三维绘图通过交互式查看图形，而非静态地在笔记本中查看图形而获益；回想一下，要使用交互式图形，运行此代码时可以使用%matplotlib notebook而不是%matplotlib inline。...在这里，我们将绘制一个三角螺旋线，并且在线条附近随机绘制一些点： ax = plt.axes(projection='3d') # 三维线条的数据 zline = np.linspace(0, 15,...以下是使用线框图的示例： fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection='3d') ax.plot_wireframe(X, Y, Z, color='black
广播 Matplotlib：2d绘图、3d绘图、图表自定义、多子图和布局、图表自定义、多子图和布局 IPython：创建笔记本、典型工作流程 二、实验环境 matplotlib 3.5.3 numpy...数据可视化：Matplotlib使得将数据转化为可视化表示变得简单，可以使用Matplotlib绘制图表来展示数据的分布、趋势、关系等，这有助于更好地理解数据和发现潜在的模式和关联。...线框图（Wireframe Plot） 用于可视化三维数据，通过绘制连接数据点的线来显示数据的分布和形状。...sin函数生成一个曲面 # 创建一个三维坐标系 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制线框图 ax.plot_wireframe...创建了一个三维坐标系，并使用ax.plot_wireframe函数绘制线框图，该函数接受三个参数：X、Y和Z，分别表示网格点的x、y、z坐标。
在R图形系统中，我们也可以使用histogram来可视化分布，因此从ComplexHeatmap版本2.7.9开始，我新加了一个函数frequencyHeatmap()，就像是一个histogram版本的...在这里，区间中的频度使用热图进行可视化。 那么现在，频度热图被称作是密度热图的histogram版本，但这看起来一点都不像histogram。那么可能一个3D的热图在这里更加适合。...下面一节我将会介绍如何在ComplexHeatmap包中集成3D热图功能的。 3D热图的实现 首先，我们要能画3D的柱子，这可以通过新函数bar3D()实现。...好了，现在既然我们已经能够画3D的柱子了，为了实现3D的热图，我们可以通过cell_fun或者layer_fun提供的自定义函数来将每一个3D柱子放置在热图的格子上，其中柱子的高度和热图中相应的值对应。...这里我写了一个新函数Heatmap3D()可以直接拿来使用。其用法和Heatmap()几乎完全相同。
一、前言 ChatGPT： Matplotlib是一个广泛使用的Python绘图库，它提供了丰富的绘图功能，包括2D和3D绘图。...要使用Matplotlib进行3D绘图，首先需要导入必要的模块。通常，我们导入matplotlib.pyplot和mpl_toolkits.mplot3d模块。...接下来，我们可以创建一个3D坐标轴对象，使用ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')。这个坐标轴对象将用于绘制和控制3D图形的各个方面。...一旦创建了3D坐标轴对象，我们可以使用它的方法来绘制各种3D图形，例如散点图、线图、曲面图等。常用的方法包括plot()、scatter()、plot_surface()等。...除了绘制基本的3D图形之外，Matplotlib还提供了许多其他功能，如设置坐标轴范围、添加标签和标题、设置颜色映射等。你可以根据具体的需求和数据特点来使用这些功能，以创建出令人满意的3D图形。
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
腾讯会议
云直播
对象存储
