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Python 数据分析（二）：Matplotlib 绘图

简介 Matplotlib 是 Python 提供的一个绘图库，通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图，安装使用 pip install matplotlib 命令即可...在进行数据分析时，可视化工作是一个十分重要的环节，数据可视化可以让我们更加直观、清晰的了解数据，Matplotlib 就是一种可视化实现方式。 2....绘图 下面我们来学习一下如何使用 Matplotlib 绘制常用统计图。 2.1 折线图 折线图可以显示随某一指标变化的连续数据。...2.1.1 单线 首先，我们来看一下如何使用 Matplotlib 绘制一个简单的折线图，具体实现如下： from matplotlib import pyplot as plt x = range(...') plt.ylabel('成绩') plt.legend() # 在条形图上加标注 for rect in rects: height = rect.get_height() plt.text

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一篇文章学会Matplotlib

子图上的多行文本： 有时需要添加多行注释或标注，Matplotlib可以支持在子图上使用text()函数实现类似注释的目的。...') # 添加标题 plt.show() # 显示图形 这个示例演示了如何使用Matplotlib绘制一个折线图。...# 参数width为柱宽，默认为0.8；参数align为柱在标记上的对齐方式，默认为'edge' # 在本例中，设置了柱的宽为0.5并居中对齐，同时也指定了每个条形的颜色。...通过添加xticks()和yticks()函数、并使用值范围（0.5- len + 0.5）调整刻度的位置。在此之上还展示了如何添加图例标签（使用plt.colorbar()函数来调用详细颜色条）。...带注释的折线图 import matplotlib.pyplot as plt #导入Matplotlib模块 x = [1, 2, 3, 4, 5] #定义x轴数据 y = [10, 8, 6,

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    绘制统计图形（一）

    本节以实例的方式来为大家讲解各种图形的应用，并介绍一些新的图形。 1 堆积图 主要结合柱状图和条形图的绘制方法来说明堆积柱状图和堆积条形图的实现方法。...代码如下： import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei...x轴标签 plt.yticks(x+bar_width/2, tick_label) plt.legend() plt.show() 3 堆积折线图、间断条形图和阶梯图 3.1 堆积折线图 堆积折线图是通过绘制不同数据及的折线图而生成的...堆积折线图是按照垂直方向上彼此堆叠且又不相互覆盖的顺序排列，绘制若干条折线图而形成的组合图形。...间断条形图是在条形图的基础上绘制而成，主要用来可视化定性数据的相同指标在时间维度上的指标值的变化情况，实现定性数据的相同指标的变化情况的有效直观比较。

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    matplotlib简单示例

    通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。 二、流程 1. 明确要研究的问题 2....选择需要使用什么图形（折线图、直方图……）来呈现 3. 准备相应的数据 4. 绘制图形和完善美化图形 在某些情况下，个人认为还有最后一点，是从图中可以得出什么结论。...三、简单示例 1.折线图 1.1 什么是折线图 以下引用自百度百科 折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。...折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 简单来说，折线图可以反映事物的变化情况。...四、结语 本文简单举例介绍了matplotlib绘制折线图、条形图和直方图的方法，matplotlib很强大，可以绘制非常多的图形，可以参考https://matplotlib.org/gallery/

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    【matplotlib】3-绘制统计图形

    多数据平行条形图 5.参数探索 6.堆积折线图、间断条形图和阶梯图 6.1 用函数stackplot()绘制堆积折线图 6.2 用函数broken_barh()绘制间断条形图 6.3 用函数step(...plt.grid(True, axis='y', ls=':', color='r', alpha=0.3) plt.show() x: 柱状图中的柱体标签值 y: 柱状图中的柱体高度 align: 柱体对齐方式...、间断条形图和阶梯图 6.1 用函数stackplot()绘制堆积折线图 堆积折线图是通过绘制不同数据集的折线图而生成的。...堆积折线图是按照垂直方向上彼此堆叠且又不相互覆盖的排列顺序，绘制若干折线图而形成的组合图形。...在箱须的末端之外的数值可以理解成离群值，因此，箱须是对一组数据范围的大致直观描述。

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    又再肝3天，整理了65个Matplotlib案例，这能不收藏？

    2021-10-27 启用和检查交互模式 在 Matplotlib 中绘制折线图 绘制带有标签和图例的多条线的折线图 在 Matplotlib 中绘制带有标记的折线图 改变 Matplotlib 中绘制的图形的大小...更新 Matplotlib 折线图中的字体外观 用颜色名称绘制虚线和点状图 以随机坐标绘制所有可用标记 绘制一个非常简单的条形图 在 X 轴上绘制带有组数据的条形图 具有不同颜色条形的条形图 使用 Matplotlib...中的特定值改变条形图中每个条的颜色 在 Matplotlib 中绘制散点图 使用单个标签绘制散点图 用标记大小绘制散点图 在散点图中调整标记大小和颜色 在 Matplotlib 中应用样式表 自定义网格颜色和样式...绘制直方图 在 Matplotlib 直方图中选择 bins 在 Matplotlib 中绘制没有条形的直方图 使用 Matplotlib 同时绘制两个直方图 绘制具有特定颜色、边缘颜色和线宽的直方图...Matplotlib 创建方形气泡图 使用 Numpy 和 Matplotlib 创建具有气泡大小的图例 使用 Matplotlib 堆叠条形图 在同一图中绘制多个堆叠条 Matplotlib 中的水平堆积条形图

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    Python|什么是Matplotlib绘图

    二.Matplotlib的基本要点 Matplolib常用的图形有这几种形式，折线图，散点图，条形图，直方图。 主要掌握如何设置图片的大小，保存到本地，设置图例，描述信息，调整间距，线条的样式。...图的创建比较简单，引用库的pyplot.plot(x,y)确定好x轴和y轴就可以会出简单的折线图。...通过plt.xticks(x,xticks)和plt.yticks(y,yticks)可以设置刻度,设置中文，因为matplotlib默认不支持中文字符，所以无法显示中文字符，但可以通过font_manager.FontProperties...'，线条颜色; linestyle='--'，线条风格，-实线，--虚线，-.点划线，:点虚线，’ ’无线条; Linewidth=5， 线条粗细; alpha=0.5透明度; 三.实际绘图 假设大家在30...岁的时候,根据自己的实际情况统计出来了你和你同桌各自从11岁到30岁每年交的女(男)朋友的数量如列表a和b,请在一个图中绘制出该数据的折线图,以便比较自己和同桌20年间的差异,同时分析每年交女(男)朋友的数量走势

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    python 数据分析基础 day14－matplotlib模块概括条形图直方图折线图散点图箱线图

    条形图 #绘制柱形图 from matplotlib import pyplot as plt #绘图数据 x=["a","c","d","e","b"] y=[11.5,18.6,17.5,14.3,10.8...] #创建基础图 fig=plt.figure() #在基础图上仅绘制一个图，括号中的三个参数代表基础图中的统计图布局，参数一次代表：图的行数量、图的列数量、第几个图。...本例中，为1行1列，第一个图 bar1=fig.add_subplot(1,1,1) #绘制柱形图,align表示条形与标签中间对齐。...直方图.png 折线图 #绘制折线图 from matplotlib import pyplot as plt #设置绘图数据 x=[1,2,3,4,5] y=[10.2,13.0,15.1,15.2,16.2...折线图.png 散点图 #绘制散点图 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np #准备绘图数据 x=np.random.randn

    1.7K40

    Python中的Matplotlib绘图是什麽意思?

    Matplotlib的基本要点： Matplolib常用的图形有这几种形式，折线图，散点图，条形图，直方图。 主要掌握如何设置图片的大小，保存到本地，设置图例，描述信息，调整间距，线条的样式。...图的创建比较简单，引用库的pyplot.plot(x,y)确定好x轴和y轴就可以会出简单的折线图。...通过plt.xticks(x,xticks)和plt.yticks(y,yticks)可以设置刻度,设置中文，因为matplotlib默认不支持中文字符，所以无法显示中文字符，但可以通过font_manager.FontProperties...，线条颜色; linestyle='--'，线条风格，-实线，--虚线，-.点划线，:点虚线，’ ’无线条; Linewidth=5， 线条粗细; alpha=0.5透明度; 实际绘图如下： 假设大家在30...岁的时候,根据自己的实际情况统计出来了你和你同桌各自从11岁到30岁每年交的女(男)朋友的数量如列表a和b,请在一个图中绘制出该数据的折线图,以便比较自己和同桌20年间的差异,同时分析每年交女(男)朋友的数量走势

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    数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

    折线图 1.1 导入数据 1.2 绘制单列折线图 1.3 绘制多列折线图 1.4 绘制折线图-双y轴 2. 条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3....折线图 1.1 导入数据 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...绘制 df 第一列的折线图 # 绘制 df 第一列的折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为： 1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图｜子图...# 将 df 的四列分别放在四个子图上 df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为： df 的四列分别放在一个图上 # 折线图｜绘制 df 全部列的折线图 # 同时指定...b", "c", "d"]) df2 输出为： # kind = 'bar'表示垂直，若kind = 'barh'表示为水平 # 重新生成数据，并对使用条形图可视化 df2 的第 3 行 df2.

    3.1K20

    美化Matplotlib的3个小技巧

    在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...plt.plot(df["Date"], df["Price"]) #每15个刻度显示一次 plt.xticks(np.arange(0, len(df), 15), fontsize=12) plt.yticks...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。  ...，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

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    美化Matplotlib的3个小技巧

    在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...plt.plot(df["Date"], df["Price"]) #每15个刻度显示一次 plt.xticks(np.arange(0, len(df), 15), fontsize=12) plt.yticks...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。...，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

    1.7K20

    Python中最常用的 14 种数据可视化类型的概念与代码

    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...中的以下语法可用于创建饼图并添加 seaborn 调色板： import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns data = [15, 25,...它可用于减少混乱并强调一组特定的元素。...这些有两种类型： 威尔金森点图 在这个点图中，局部位移用于防止图上的点重叠。 克利夫兰点图 这是一个类似散点图的图表，在一个维度中垂直显示数据。...当然了，在小提琴图中，我们可以获取与箱形图中相同的信息。 中位数（小提琴图上的一个白点) 四分位数范围（小提琴中心的黑色条）。

    9.6K20

    Matplotlib可视化没那么难：7种常用图表最全绘制攻略来了！

    Matplotlib提供了一个面向对象的API，有助于使用Python GUI工具包（如PyQt、WxPythonotTkinter）在应用程序中嵌入绘图。...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。...：x轴名称 plt.ylabel：y轴名称 plt.xlim：x轴的范围 plt.ylim：y轴范围 plt.xticks：第一个参数为范围，数组类型；第二个参数是标签，第三个是控制标签 plt.yticks...▲图2 条形图 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...代码清单3 绘制折线图 import matplotlib.dates as mdate dateparse = lambda dates:pd.datetime.strptime(dates,'%Y%

    6.6K31

    美化Matplotlib的3个小技巧

    在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...plt.plot(df["Date"], df["Price"]) #每15个刻度显示一次 plt.xticks(np.arange(0, len(df), 15), fontsize=12) plt.yticks...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上，只有一个y轴。...共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。  ...，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。

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    让数据动起来！用Python制作动画可视化效果，让数据不再枯燥！

    一共给大家介绍三种动态图表的绘制，折线图，条形图，散点图。 01 折线图 先来绘制一个简单的折线图看看。...可以看到折线图的x坐标从0一直到了40。 02 条形图 上面的折线图每次只有一个y值即可，而条形图则需要所有的y值，如此所有的条形才能同时移动。...给X轴创建固定值，Y轴创建列表，并使用Matplotlib的条形图函数。...所以在结束的时候会显示一段时间的空白。 可以设置一下条形图当前位置到下个位置的速度，让过渡变得平滑。 将当前位置和下一个位置之间的距离除以过渡帧数。...print('删除图片\n') # 删除图片 for filename in set(filenames): os.remove(filename) print('完成') 给图表添加了背景色、条形图上色

    1.8K10

    数据可视化：认识Matplotlib

    折线图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['font.sans-serif'] =...在hist()方法中参数含义如下： data:必选参数，绘图数据 bins:直方图的长条形数目，默认为10,为了更加明显地看出正态分布，可以设置大一些。...fc:全写为facecolor，长条形的颜色 ec:全写为edgecolor，长条形边框的颜色 条形图 在之前的小节中得到了高分电影上映年份的TOP，现在我们就将此数据做成可视化的条形图。...) #获得纵（y）坐标数据 y = series.values.tolist() ax = plt.bar(x, y, width=0.4) # 添加横坐标显示 plt.xticks(x, x) # 在每个条形图上方显示数值...: 横坐标（序列） height：纵坐标（系列） width：条形图的宽度，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

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    太强了，用 Matplotlib+Imageio 制作动画！

    一共给大家介绍三种动态图表的绘制，折线图，条形图，散点图。 01 折线图 先来绘制一个简单的折线图看看。...可以看到折线图的x坐标从0一直到了40。 02 条形图 上面的折线图每次只有一个y值即可，而条形图则需要所有的y值，如此所有的条形才能同时移动。...给X轴创建固定值，Y轴创建列表，并使用Matplotlib的条形图函数。...所以在结束的时候会显示一段时间的空白。 可以设置一下条形图当前位置到下个位置的速度，让过渡变得平滑。 将当前位置和下一个位置之间的距离除以过渡帧数。...print('删除图片\n') # 删除图片 for filename in set(filenames): os.remove(filename) print('完成') 给图表添加了背景色、条形图上色

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