前言： matplotlib是python最常用的绘图库，能帮你画出美丽的各种图 导入 包含了中文显示，屏外显示 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...['axes.unicode_minus'] = False 画出第一个图形 figure图形，画的每个图只有一个figure对象 x= np.arange(-3,3,0.1) y1=np.sin...image.png 颜色，标记，线型 主要是plt.plot的一些参数 plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) plt.plot([1,2,3],[5,7,4],color...image.png 刻度、标题、标签和图例!...plt.gca() ax=plt.gca() ax.spines['top'].set_color('red') # ax.spines['right'].set_color('none') #生成默认图例
0x01 plt.lengend() 用于给图像加图例。 图例是集中于地图一角或一侧的地图上各种符号和颜色所代表内容与指标的说明，有助于更好的认识地图。...如果为True，则图例标记位于图例标签的左侧 numpoints the number of points in the legend for line 为线条图图例条目创建的标记点数 scatterpoints...图例句柄和文本之间的间距 borderaxespad the pad between the axes and legend border 轴与图例边框之间的距离 columnspacing the spacing...x,y X和Y是长度相同的数组 s size,点的大小，标量或与数据长度相同的数组 c color,点的颜色，标量或与数据长度相同的数组 marker MarketStyle，可选，点的形状，默认'o'...scatter(x, y, 点的大小, 颜色，标记)，这是最主要的几个用法，如果括号中不写s= c=则按默认顺序，写了则按规定的来，不考虑顺序 import matplotlib.pyplot as
1.python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks) 用matplotlib画二维图像时，默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求，需要借助xticks()和yticks...calendar.month_name[1:13]即1月份到12月份每个月份的名称的数组。后面的参数color='blue'表示将标签颜色置为蓝色，rotation表示标签逆时针旋转60度。...spm=1001.2014.3001.5501 2.sagemath-list_plot()调整图例(legend)中点的数量 sagemath中的list_plot画二维散点图时，本来落在二维空间的就是一些离散的点...，所以想加上图例(legend)，在图例中显示和这些点相同的一个点，用以代表这些所有的点是表示了什么，但往往显示的是3个点，代码和效果如下： a=range(10) b=range(10) plot1...这里也参考了stack overflow的一个问答：Setting a fixed size for points in legend 该问题是如何设置图例中点的大小，而不是点的数量。
本指南使用一些常见术语，为了清楚起见，这些术语在此处进行说明： 图例条目 图例由一个或多个图例条目组成。 一个条目由一个键和一个标签组成。 图例键 每个图例标签左侧的彩色/图案标记。...除了用于复杂的绘图类型的处理器，如误差条，茎叶图和直方图，默认的handler_map有一个特殊的元组处理器（HandlerTuple），它简单地在顶部一一绘制给定元组中每个项目的句柄。...为了为轴域上已经存在的线条（例如通过绘图）制作图例，只需使用字符串的可迭代对象（每个图例条目对应一个字符串）调用此函数。...为线条/matplotlib.lines.Line2D创建图例条目时，图例中的标记点数。 默认值为None，它将从legend.numpoints rcParam中获取值。...为散点图/matplotlib.collections.PathCollection创建图例条目时，图例中的标记点数。
loc 设置图例位置，一般在图表内部 fontsize 字体大小 markerscale 图例标记相对于原始标记的相对大小 markerfirst 图例在标签左侧，bool值控制 numpoints 图例的标记数目...ncol 图例列数，int值 borderpad 边框内边距 labelspacing 图例之间的垂直间距 handlelength 图例的句柄长度 handleheight 图例的句柄高度 handletextpad...三、图例的分类操作等 在前面，我们将每个图例分别注释了标签，在需要的时候，还可以进行分类操作。...五、散点图多变量下图例的添加 在前面的推送中，介绍到散点图的两种使用方法：一种为以s为变量，固定颜色，通过散点直径大小展示数据；一种是以颜色映射为变量，固定s,通过填色变化来展示数据。...B、通过两个图例分别展示散点直径和散点颜色 前面的程序与A中完全相同，在第四节中已经讲了如何建立多个子图，这里马上就上手使用了，这次不使用colorbar展示颜色变化，而使用带颜色的散点： from matplotlib.lines
共计 4412 字，阅读预计 10 分钟 Matplotlib 的 Legend 图例就是为了帮助我们展示每个数据对应的图像名称，更好的让读者认识到你的数据结构。...如图，红色标注部分就是 Legend 图例。 ? 在之前的一篇文章 Matplotlib 系列之「绘制函数图像」 中已经细讲过 Matplotlib 的绘制过程以及结构分析，希望读者能先去了解一下。...设置 Legend 图例 这里我们将 Legend 图例设置成 如上图中所示，即 up 对应 y = 2x + 1，是一条实线，默认颜色，down 对应 y = x^2^ ，虚线，红色，最后调用 legend...() ax.legend(handles, labels) 为完全控制要添加的图例句柄，通常将适当的句柄直接传递给 legend： plt.legend(handles=[l1, l2]) ?...为了创建图例条目，将句柄作为参数提供给适当的HandlerBase子类。
它们都以相同的颜色开始、结束，每个调色板的两半是对称的，亮度相同颜色不同。 因为是循环的，所以它们很适合用在相位角、罗盘方向、一天中的时间等循环数据来上。...能按固定的数量级缩放轴 想要实现这个功能，需要为scilimits参数Axes.ticklabel_format设置相同的非零上限和下限。...0, 0)的行为还和原来一样，Matplotlib会根据轴上的数值来调整数量级，不让它保持固定。...自动处理颜色条上的标记 以前，在大号彩条上加了标记（比如次要刻度线）之后，缩小彩条，标记就看起来很恐怖。 现在，标记的数量可以随着彩条大小响应式变化了。...二者的默认值都是None，也就是说图例标题和轴标题的默认字号是相同的。 注意：是图例标题，不是图例本身。
本案例主要介绍epoched数据的可视化。 这里介绍的所有函数基本上都是高级matplotlib函数，所有方法均返回matplotlib图形实例的句柄。...由于颜色相同，事件绘图仪也可以作为epochs绘图仪事件的图例。也可以通过event_colors关键字传递自己的颜色。在这里，我们可以绘制看到笑脸和按下按钮之间的反应时间(事件32)。...在交互模式下，可以通过鼠标滚动和上下箭头键来缩放和改变颜色图。也可以用鼠标左右拖动颜色栏。按下空格键则会重置比例。...但是，以这种方式组合多个通道类型(例如MEG和EEG)是不明智的，因此，如果未指定特定的通道选择，默认情况下plot_image()方法将为每个通道类型生成单独的图形。...., cmap="YlGnBu_r") 这里还可以使用一些函数来绘制按通道排列成通道阵列形状的信息。 图像绘制时默认情况下使用自动缩放，但是有噪声的通道和不同的通道类型会导致缩放有点小。
', alpha=0.6) # 保存图像（可选） # plt.savefig('complex_line_plot.png') # 显示图像 plt.show() 包含三个不同的数据系列，每个系列都有不同的线型和颜色...，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。...--', alpha=0.6) # 保存图像（可选） # plt.savefig('complex_bar_chart.png') # 显示图像 plt.show() 示例中，使用了三个数据系列，每个系列都具有不同的颜色
具有广泛的文本支持，包括对数学表达式的支持、对栅格和矢量输出的TrueType支持、具有任意旋转的换行分隔文本以及Unicode支持。...legend key（图例键) 每个legend label左面的colored/patterned marker（彩色/图案标记） legend label（图例标签) 描述由key来表示的handle...的文本 legend handle（图例句柄) 用于在图例中生成适当图例条目的原始对象 图例的绘制同样有OO模式和pyplot模式两种方式，写法都是一样的，使用legend()即可调用。...以下面的代码为例，在使用legend方法时，我们可以手动传入两个变量，句柄和标签，用以指定条目中的特定绘图对象和显示的标签值。...axes[1].legend(edgecolor='blue') #设置图例边框颜色 axes[2].legend(facecolor='gray'); #设置图例背景颜色,若无边框,参数无效 plt.show
这里介绍的所有函数基本上都是高级matplotlib函数，所有方法均返回matplotlib图形实例的句柄。...由于颜色相同，事件绘图仪也可以作为epochs绘图仪事件的图例。也可以通过event_colors关键字传递自己的颜色。在这里，我们可以绘制看到笑脸和按下按钮之间的反应时间(事件32)。...在交互模式下，可以通过鼠标滚动和上下箭头键来缩放和改变颜色图。也可以用鼠标左右拖动颜色栏。按下空格键则会重置比例。...但是，以这种方式组合多个通道类型(例如MEG和EEG)是不明智的，因此，如果未指定特定的通道选择，默认情况下plot_image()方法将为每个通道类型生成单独的图形。...这里还可以使用一些函数来绘制按通道排列成通道阵列形状的信息。 图像绘制时默认情况下使用自动缩放，但是有噪声的通道和不同的通道类型会导致缩放有点小。
本案例主要介绍epoched数据的可视化。 这里介绍的所有函数基本上都是高级matplotlib函数，所有方法均返回matplotlib图形实例的句柄。...由于颜色相同，事件绘图仪也可以作为epochs绘图仪事件的图例。也可以通过event_colors关键字传递自己的颜色。在这里，我们可以绘制看到笑脸和按下按钮之间的反应时间(事件32)。...在交互模式下，可以通过鼠标滚动和上下箭头键来缩放和改变颜色图。也可以用鼠标左右拖动颜色栏。按下空格键则会重置比例。...但是，以这种方式组合多个通道类型(例如MEG和EEG)是不明智的，因此，如果未指定特定的通道选择，默认情况下plot_image()方法将为每个通道类型生成单独的图形。...这里还可以使用一些函数来绘制按通道排列成通道阵列形状的信息。 图像绘制时默认情况下使用自动缩放，但是有噪声的通道和不同的通道类型会导致缩放有点小。
d'表示菱形，'*'表示星形，'rd'表示红色的菱形，'r'表示红色的圆形（因为默认是圆形，加上了红色）。（可选参数） basefmt：基线的样式，规则和颜色同linefmt。...: 14 } fig = plt.figure() #设置每个系列的持续时间和颜色 broken1 = [(30, 50), (120, 10), (160, 70)] color1 = '#af5000...雷达图是用来比较多个定量变量的方法，可以用于查看哪些变量具有相似的数值，或者每个变量中有没有异常值。此外，雷达图也可以查看数据集中哪些变量得分较高/低，是显示性能表现的理想之选。...要求将两个站点的雷达图分别用不同颜色填充。 实现过程：仅仅需要在每个plt.plot语句后加上语句plt.fill()即可。...= 20*radii #设置每个点的大小 #默认绘制，统一大小，统一颜色，默认标记点样式 ax1 = fig.add_subplot(221, polar = True) #一定要有polar ax1
plot(X1,Y1,…)如果X和Y都是数组，按列取坐标数据绘图，此时它们必须具有相同的尺寸；如果X和Y其中一个是向量另一个为数组，X和Y中尺寸相等的方向对应绘制多条曲线；如果X和Y其中一个是标量另一个为向量...，它包括线型、标记符和颜色。...，LineSpec中设置曲线线型、标识符和颜色三项属性时，控制符的顺序不受限制并可以省略或者部分省略。...h = plot(…)返回由plot创建的所有曲线句柄对象的句柄。每条曲线对应一个句柄，如果有n条曲线，则h为n×1的数组。...另外我们可以通过下面四个属性设置标识符的颜色和大小： LineWidth——指定线宽 MarkerEdgeColor——指定标识符的边缘颜色 MarkerFaceColor——指定标识符填充颜色 MarkerSize
plt.scatter和plt.plot的主要区别在于，plt.scatter可以针对每个点设置不同属性（大小、填充颜色、边缘颜色等），还可以通过数据集合对这些属性进行设置。...我们可以从上图中看出，可以通过散点图同时展示该数据集的四个不同维度：图中的(x, y)位置代表每个样本的花萼的长度和宽度，散点的大小代表每个样本的花瓣的宽度，而散点的颜色代表一种特定的鸢尾花类型。...造成这个差异的原因是plt.scatter支持每个点使用不同的大小和颜色，因此渲染每个点时需要完成更多额外的工作。...我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...我们希望使用一个图例来指明散点尺寸的比例，同时用一个颜色条来说明人口数量，我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例： 译者注：新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数，此处改为使用新的
隐藏刻度与标签 增减刻度数量 自定义刻度 格式生成器与定位器小结 x 轴的刻度与标签 轴的刻度范围 去掉坐标轴 调整日期自适应 轴标签、刻度、标签的相关说明 双坐标轴 图例 同时显示多个图例 Matplotlib...最重要的特性之一就是具有良好的操作系统兼容性和图形显示底层接口兼容性（graphics backend）。...更多颜色名称可参见:颜色对照表 设置轴标签 在横轴和竖轴注明名称以及数量单位。...坐标轴刻度与标签 可以将每个 Matplotlib 对象都看成是子对象的容器，例如每个 figure都会包含一个或多个 axes对象，每个 axes对象又会包含其他表示图形内容的对象。...每个 axes都有 xaxis和 yaxis属性，每个属性同样包含构成坐标轴的线条、刻度和标签的全部属性。
，比如线条的颜色、样式和粗细等。...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。...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。 第五部分：图表定制与高级功能 5.1 自定义颜色和样式 在很多情况下，我们希望图表能够符合品牌或特定设计要求。...y2 = [2, 3, 5, 7, 11] # 创建图表，设置线条颜色、样式和标记 plt.plot(x, y1, color='red', linestyle='-', marker='o', label...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。
plt.scatter和plt.plot的主要区别在于，plt.scatter可以针对每个点设置不同属性（大小、填充颜色、边缘颜色等），还可以通过数据集合对这些属性进行设置。...造成这个差异的原因是plt.scatter支持每个点使用不同的大小和颜色，因此渲染每个点时需要完成更多额外的工作。...我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...散点大小的图例 某些情况下默认的图例不足以满足特定的可视化需求。例如，你在使用散点的大小来标记数据的某个特征，然后希望创建一个相应的图例。...我们希望使用一个图例来指明散点尺寸的比例，同时用一个颜色条来说明人口数量，我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例： 译者注：新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数，此处改为使用新的
造成这个差异的原因是plt.scatter支持每个点使用不同的大小和颜色，因此渲染每个点时需要完成更多额外的工作。...我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...（2）散点大小的图例 某些情况下默认的图例不足以满足特定的可视化需求。例如，你在使用散点的大小来标记数据的某个特征，然后希望创建一个相应的图例。...我们希望使用一个图例来指明散点尺寸的比例，同时用一个颜色条来说明人口数量，我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例： （译者注：新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数，此处改为使用新的...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。
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