Matplotlib提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱形图等。...s：标记大小，可自定义 c：标记颜色，可自定义 marker：标记样式，可自定义 我们通过matplotlib.pyplot模块画一个散点图，如代码清单1所示。...edgecolor：边颜色 linewidth：边的宽度，0表示无边框 假设我们拿到了2017年内地电影票房前10的电影的片名和票房数据，如果想直观比较各电影票房数据大小，那么条形图显然是最合适的呈现方式...,默认中间 orientation：水平或垂直,默认垂直 rwidth：bar的宽度 color：表示bar的颜色 label：bar的标签；也可以在图例中写plt.legend() edgecolor...代码清单7 绘制组合图 from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt #在同一个figure中创建一组2行2列的subplot
显示多条线 案例8 添加网格线 案例9 添加网格线 案例10 散点图 案例11 鸢尾花散点图 案例12 垂直条形图 案例13 水平条形图 案例14 分类对比图 案例15 带有纹理的分类条形图 案例16...Hunter 在 2002 年开始编写，提供了一个套面向绘图对象编程的 API 接口，能够很轻松地实现各种图像的绘制，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...Axes，一组特殊的Artists（如标题，图例，色彩,轴等），以及嵌套的子图； The whole figure....2）美工层 Matplotlib结构中的第二层，它提供了绘制图形的元素时的给各种功能，例如，绘制标题、轴标签、坐标刻度等。...= 0.8 #画第一个条形图 rects1 = plt.bar(index, #定义第一个条形图的X坐标信息 means_frank, #定义第一个条形图的
比较（一）利用python绘制条形图 条形图（Barplot）简介 条形图主要用来比较不同类别间的数据差异，一条轴表示类别，另一条则表示对应的数值度量。...通过seaborn绘制多样化的条形图 seaborn主要利用barplot绘制条形图，可以通过seaborn.barplot[1]了解更多用法 修改参数 import seaborn as sns import...seaborn主要利用barh绘制条形图，可以通过matplotlib.pyplot.barh[2]了解更多用法 修改参数 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot...-水平条形图 plt.subplot(1, 2, 1) values.plot.barh(grid=True) plt.title('水平条形图') # 自定义顺序、颜色 # 指定顺序 desired_order...、matplotlib的bar和pandas的bar快速绘制条形图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的条形图来适应相关使用场景。
数据可视化 绘制此类可视化作品的静态图表较为简单，matplotlib的barh()方法即可绘制水平条形图（ps:为了更加接近于原始图表即条形图边角圆滑，但目前还没找到matplotlib的设置方法，...，这里提一下 ggplot2 的拓展包 ggchicklet 包可以实现条形图圆角处理，后期可以考虑利用此包出一篇推文 ? ? ） （1）利用一年的数进行水平条形图那个图的绘制，如下： ?...结果如下：(字典的构建可以在绘图过程中省去很多麻烦的步骤，如类别颜色赋值，感兴趣的同学可以多加练习) ? （3）构建地区与国家对应字典 ?...而 colors_region[region_color_dic[x]]操作则根据上述定义的两个字典实现颜色赋值，即先根据‘name’中的国家名在字典region_color_dic选择对应的’region...总结 Bar Chart Race 图表的Matplotlib制作过程总体而言不难，此篇推文的可取之处有两点：python字典和列表表达式的灵活应用；Matplotlib多类别条形图图例的添加，希望这两点可以在大家的可视化绘制中有所帮助
默认情况下显示图例的图例，但是我们可以将 legend 参数设置为 false 来隐藏图例。 条形图 条形图是一种基本的可视化图表，用于比较数据组之间的值并用矩形条表示分类数据。...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。...： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据，这些条形图代表不同的组，结果条的高度显示了组的组合结果...让我们看看它是如何工作的： df.plot(kind='box', figsize=(9,6)) Output: 我们可以通过将 False 分配给 vert 参数来创建水平箱线图，如水平条形图：...换句话说，当数据点的数量很大，并且每个数据点不能单独绘制时，最好使用这种以蜂窝形式表示数据的绘图。此外，每个 hexbin 的颜色定义了该范围内数据点的密度。
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。...、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 3D 误差条 3D 误差线 创建...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...3D 面积图 条形图和柱形图 垂直、水平和堆积条形图 3D 条形图 气泡图 折线图 二维折线图 3D 折线图 散点图 饼图 投影饼图 3D 饼图 渐变饼图 甜甜圈图 雷达图 股票图表 表面图 3D
此工具包包含于所有标准 matplotlib 安装中。 Streamplot streamplot()函数绘制向量场的流线图。...除了简单地绘制流线之外，它还允许将流线的颜色和/或线宽映射到单独的参数，例如向量场的速度或局部密度。 源代码 这个特性完善了绘制向量场的quiver()函数。...源代码 条形图 使用bar()命令创建条形图十分容易，其中包括一些定制（如误差条）： 源代码 创建堆叠条（bar_stacked.py），蜡烛条（finance_demo.py）和水平条形图（barh_demo.py...源代码 散点图示例 scatter()命令使用（可选的）大小和颜色参数创建散点图。 此示例描绘了 Google 股票价格的变化，标记的尺寸反映了交易量，并且颜色随时间变化。...日期示例 您可以绘制日期数据与主要和次要刻度，以及用于二者的自定义刻度格式化器。 源代码 详细信息和用法请参阅matplotlib.ticker和matplotlib.dates。
Matplotlib没有像“waterfall_chart()”这样的神奇函数，使我们能够用一行代码就绘制瀑布图。然而，可以使用一点小小的技巧在Python中自定义自己的瀑布图。...1.创建标准的条形图。 2.创建另一个条形图并将其放在第一个条形图的顶部，然后将新条形图的颜色设置为与背景色相同的颜色，以隐藏第一个条形图的底部。...实际上，因为我们看不到第二组条形图，所以我们可以使用它们来“隐藏”另一组条形图。...upper= df[['tot','tot1']].max(axis=1) 我们使用upper点绘制第一组条形图。...注意，这些条形的颜色与背景颜色不同。然后，我们使用lower点绘制第二组条形图，并将颜色设置为与背景颜色相同，默认情况下为白色。
目录 Matplotlib绘图 折线图 绘制一组数据 绘制多组数据 散点图（scatter） 条形图（竖） 条形图（横） 饼图 Matplotlib属性 保存图片 色彩和样式 文字 其他属性 绘制子图...API——pyplot模块 折线图 绘制一组数据 代码如下所示： import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(range(7),[3, 4, 7, 6, 3, 7,...matplotlib.pyplot as plt plt.bar(range(7),[3, 4, 7, 6, 3, 7, 9]) # 绘制条形图 plt.show() 运行结果如下所示： 条形图（...横） 代码如下所示： import matplotlib.pyplot as plt plt.barh(range(7),[3, 4, 7, 6, 3, 7, 9]) # 绘制横的条形图 plt.savefig...可以控制许多的默认属性，本文只举一些属性来介绍； 保存图片 可以用savefig(）函数来保存绘制好的图片，代码如下所示： import matplotlib.pyplot as plt plt.plot
前言 最近，这种动态排序条形图视频超级火，如下图： ?...大家可以基于私募基金数据做出更多有趣的可视化来！也欢迎大家踊跃投稿哦！ 择日不如撞日，今天公众号手把手教你！ 我们使用最流行的Python语言，基于Matplotlib来实现上面的动态效果。...一个名称映射到一个组，每年有一个值。 原始数据集： ? ? ? 数据转换 使用pandas进行转换，得到前10个值。 ? ? 基础图 让我们画一个基本的柱状图。首先创建一个图形和一个坐标轴。...然后使用ax.barh (x,y)绘制水平条形图。 ? ? 颜色、标签 接下来，让我们根据组添加值、组标签和颜色。使用 colors 和 group_lk 为条形图添加颜色。 ?...要对上图进行动画处理，我们将使用 matplotlib.animation 中的 FuncAnimation。 ? Functionatio 通过反复调用函数（在画布上绘制）来创建动画。
来源：量化投资与机器学习（ID：Lhtz_Jqxx） 本文首发于量化投资与机器学习 前言 最近，这种动态排序条形图视频超级火，如下图： ?...大家可以基于私募基金数据做出更多有趣的可视化来！也欢迎大家踊跃投稿哦！ 择日不如撞日，今天公众号手把手教你！ 我们使用最流行的Python语言，基于Matplotlib来实现上面的动态效果。...一个名称映射到一个组，每年有一个值。 原始数据集： ? ? ? 数据转换 使用pandas进行转换，得到前10个值。 ? ? 基础图 让我们画一个基本的柱状图。首先创建一个图形和一个坐标轴。...然后使用ax.barh (x,y)绘制水平条形图。 ? ? 颜色、标签 接下来，让我们根据组添加值、组标签和颜色。使用 colors 和 group_lk 为条形图添加颜色。 ?...要对上图进行动画处理，我们将使用 matplotlib.animation 中的 FuncAnimation。 ? Functionatio 通过反复调用函数（在画布上绘制）来创建动画。
我们了解了常用的五种图形： 散点图 折线图 柱状图 直方图 饼图 那么如何用Matplotlib和Seaborn来画出它们。...我们可以看到两张图的区别：matplotlib默认情况下绘图区呈现是一个长方形，而seaborn是正方形并且含有x轴和y轴的标签；seaborn还展示散点图还给出了两组数据（变量）的分布情况。 ?...直方图 直方图( histogram )将横坐标等分成一定数量的小区间，在小区间内填充图形，它的高度是y值。特点是用来绘制连续性的数据，展示一组或者多组数据的分布状况(统计)。...条形图(bar chart)绘制离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。...,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow 是否阴影 labeldistance label绘制位置,相对于半径的比例, 如<1则绘制在饼图内侧 autopct控制饼图内百分比设置,可以使用format
在本文中，我们介绍了最基本的 5 种数据可视化图表，在展示了它们的优劣点后，我们还提供了绘制对应图表的 Matplotlib 代码。...首先，我们设定的水平区间要同时满足两个变量的分布。根据水平区间的范围和箱体数，我们可以计算每个箱体的宽度。其次，我们在一个图表上绘制两个直方图，需要保证一个直方图存在更大的透明度。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 ? 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格，我们循环地遍历每一组，但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。 ?
在本文中，我们介绍了最基本的 5 种数据可视化图表，在展示了它们的优劣点后，我们还提供了绘制对应图表的 Matplotlib 代码。...首先，我们设定的水平区间要同时满足两个变量的分布。根据水平区间的范围和箱体数，我们可以计算每个箱体的宽度。其次，我们在一个图表上绘制两个直方图，需要保证一个直方图存在更大的透明度。...常规条形图 分组条形图允许我们比较多个类别变量。如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。...然后我们循环地遍历每一个组，并在 X 轴上绘制柱体和对应的值，每一个分组的不同类别将使用不同的颜色表示。 分组条形图 堆叠条形图非常适合于可视化不同变量的分类构成。...绘制该图的代码与分组条形图有相同的风格，我们循环地遍历每一组，但我们这次在旧的柱体之上而不是旁边绘制新的柱体。
你还可以通过对组进行简单的颜色编码来查看不同组数据的这种关系，如下面的第一个图所示。想要可视化三个变量之间的关系吗？完全没有问题！只需使用另一个参数，如点大小，对第三个变量进行编码，如下面的图2所示。...查看下面的第二个条形图。我们要比较的第一个变量是各组得分的变化情况。我们还将性别本身与颜色编码进行了比较。看一下代码，' ydatalist '变量现在实际上是列表的列表，其中每个子列表表示不同的组。...然后我们循环遍历每一组，对于每一组，我们在x轴上画出每一个刻度的横杠，每一组也用颜色进行编码。 堆叠的条形图对于可视化不同变量的分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中，我们比较了每天的服务器负载。...我们循环遍历每一组，但是这次我们在旧的条形图上绘图，而不是在它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?...由于每个组/变量都绘制了箱线图，所以设置起来非常简单。' xdata '是组/变量的列表。
二、竖放条形图 1 竖放条形图绘图原理 Python中绘制竖放条形图需用matplotlib.pyplot中的bar函数，该函数的基本语法为： bar(x, height, [width], [...1 横放条形图绘图原理 Python中绘制横向条形图需用matplotlib.pyplot中的barh函数，该函数和bar函数类似，它的基本语法为： barh(y, width, [height]...五、叠加条形图 有时一个变量的数值恒小于另一个变量，这时可以把两个条形图绘制到一个条形图中，用不同的颜色显示这两个条形图即可。...有时需要把两组数值绘制在同一个条形图中，以股票最高价和最低价为示例，绘制拼接条形图，具体语句如下： result = date.groupby(date.index.year).agg(high=('最高价...七、多重显示条形图 有时可以把一组数值看成高度，另一组数值代表颜色绘制多重显示条形图。
请输入图片描述 Matplotlib中的绘图类型 Matplotlib有各种各样的绘图类型，包括条形图、折线图、饼状图、散点图、气泡图、瀑布图、圆形区域图、堆叠条形图等，我们将通过一些例子来介绍它们。...这些图的许多属性都是通用的，如axis, color等，但有些属性却是特有的。 条形图 概述： 条形图使用水平或垂直方向的长条去表示数据。条形图用于显示两个或多个类别的值，通常x轴代表类别。...函数： 用于显示条形图的函数是' plt .bar() ' bar()函数需要输入X轴和Y轴的数据 自定义： plt.bar()函数具有以下参数，可用于配置绘图： Width, Color, edge...函数： 用于饼状图的函数是' plt.pie() ' 为了绘制饼状图，我们需要输入一个列表，每个扇形都是先计算列表中的值所占比例，再转换成角度得到的 自定义： plt.pie()函数具有以下参数，可用于配置绘图...函数： 绘制直方图使用的函数是“plt.hist()” 自定义： 函数的具体参数如下，可用于配置绘图： bins – bin的个数 color-颜色 edgecolor-边缘的颜色 alpha – 颜色透明度
条形图 5.1 一个数据样本的条形图 5.2 多个数据样本进行对比的直方图 5.3 水平条形图 5.4 绘制不同数据样本进行对比的水平条形图 5.5 堆叠条形图 6. 等高线图 7....color: 标记的颜色，有下列不同的赋值方式： RGB 三元数或颜色名称 - 使用相同的颜色绘制所有标记。 由 RGB 三元数组成的三列矩阵 - 对每个标记使用不同的颜色。...width: 每个y轴坐标值对应的条形的宽度list height: 条形的高度，在水平条形图中，条形的高度都是固定的。...] # 绘制水平条形图 plt.barh(range(5), price, height=0.7, color='steelblue', alpha=0.5) plt.yticks(range(5),...plt.title('不同平台图书价格') for x, y in enumerate(price): plt.text(y+0.2, x-0.1, '%s'%y) plt.show() 5.4 绘制不同数据样本进行对比的水平条形图
本文将以线型图、条形图和饼图为例，系统地讲解如何让你的数据图表动起来。 ? 这些动态图表是用什么做的？ 接触过数据可视化的同学应该对 Python 里的 Matplotlib 库并不陌生。...如下所示，首先需要做的第一件事是定义图的各项，这些基础项设定之后就会保持不变。...它们包括：创建 figure 对象，x 标和 y 标，设置线条颜色和 figure 边距等： import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltcolor...as ani animator = ani.FuncAnimation(fig, getmepie, interval = 200) plt.show() 主要区别在于，动态饼状图的代码每次循环都会返回一组数值...df1.head(i).max() 动态条形图 创建动态条形图的难度与上述两个案例并无太大差别。在这个案例中，作者定义了水平和垂直两种条形图，读者可以根据自己的实际需求来选择图表类型并定义变量栏。
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