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Matplotlib如何绘制多个

如何绘制多个的图表?这次写个小短文来讲一讲。 fig和axis的区别? 相信不少小伙伴一开始都是直接用plt.plot来绘图,非常简单,但这是偷懒的做法,不建议大家这样。...fig相当于是一个大的画布,ax相当于是小的子,一个画布可以有一个或多个。 单个图表任何操作都是在axes对象上进行的,包括坐标轴、刻度、图例等。 具体怎么用,下面讲到。...绘制多子 使用Matplotlib绘图单相对比较容易,但有时候需要将多张放在一张图表里,这就用到子操作。...as plt %matplotlib inline # 画第1个:折线图 x=np.arange(1,100) plt.subplot(221) plt.plot(x,x*x) # 画第2个:散点图...import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 画第1个:折线图

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Python matplotlib数据可视化 subplot绘制多个

数据可视化的时候,有时需要将多个放在同一个画板上进行比较。通过使用GridSpec类配合subplot,可以很容易对子区域进行划定和选择,在同一个画板上绘制多个。 1....对子绘图区域的划定和选择 GridSpec是matplotlib中一个特殊的用来进行子绘图区域设计和选定的一个类 import matplotlib.gridspec as gridspec gs =...绘制多个 测试数据如下: [fbjzbyq2ja.png] 代码如下: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...as mpl import matplotlib.gridspec as gridspec import collections import numpy as np # 读取数据 df = pd.read_csv...most_common() skill = ['等级{}'.format(m[0]) for m in skill_count] counts = [n[1] for n in skill_count] # 绘制多个

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ProPlot 基本语法及特点

简介 科研论文配多图层元素(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的复杂图形时,容易造成绘制代码冗长...多子绘制处理 共享轴标签 在使用 Matplotlib 绘制多子时,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。...在科研论文配图中存在多个的情况下,一项工作是对每个子进行序号标注。...此外,在子外部绘制颜色条(colorbar)时,如 fig.colorbar (..., ax=ax),需要从父图中借用部分空间,这可能导致具有多个的图形对象的显示出现不对称问题。...ProPlot 库中有一个专门用于绘制单个子多个连续子的颜色条和图例的简单框架,该框架将位置参数传递给 ProPlot 的 axes.Axes.colorbar 或 axes.Axes.legend

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Matplotlib 气球 制作

经典的绘图包Matplotlib进行“气球”(通过图形合理搭配实现)的绘制,主要涉及Matplotlib 散点图(sactter())及 线 vlines()、mlines()及PatchCollection...上期推文预告的效果在文末的代码链接(notebook)中 也会有绘制方法,本期推文为完善版本 ? ? 。 02....(2) matplotlib.lines 方法绘制 在尝试多次和查看matplotlib官网后,我们发现matplotlib.lines 可以有效解决连接线问题,这也可以看作为Matplotlib的“geom_segment...highlight=lines#module-matplotlib.lines (3)https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.scatter.html...highlight=scatter#matplotlib.axes.Axes.scatter 下期推文预告 下期推文我们用Matplotlib 进行坡度的绘制,其效果如下: ? ?

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Python基础:使用Matplotlib绘制多个图形

标签:Python,Matplotlib Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。...使用Matplotlib,可以使用各种图表类型绘制数据,包括折线图、条形、饼和散点图。 Matplotlib允许绘制单个图表,但也允许以网格的形式一次绘制多个图表。...在本文中,将详细演示如何使用Matplotlib库绘制多个。 绘制单个 在展示如何绘制多个之前,先通过一个演示如何使用Matplotlib绘制单个的示例,确保掌握了基本原理。...1 注意:%matplotlib inline代码段仅适用于Jupyter笔记本。如果不使用Jupyter笔记本,只需在开始绘制图之后添加plt.show()即可。...绘制多个图形 一旦知道怎么做,就可以绘制多个了。同样,Matplotlib允许以网格的形式绘制多个

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数据科学 IPython 笔记本 8.10 自定义颜色条

8.10 自定义颜色条 原文:Customizing Colorbars 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》(Python Data Science...我们首先为绘图配置笔记本,并导入我们将使用的函数: import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('classic') %matplotlib inline...自定义颜色条 可以使用创建可视化的绘图函数的cmap参数指定颜色条: plt.imshow(I, cmap='gray'); 所有可用的颜色表都在plt.cm命名空间中;IPython 的 TAB 补全...最好使用例如viridis(Matplotlib 2.0 的默认值)的颜色表,它专门为在整个范围内具有均匀的亮度变化而构建。...Matplotlib 中有大量的颜色表;要查看它们的列表,可以使用 IPython 来探索plt.cm子模块。

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Matplotlib类别比较(3)

本篇继续介绍matpltolib类别比较的绘制,分别是桑基和词云图。 1、桑基 桑基是展现数据流动的很好工具,是一种特定类型的流量。在这个图中,指示箭头的宽度与流量大小成比例。...---- 步骤3:完成桑基设置 diagrams = sankey.finish() import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl...import numpy as np from matplotlib.sankey import Sankey mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['simsun']...(可选参数) matplotlib中支持的颜色映射有: 概念来自知乎 ---- 步骤二:指定词云文件 wc.generate_from_text(text) text:可以是英语语句或者是中文单词组成的内容...代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import wordcloud import jieba fig = plt.figure(figsize = (6,

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Matplotlib类别比较(2)

1、棉棒(棒棒糖) 棉棒传递了柱状和条形相同的信息,只是将矩形换成线条,这样可以减少展示空间,重点放在数据上,看起来更加简洁美观。相对于柱状,棉棒更加适合用于数据量较多的情况。...间断条形是在条形基础上绘制的,主要可视化数据在时间维度上的变化情况。...具体参考: https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.broken_barh.html?...雷达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。...import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl mpl.rcParams

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