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Matplotlib绘图时x轴标签重叠的解决办法

在使用Matplotlib画图时，我遇到了一个尴尬的情况，那就是当x轴的标签名字很长的时候，在绘制图形时，发生了x轴标签互相重叠的情况。...在使用上述数据进行绘图的时候，就出现了本文一开始描述的问题，我们可以从柱状图看到，除了第1个x轴标签之外，后面4个都发生了重叠。...但是该方法存在一个很大的问题，那就是当x轴标签数量很多时，那么就无法通过这样的方法进行解决了。...方法四：标签旋转 我们只需要将x轴的标签旋转一定的角度，就可以让其不再发生重叠。...以上4种方法都是本人目前所能想到的，较为简单的解决办法，如果有更好的办法，也欢迎与本人进行交流。

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利用Python绘图和可视化（长文慎入）

下面是一个简单的例子，我们将间距收缩到了0： ? 不难看出，其中的轴标签重叠了。matplotlib不会检查标签是否重叠，所以对于这种情况，你只能自己设定刻度位置和刻度标签。...(1)设置标题、轴标签、刻度以及刻度标签 为了说明轴的自定义，我将创建一个简单的图像并绘制一段随机漫步： ? ?...要修改X轴的刻度，最简单的办法是使用set_xticks和set_xticklabels。前者告诉matplotlib要将刻度放在数据范围中的哪些位置，默认情况下，这些位置也就是刻度标签。...其中有些可以在matplotlib.pyplot中找到（如Rectangle和Circle），但完整集合位于matplotlib.patches。...接下来来看一个由两个不同的标准正态分布组成的双峰分布，如下所示： ? ? 13、散布图 散布图（scatter plot）是观察两个一维数组序列之间的关系的有效手段。

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    python绘图与数据可视化(二)

    ，也称为轴域区，或者绘图区； Axis：指坐标系中的垂直轴与水平轴，包含轴的长度大小（图中轴长为 7）、轴标签（指 x 轴，y轴）和刻度标签； Artist：您在画布上看到的所有元素都属于 Artist...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。...在大多数情况下，这两个内建类完全能够满足我们的绘图需求，但是在某些情况下，刻度标签或刻度也需要满足特定的要求，比如将刻度设置为“英文数字形式”或者“大写阿拉伯数字”，此时就需要对它们重新设置。...-”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提供的 twinx() 和 twiny() 函数，除了可以实现绘制双轴的功能外，还可以使用不同的单位来绘制曲线，比如一个轴绘制对函数，另外一个轴绘制指数函数。

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    数据科学 IPython 笔记本 8.11 多个子图

    有时，并排比较不同的数据视图会很有帮助。为此，Matplotlib 具有子图的概念：可以在单个图形中一起存在的较小轴域分组。这些子图可能是插图，绘图网格或其他更复杂的布局。...在本节中，我们将探讨在 Matplotlib 中创建子图的四个例程。...例如，我们可以通过将x和y位置设置为 0.65（也就是说，从图形宽度的 65% 和高度的 65% 开始），x和y范围为 0.2（即轴域的大小是图形宽度的 20% 和高度的 20%），在另一个轴域的右上角创建一个插入的轴域...plt.subplots：一次创建整个网格 在创建大型子图网格时，刚才描述的方法会变得相当繁琐，特别是如果你想在内部绘图上隐藏x轴和y轴标签。...，这是很常见的，它在 Seaborn 包中有自己的绘图 API; 详细信息请参阅“使用 Seaborn 进行可视化”。

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    《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

    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。...图9-5 各subplot之间没有间距 不难看出，其中的轴标签重叠了。matplotlib不会检查标签是否重叠，所以对于这种情况，你只能自己设定刻度位置和刻度标签。后面几节将会详细介绍该内容。...图9-8 用于演示xticks的简单线型图（带有标签） 要改变x轴刻度，最简单的办法是使用set_xticks和set_xticklabels。...图9-11 2008-2009年金融危机期间的重要日期 这张图中有几个重要的点要强调：ax.annotate方法可以在指定的x和y坐标轴绘制标签。...其中有些（如Rectangle和Circle），可以在matplotlib.pyplot中找到，但完整集合位于matplotlib.patches。

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    Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

    在此之前，让我们看一下matplotlib可以绘制的一些图。 Plot Types matplotlib中有许多不同的Plot Types。...我们还可以映射不同参数的颜色和宽度，例如速度、时间等。 条形图 我们可以使用bar（）函数制作具有很多自定义功能的条形图。...上面的输出看起来并不吸引人，我们也可以为图中的每行使用不同的颜色。...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。...同样，要限制y轴坐标，可以用下面这个代码行： plt.ylim（[0,160]） 输出将是： ? ? 标签轴 ? 可以使用pyplot的xlabel（）和ylabel（）函数创建x和y轴的标签。

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    Python绘制折线图

    准备数据 折线图，通常用来展示数据随时间的变化趋势。 x、y轴的数据都应该存储在列表中，并且两个列表中元素的个数必须相同。...添加标题： py pyplot.title('折线图') 添加标签： py pyplot.xlabel('x轴标签') pyplot.ylabel('y轴标签') 输入样例： py from matplotlib...') pyplot.ylabel('y轴标签') pyplot.show() 输出样例： 展示图表 py pyplot.show() 复式折线图 为了进行对比而将多条折线绘制在一起的折线图，叫做复式折线图...') pyplot.ylabel('y轴标签') pyplot.show() 输出样例： 当图表中有多条折线时，程序会默认给每条折线分配不同的颜色，第一条为蓝色，第二条为橙色。...') pyplot.ylabel('y轴标签') pyplot.show() 输出样例： 折线样式 在复式折线图中，为了方便区分，我们可以设置每条折线的样式。

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    Matplotlib中的titles（标题）、labels（标签）和legends（图例）

    Matplotlib是一个Python中常用的绘图库，用于创建各种类型的图表。在Matplotlib中，你可以使用titles（标题）、labels（标签）和legends（图例）来增强你的图表。...本文讨论Python的Matplotlib绘图库中可用的不同标记选项。...默认情况下，它是一个标题，在最上面的子标题中间对齐，字体大小比普通的子标题大。 与轴标签类似，y轴和x轴也有替代标签。...当在单个子图中有多条线、多组标记等时，它们尤其有用。当调用ax.legend()时，每个没有以下划线开头的标签且包含在轴对象中的艺术家都会生成一个轴图例条目。...例如当调用ax.twinx()时，需要在绘制图例之前收集对艺术家的引用并将它们组合起来，以避免在同一子图中绘制两个图例。

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    Matplotlib常见组件设置整理

    所以在绘图前可以通过下面的代码解决这个问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # SimHei：微软雅黑 # FangSong：仿宋 # 这两个是我常用的...我觉得这个边框加上去其实挺丑的，正常使用中有些时候仅仅需要左边left和底部bottom的spine，也有时候四条边框都不需要，可以这么设置： fig,ax = plt.subplots() ax.plot...图形与边框之间的留白控制 函数：ax.margins() 不知道大家绘图的时候有没有发现，Matplotlib中默认在我们所画的图形和边框之间留有空白，比如 ?...坐标轴相关设置 在一张二维图中，关于坐标轴各个零件的术语如图所示 ?...= plt.subplots() ax.scatter([3,2,1],[1,3,5],color='r') ax.plot([3,2,1],[1,3,5],color='r') # 分别设置xy轴的标签

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    ProPlot 基本语法及特点

    简介 科研论文配图多图层元素（字体、坐标轴、图例等）的绘制条件提出了更高要求，我们需要更改 Matplotlib 和 Seaborn 中的多个绘制参数，特别是在绘制含有多个子图的复杂图形时，容易造成绘制代码冗长...多子图绘制处理 共享轴标签 在使用 Matplotlib 绘制多子图时，不可避免地要进行轴刻度标签、轴标签、颜色条（colorbar）和图例的重复绘制操作，导致绘图代码冗长。...此外，我们还需要为每个子图添加顺序标签（如 a、b、c 等）。ProPlot 可以直接通过其内置方法来绘制不同样式的子图标签，而 Matplotlib 则需要通过自定义函数进行绘制。...ProPlot 中的 figure () 函数的 sharex、sharey、share 参数可用于控制不同的轴标签样式，它们的可选值及说明如下： 下面是使用 ProPlot 绘制的多子图轴标签共享示意图...figure() 函数中的 spanx、spany 和 span 参数用于控制是否对 X 轴、Y 轴或两个轴使用“跨度”轴标签，即当多个子图的 X 轴、Y 轴标签相同时，使用一个轴标签替代即可。

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    【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十三）：Matplotlib详解：1、2d绘图（上）：折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图

    它以简洁、易读的语法而闻名，并且具有强大的功能和广泛的应用领域。...Python具有丰富的标准库和第三方库，可以用于开发各种类型的应用程序，包括Web开发、数据分析、人工智能、科学计算、自动化脚本等。...Python本身是一种伟大的通用编程语言，在一些流行的库（numpy，scipy，matplotlib）的帮助下，成为了科学计算的强大环境。...图表自定义：Matplotlib提供了丰富的图表自定义选项，可以调整图表的标题、标签、坐标轴、线条样式、颜色等。这使得您能够创建符合特定需求和品味的高质量图表。...散点图（Scatter Plot） 用于显示两个变量之间的关系和分布 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5]

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    Python 数据分析（PYDA）第三版（四）

    您可以在第十三章：数据分析示例中看到这些工具的各种应用用法。 8.1 层次索引 层次索引是 pandas 的一个重要特性，它使您能够在轴上具有多个（两个或更多）索引级别。...按级别汇总统计 DataFrame 和 Series 上的许多描述性和汇总统计信息具有level选项，您可以在特定轴上指定要按级别聚合的级别。...特别是，您有许多额外的考虑： 如果对象在其他轴上的索引不同，我们应该合并这些轴中的不同元素还是仅使用共同的值？ 连接的数据块在结果对象中需要被识别吗？ “连接轴”中包含需要保留的数据吗？...您可能有两个具有完全或部分重叠索引的数据集。...一种可视化具有许多分类变量的数据的方法是使用facet grid，这是一个二维布局的图，其中数据根据某个变量的不同值在每个轴上分割到各个图中。

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    12个最常用的matplotlib图例 ！！

    1、折线图 折线图（Line Plot）：用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。在实际项目中，可以用于可视化模型性能随着训练迭代次数的变化。...（可以根据需要自定义图表的样式、颜色和标签） 2、散点图 散点图（Scatter Plot）：用于显示两个变量之间的关系，通常用于观察数据的分布、异常值或类别之间的关系。...，其中包含两个不同的数据系列，每个系列都具有不同的颜色、标记和大小。...，每个系列都具有不同的颜色、透明度和边界线颜色。...当涉及到柱状图可视化时，Matplotlib提供了丰富的自定义选项。 下面代码将创建一个具有多个数据系列、堆叠柱状图和自定义颜色、标签等属性的柱状图。

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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()。...在seaborn中有几种专门的绘图类型，这些类型已针对可视化此类数据进行了优化。他们可以通过访问catplot()。...这些表示在其底层数据的表示中提供不同级别的粒度。在最精细的级别，您可能希望通过绘制散点图来查看每个观察，该散点图调整沿分类轴的点的位置，以使它们不重叠： ?..._images / introduction_29_0.png 双方jointplot()并pairplot()具有可视化表示了几个不同的选项，它们都是建立在了能够更加彻底地定制多情节人物（类顶JointGrid

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    绘制折线图的几个小技巧

    本期我们就来聊聊Python中关于时间轴的几种处理办法，包括如何控制时间轴呈现的刻度个数、刻度间隔和刻度标签的旋转。...语法介绍 ---- 在Python中绘制折线图，需要使用matplotlib模块中的plot函数实现，该函数的具体语法如下： plt.plot(x, y, linestyle, linewidth, color...如上图所示，我们在原有代码的基础上做了两方面的修改，一个是将日期呈现为“月-日”的格式，这样可以缩短刻度标签；另一个是我们控制了x轴刻度标签的个数（如图中呈现了10个刻度值）。...如上图所示，标签值之间形成了固定的间隔，即7天。但是还是存在重叠或拥挤问题，解决的办法有两种，一个是拉长间隔天数，另一个是将刻度标签旋转30度或45度。...在不修改间隔天数的情况下，简单的旋转刻度标签的角度，就可以解决问题。

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    【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（上篇）

    标签 (Label)：用于标识坐标轴含义的文字。...我们通过 labels=labels 来指定标签列表。每个标签会显示在相应部分的旁边，标识出该部分代表的数据类别。...我们可以通过在 matplotlib 中绘制多个数据线来实现这一点。 示例：绘制多条折线 假设我们有两个产品的销售数据，并想在同一个图表中展示。...4.3 创建子图布局 当我们有多组数据想要展示在同一个窗口时，可以使用子图布局。在 matplotlib 中，子图功能允许我们将同一个图表窗口划分为多个区域，每个区域展示不同的数据。...plt.tight_layout()：自动调整子图之间的间距，防止标题、标签等内容重叠。 通过子图的布局，我们可以在同一个窗口内展示不同的数据集，这有助于比较不同的趋势。

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    学习Matplotlib看这一份笔记就够了！

    更多关于设置 axis 属性的内容请查阅plt.axis函数的文档字符串。 折线图标签 本节最后介绍一下在折线图上绘制标签：标题、坐标轴标签和简单的图例。...plot 和 scatter 对比：性能提醒 除了上面说的plt.plot和plt.scatter对于每个散点不同属性的支持不同之外，还有别的因素影响对这两个函数的选择吗？...快速和简单的 KDE 算法已经在scipy.stats模块中有了成熟的实现。...7.个性化颜色条 图例可以将离散的点标示为离散的标签。对于建立在不同颜色之上的连续的值（点线面）来说，标注了的颜色条是非常方便的工具。...参数是行数和列数，还有两个可选的关键字参数sharex和sharey，可以让你指定不同子图表之间的关联。

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