# 在开始之前，请确保你安装了 matplotlib 库 pip install matplotlib 1.2 创建第一个折线图 从最简单的折线图开始，先理解 matplotlib 的基本概念。..."Y轴") # 显示图表 plt.show() 这里的方块是因为没有安装字体的缘故，在下一篇第六部分会讲到的 第二部分：图表样式与修饰 2.1 修改图表样式 我们可以通过设置不同的参数来修改图表的样式...在饼图中，sizes 列表中的每个元素决定了饼图中各个部分的大小比例。matplotlib 会根据这些数值的比例自动计算每一部分的角度和面积。 labels：这是用来为饼图中的各个部分添加标签。...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。 示例：创建 2x1 的子图布局 假设我们要展示两组销售数据，但希望它们在上下两个子图中显示。...marker：设置数据点的标记（如圆圈 o，方块 s 等）。 通过这种方式，我们可以为不同的数据系列使用自定义颜色和样式，以确保图表符合特定的视觉需求。
绘制散点图时，通过x参数和y参数指定散点图的x轴数据和y轴数据。x和y都是DataFrame中的列标签，绘图时会根据列标签读取对应列的数据。 s: 使用s参数设置散点图中点的大小。...marker参数与折线图中的用法相同，当设置成'*'时，显示的图形为五角星，当然还有很多其他的类型，可以参考matplotlib中的markers模块。...cmap: cmap参数用于设置点的颜色热力图，默认为image.cmap，可以设置成自己需要的颜色类型，参考matplotlib中的colors模块。...color: color参数用于设置柱状图的颜色，前面折线图和散点图是用c参数，有一点差异。当柱状图中有多组数据时，最好传入一个数组，使不同组的柱状图颜色不一样，方便区分。...这里要强调的是，直方图不是柱状图，两者的应用场景完全不同。 绘制直方图前，要根据数据的分布设置好适合的组距，然后根据组距计算出组数。 bins: bins参数用于设置直方图的组数，传入计算的组数。
) 折线图 如果一个变量随着另一个变量的变化而大幅度变化（具有很高的协方差），为了清楚地看出变量间的关系，最好使用折线图。...而折线图就再合适不过了，因为它基本上反映出两个变量（女性占比和时间）协方差的大体情况。同样，也可使用不同颜色来对多组数据分组。...使用不同颜色进行堆叠，对不同服务器之间进行比较，从而能查看并了解每天中哪台服务器的工作效率最高，负载具体为多少。...由于箱形图是为每个组或变量绘制的，因此设置起来非常容易。x_data是组或变量的列表，x_data中的每个值对应于y_data中的一列值（一个列向量）。...用Matplotlib库的函数boxplot()为y_data的每列值（每个列向量）生成一个箱形，然后设定箱线图中的各个参数就可以了。
引言 动态曲线图不同于动态气泡图，它可以查看部分指标在一段时间内的变化趋势，本期推文将推出动态曲线图的 Matplotlib 绘制过程，核心过程为 折线图 和 散点图 的绘制，详细过程如下： 02....数据处理 由于需要查某些指标随时间的变化趋势，可将数据处理成如下形式（部分）： ? 图表中的 china、usa、japan 等变量可以结合自己的实际需求进行更改，而 time 列则是时间变化。...，即获取最后一个数据，因此scatter的x，y均有[-1]的索引，当然，我们需在之前使用tolist()方法转变成数据列表形式，填充颜色 color、散点边框颜色 edgecolor、散点大小 s、和线宽...这里需要注意的是zorder属性的设置，这里设置zorder=4,表示散点图绘制在折线图之后，即散点图压在折线图之上，使绘图更加美观。...x 和 y 属性则是根据实际情况进行慢慢调试 ，其他的属性则是美化图表使用。
根据情况选择适当的数据可视化技术 散点图 散点图非常适合展现两个变量间关系，因为，图中可以直接看出数据的原始分布。还可以通过设置不同的颜色，轻松地查看不同组数据间的关系，如下图所示。...) 折线图 如果一个变量随着另一个变量的变化而大幅度变化（具有很高的协方差），为了清楚地看出变量间的关系，最好使用折线图。...使用不同颜色进行堆叠，对不同服务器之间进行比较，从而能查看并了解每天中哪台服务器的工作效率最高，负载具体为多少。...由于箱形图是为每个组或变量绘制的，因此设置起来非常容易。x_data是组或变量的列表，x_data中的每个值对应于y_data中的一列值（一个列向量）。...用Matplotlib库的函数boxplot()为y_data的每列值（每个列向量）生成一个箱形，然后设定箱线图中的各个参数就可以了。
图表属性设置 在使用 Matplotlib 时，可以对图表的各种属性进行详细设置，例如： 设置图片大小和分辨率 描述信息，比如 x 轴和 y 轴表示什么 调整刻度的间距 线条样式（颜色、粗细等） 5....文本支持 Matplotlib 具有广泛的文本支持，包括对数学表达式的支持、对光栅和矢量输出的 truetype 支持、具有任意旋转的换行符分隔文本以及 Unicode 支持。 7...._title('简单折线图') ax.set _xlabel('X轴') ax.set _ylabel('Y轴') # 显示图形 plt.show () 结论 Matplotlib 是一个功能强大且灵活的数据可视化工具...interval：每帧之间的时间间隔（以毫秒为单位）。 blit：布尔值，表示是否只重新绘制变化的部分。...Matplotlib允许用户绘制多个子图，并通过调整布局来避免子图之间的重叠。例如，可以使用紧缩布局（tight_layout）方法来优化图形的布局，使各个子图之间不会相互干扰。
本节提要：不满意最开始那一版的折线图教程，所以进行了这一强化版的撰写。主要针对matplotlib中的折线图，对关键字指令升级梳理，希望能帮助新入门的小伙伴。...---- ---- 一、简要谈谈折线图 折线图是科学或者商业图表中最为基础的一种了，其主要展示时间序列的变化情况，能够使读者了然数据的大小、升降、正负关系，还能展示各种折线数据的相对关系，但对整体——...折线图非常实用，过往期刊杂志由于黑色印刷，为区分各个值的折线，要求用标记符号、线条样式等方式用于区分；matplotlib作为python的祖母级绘图库，提供了丰富的关键字指令用以美化、修饰图表。...） 四、折线图实用命令 A、堆积折线图 严格来说这个函数不属于plot( )，但是为了方便，也放在这里讲，堆积折线图可以实现不同折线之间的填色样式，该图主要依赖stackplot( )命令。...；子图2，传入(x,y1,1)，多了一个限定值1，那么就会绘制y1与x=1相夹部分；子图3，传入（x,y1,y2），就会绘制y1与y2相夹部分。
而在 Python 中，Matplotlib 是一个强大而灵活的工具，可以用来创建各种类型的数据可视化图表，从简单的折线图到复杂的热图都能胜任。1....你也可以自定义线条的样式、颜色和标记等。3. 柱状图柱状图是另一种常见的数据可视化类型，适用于展示不同类别的数据对比。...，展示了各个类别的相对比例。...')plt.ylabel('Y-axis')# 添加图例plt.legend()# 显示图表plt.show()这段代码将生成一个面积图，展示了两组数据随时间变化的趋势，并且通过不同的颜色区分了两组数据...绘制带误差棒的图表有时候，我们需要在图表中显示数据的不确定性或误差范围。Matplotlib 提供了绘制带误差棒的功能，用于展示数据的可靠性。
Python 数据可视化入门-使用 Matplotlib 绘制基础与高级图表数据可视化是数据分析中至关重要的一部分。通过可视化，我们可以更直观地理解数据中的模式、趋势和异常。...2.4 饼图饼图用于显示各部分占总数的比例。例如，我们可以使用饼图显示一个班级中不同学科的分数占比。...plt.boxplot 函数用于绘制箱线图，patch_artist 参数用于设置箱体的填充颜色。3.2 热力图热力图用于展示数据的强度或密度，通过颜色编码来直观地表示数据的不同区域的数值。...通过设置 angles 和 values，我们可以创建一个多边形，表示各个特征的值。4. 进阶图表自定义Matplotlib 允许用户对图表进行高度的自定义，包括修改图例、添加注释、调整样式等。...以下是关键点的总结：基本图表类型:折线图: 用于显示数据随时间的变化趋势。散点图: 用于展示两个变量之间的关系。柱状图: 用于比较不同类别的数据量。饼图: 用于显示各部分在总体中的比例。
引言 动态曲线图不同于动态气泡图，它可以查看部分指标在一段时间内的变化趋势，本期推文将推出动态曲线图的 Matplotlib 绘制过程，核心过程为 折线图 和 散点图 的绘制，详细过程如下： 02....数据处理 由于需要查某些指标随时间的变化趋势，可将数据处理成如下形式（部分）： 图表中的 china、usa、japan 等变量可以结合自己的实际需求进行更改，而 time 列则是时间变化。...，即获取最后一个数据，因此scatter的x，y均有[-1]的索引，当然，我们需在之前使用tolist()方法转变成数据列表形式，填充颜色 color、散点边框颜色 edgecolor、散点大小 s、和线宽...这里需要注意的是zorder属性的设置，这里设置zorder=4,表示散点图绘制在折线图之后，即散点图压在折线图之上，使绘图更加美观。...x 和 y 属性则是根据实际情况进行慢慢调试 ，其他的属性则是美化图表使用。
亚组通过不同的颜色进行区分。...这些点通常按其 x 轴值排序。这些点用直线段连接。折线图用于可视化一段时间内数据的趋势。 以下是折线图中按年计算的加拿大预期寿命的说明。...复合折线图也可以称作堆叠面积图，堆叠面积图和基本面积图一样，唯一的区别就是图上每一个数据集的起点不同，起点是基于前一个数据集的，用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线，展示的是部分与整体的关系...sns.histplot(data=penguins, x="flipper_length_mm") ax.xaxis.label.set_size(15) ax.yaxis.label.set_size(15) 它根据其分布分为以下不同部分..."tip") 根据数据点的相关性，散点图分为不同的类型。
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。...下面是Matplotlib的一些主要功能： 绘图风格和类型：Matplotlib支持各种绘图风格和类型，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等，可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据...面积图（Area Plot） 用于显示随时间或其他变量的变化趋势，通过填充颜色来表示不同区域的数值 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2...等高线图（Contour Plot） 用于显示二维数据的等高线图，其中不同高度的曲线表示不同数值 import numpy as np import matplotlib.pyplot...通过对坐标点进行某种运算，生成了对应的二维数据。 使用plt.contour(X, Y, Z)绘制等高线图，其中X和Y表示坐标点的网格，Z表示对应位置的数据值。 10.
数据可视化是捕捉趋势和分享从数据中获得的见解的非常有效的方式，流行的可视化工具有很多，它们各具特色，但是在今天的文章中，我们将学习使用 Pandas 进行绘图。...同时 .plot 也是 Pandas DataFrame 和 series 对象的属性，提供了 Matplotlib 可用的一小部分绘图功能。...事实上，Pandas 通过为我们自动化大部分数据可视化过程，使绘图变得像编写一行代码一样简单。 导入库和数据集 在今天的文章中，我们将研究 Facebook、微软和苹果股票的每周收盘价。...plot 默认图就是折线图，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义的值，并且条形的长度对应于它们所代表的值。 在下面的示例中，我们将根据每月平均股价创建一个条形图，来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。
使数据更加客观、更具有说服力。 Matplotlib是Python的库，又是开发中常用的库。 2....绘制折线图 在上述的实例代码中，使用两个坐标绘制一条直线，接下来使用平方数序列1、9、25、49和81来绘制一个折线图。...x, cos_y) # 显示绘制的图 plt.show() 运行效果如下： 【示例】使用scatter画10中大小100中颜色的散点图 # 导入matplotlib和numpy模块 import...： 字符 颜色 ‘b’ 蓝色 ‘g’ 绿色 ‘r’ 红色 ‘c’ 青色 ‘m’ 品红色 ‘y’ 黄色 ‘k’ 黑色 ‘w’ 白色 【示例】不同种类不同颜色的线 # 导入模块 import matplotlib.pyplot...plt.show() 运行效果如下： 【示例】不同种类不同颜色的线并添加图例 # 导入模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
Matplotlib作为Python中最早的数据可视化库，提供了丰富的绘图函数和灵活的配置选项，可以满足大部分基本的绘图需求。...在Matplotlib中，我们可以使用plot()函数来绘制折线图，通过设置x轴和y轴的数据，以及图表的标题、坐标轴标签等参数，就可以生成一个基本的折线图。...箱线图是一种用于展示数据分布情况的图形，它可以直观地展示数据的最大值、最小值、中位数、四分位数等信息。在Seaborn中，我们可以使用boxplot()函数来绘制箱线图。...【例7.4】请根据给定的两组数据x和y,分别代表某城镇居民消费水平增长率和对应的年份,利用Python绘制城镇居民消费水平增长率折线图。...当要在不考虑时间的情况下比较大量数据点时，使用散点图比较数据方便直观。散点图将序列显示为一组点，其中每个散点值都由该点在图表中的坐标位置表示。对于不同类别的点,则由图表中不同形状或颜色的标记符表示。
在matplotlib中，plot命令主要用于绘制折线图， 基本用法如下 >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> plt.plot([1, 2, 3, 4],...第一个参数的值作为x轴坐标，第二个参数的值作为y轴坐标，从而绘制折线图。...简写为ls 对于颜色，在matplotlib中，其实是有多种设定的方法，这里只介绍最常用的一种，颜色的缩写，示意如下 ? 对于点的形状，提供了多种取值，示意如下 ? 对于线条的风格，取值如下 ?...', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf' 会自动根据调色盘，为每个折线设置不同的颜色，所以通常情况下，我们不需要手工设定每条线的颜色，这个默认的颜色梯度通过...和R的base plot语法相比，matplotlib中的plot命令在绘制多条直线时更加的简洁直观。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧— 原创不易，欢迎收藏，点赞，转发！
轴标签 plt.xlabel("x轴") #设置y轴标签 plt.ylabel("y轴") #绘制折线图 plt.plot(x, y) #将折线图显示 plt.show() 代码运行结果会生成y=2x的坐标图...scatter ()函数中的color表示颜色，marker表示点的形状,与plot的值通用。...，默认是0.8，可以根据实际大小设置，以更加美观 bottom：用于绘制堆叠条形图，默认值为None align：x轴刻度标签的对齐方式，包括：'center'，'edge'，默认是'center' 饼图...： x:饼图百分比数据 labels：设置饼图中各个部分的标签 autopct：设置百分比信息的字符串格式化方式，默认值为None,不显示百分比 shadow：设置饼图的阴影，使得看上去有立体感，默认值为...但是调色盘会有10个颜色，上图例子中有11个部分，这样造成了首位颜色一样，不好区分，所以设置自定义11个颜色的调色盘 explode：设置突出显示饼图中的指定部分，参数值需要与x的个数一致
前言 接上篇：【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（上篇） 建议把代码复制到pycharm等IDE上面看实际效果，方便理解嗷❤️ 第六部分：保存与导出图表 在实际的应用场景中，...接下来我们继续深入，学习 matplotlib 的更多高级功能，例如： 绘制 3D 图形 动态图表 动画的创建 第七部分：高级图表定制 在实际的数据可视化中，我们可能不仅仅满足于绘制简单的图表。...为了让图表更具表现力和可读性，matplotlib 提供了许多高级的定制功能。这部分内容会深入讲解如何控制图表中的各个元素，使其更贴合实际需求。...linestyle：设置网格线的线型，例如虚线 '--'。 color：设置网格线的颜色。 alpha：设置网格线的透明度，值为 0 到 1，越接近 1 越不透明。...7.3.3 自定义网格线的样式与线宽 matplotlib 允许我们通过不同的线型、线宽、颜色等选项，灵活地调整网格线的外观，使其与图表的整体风格保持一致。
下面的示例中，我们将绘制一个包含多个数据系列的折线图。 首先，确保已经安装了Matplotlib库。...('complex_scatter_plot.png') # 显示图像 plt.show() 上面代码创建了一个复杂的散点图，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。...包含三个不同的数据系列，每个系列都具有不同的颜色、透明度和边界线颜色。...使用了三个数据系列，每个系列都具有不同的颜色。...可以根据自己的数据集和需求进一步自定义热力图，例如更改颜色映射、调整数值标签格式、添加自定义标题等。 7、饼图 饼图（Pie Chart）：用于显示数据的部分与整体的比例，通常用于显示类别的占比。
Pandas中的绘图是在matplotlib之上构建的，如果你很熟悉matplotlib你会惊奇地发现他们的绘图风格是一样的。 本案例用到的数据集是关于钻石的。...柱状图 柱状图是一个单变量图（注意区分柱状图和条形图），它将一个数值变量分组到各个数值单元中，并显示每个单元中的观察值数量。直方图是了解数值变量分布的一种有用工具。...箱线图的中心框代表中间50%的观察值，中心线代表中位数。 boxplot最有用的特性之一是能够生成并排的boxplots。每个分类变量都在一个不同的boxside上绘制一个分类变量。...折线图 折线图通常用于绘制时间序列数据： years = [y for y in range(1950,2016)] readings = [(y+np.random.uniform(0,20)-1900...总结 Python绘图生态系统有许多不同的库，大部分人可能会很难从中抉择，不知道该如何人下手。Pandas绘图函数使你能够快速地可视化和浏览数据。
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