matplotlib允许我们将一个figure通过栅格系统划分成不同的格子，然后在格子中画图，这样就可以在一个figure中画多个图了。这里的每个格子有两个名称：Axes和subplot。...第三个值是subplot的宽和高。 figure中还有一个方法：add_subplot。其目的也是将figure划分成栅格，并获取其中某一个。...使用方法如下所示： fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(2, 3, 1) fig.add_subplot(232, facecolor="blue")...fig.add_subplot(233, facecolor="yellow") fig.add_subplot(234, sharex=ax1) fig.add_subplot(235, facecolor...add_subplot(232)和add_subplot(2,3,2)等价的。 另外，如果将最后一个236改成436，你猜会发生什么呢？
一个figure对象包含了多个子图，可以使用subplot（）函数来绘制子图： （首先我没有想明白为啥会有这么多的内容来介绍这一个函数，后来知道了原来这个函数还真的挺多的内容） 言简意赅：... 首先，它的调用是这样子的：subplot（numbRow ， numbCol ，plotNum ） or subplot(numbRow numbCol plotNum)，对。...（2 ，2 ，1），那么这个figure就是个2*2的矩阵图，也就是总共有4个图，1就代表了第一幅图 也可以写成subplot（221），这是没毛病的哈。...上个图： 看到没，我写的一个椒盐噪声的图，然后subplot可以分个写，只不过我用了一个循环的形式了； 对了，还有一种形式差点忘记说了，如果是只有3副图或者只有5副图的单数该怎么办？...按照 2 * 1 划分 前两个图占用了 (2, 1, 1) 的位置 因此第三个图占用了 (2, 1, 2) 的位置 直接上代码大家看一下，其实大同小异，语法都差不多； import matplotlib.pyplot
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 =...gridspec.GridSpec(2, 2) # 设计一个网格 2行2列 # 选定子绘图区域 ax1 = plt.subplot(gs[0, 0]) ax2 = plt.subplot(gs[0,...1]) ax3 = plt.subplot(gs[1, 0]) ax4 = plt.subplot(gs[1, 1]) 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。...绘制多个子图 测试数据如下： [fbjzbyq2ja.png] 代码如下： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...(gs[0, 0]) ax2 = plt.subplot(gs[0, 1]) ax3 = plt.subplot(gs[1, 0]) ax4 = plt.subplot(gs[1, 1]) ax1.barh
Matplotlib引领数据图表绘制 前言 在数据科学领域，数据可视化是一种强大的工具，能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。...Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库，为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本文将深入探索Matplotlib。...matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 设置 figure Matplotlib 绘制的图形都在一个默认的 figure 中，我们可以自己创建 figure...2sin(x)") # plt.legend(loc=1) plt.legend(loc='best') plt.show() 图例的位置由 loc 关键字控制，其取值范围为 0-10，每个数字代表图表中的一处位置...通过学习和应用Matplotlib，我们能够将复杂的数据转化为直观的图表，更好地理解数据，支持决策和分析。
# 画子图 # 导入库 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot...# 法1：子图 # 两行两列-切分 plt.subplot(2,2,1)#也可以直接plt.subplot(221) plt.plot(x, y1, 'b--') plt.ylabel('y1') plt.subplot...(2,2,2) plt.plot(x,y2,'r--') plt.ylabel('y2') plt.xlabel('x') plt.subplot(2,2,3) plt.plot(x, y1, 'b*'...[matplotlib.lines.Line2D at 0x116769150>] # 法2：子图 # a[0]画布 a = plt.subplots() ?...ax.plot([1,2,3,4]) [matplotlib.lines.Line2D at 0x118595a10>] plt.show() # 建议放在一起执行，容易重复切割 f,a = plt.subplots
二、层次关系型图表（2） 2.2 相关系数图 相关系数图是热力图的一种形式，只不过传入的数据是已经计算好的各变量的相关系数。 现有一组数据，记录了不同作物的产量，现要求将他们相关系数表示。...[1.3, 1.2, 0.0, 0.0, 0.0, 3.2, 5.1], [0.1, 2.0, 0.0, 1.4, 0.0, 1.9, 6.3]]) 数据来自Matplotlib...相关系数图的代码如下： import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as...title_opts=opts.TitleOpts(title="Parallel-基本示例")) ) c.render(r"C:\Users\Smile\Desktop\坐标系.html") 层次关系型图表介绍到此结束...，由于一些图表（树形图、旭日图、矩形树状图等）在matplotlib中不能很好支持，就不再做介绍。
数据分布图表主要显示数据集中的数值及其出现的频率或者分布规律，包括统计直方图、核密度曲线图、箱型图、小提琴图等。...现有一组数据，记录了2015年全国各站点的PM2.5浓度值，现用统计直方图表示。...代码如下： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif...小于400的数值 fig = plt.figure(figsize = (8, 12)) #默认绘图，设置20个分组，线框颜色为黑色，与ax5共享x轴，设置x轴刻度为空 ax1 = fig.add_subplot...ax5) ax1.hist(x, bins = 20, edgecolor = 'k') ax1.set_xticks([]) #设置x轴范围，并利用对数表示y轴刻度 ax2 = fig.add_subplot
highlight=boxenplot#seaborn.boxenplot 实例：现有一组数据（df），记录了2015年站点不同季节的PM2.5数值，共计98万余条，现用箱型图和增强箱型图表示。...这种图表结合了箱型图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。...本实例中利用了matplotlib库的hist2d和hexbin方法绘制。...highlight=hist2d#matplotlib.axes.Axes.hist2d 现有一组数据（df），记录了2015年pm2.5浓度（共98万条数据），用二维统计直方图表示，代码如下： from...matplotlib import colors import matplotlib.pyplot as plt font1 = {'family':'Times New Roman', 'size
本篇文章主要介绍了matplotlib的数据关系型图表的分类、对每个类别做了简介，并初步对数值关系型常见图表的实现方式做了探讨。...数据关系图的分类和简介 数据关系型图表分为：数值关系型、层次关系型和网络关系型三种类型。 数值关系图：主要展示两个或多个变量之间的关系，最常见的包括散点图、气泡图、曲面图、矩阵散点图等。...一、数值关系型图表 1、散点图 散点图是比较常见的图表类型之一，通常用于显示和比较数值。...代码如下： import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import pandas as pd import numpy as np...as plt from matplotlib.patches import Ellipse import matplotlib.transforms as transforms import pandas
本节继续探讨数值关系型图表的绘制，主要探讨了气泡图、三维散点图、等高线图和曲面图的绘制方法。...一、数值关系型图表（2） 1.4 气泡图 气泡图是一种多变量图表，是散点图的变体，也可认为是散点图和百分比区域图的组合。...示例代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(0) x = 4 + np.random.normal...(x, y, s = sizes, c = colors, alpha = .6) #设置颜色数组，指定颜色条带，添加颜色指示图例 ax3 = fig.add_subplot(212) cf = ax3...axes3D.plot_surface(x,y,z,**args) 代码示例（使用上一个例子的数据）： from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot
本文继续介绍数据分布型图表的绘制方法： 3 蜂巢图 蜂巢图使得每个类别数据点沿着X轴类别标签中心向两侧，同时向上均匀而对称地展开，整体较为美观，也能展现数据的分布规律。...现有一组数据（名称为df），记录了PM2.5不同季节的浓度，每个季节有100个，现用蜂巢图表示。...代码如下： import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt font1 = {'family': 'Times New Roman', 'size...': 14} fig = plt.figure(figsize = (12, 6)) ax = fig.add_subplot(121) #绘制蜂巢图，并绘制在ax画布上 g = sns.swarmplot...font1 = {'family': 'Times New Roman', 'size': 14} fig = plt.figure(figsize = (12, 6)) ax1 = fig.add_subplot
虽然小伙伴们喜欢空间绘图方面的居多(毕竟这方面的小伙伴居多)，但商业图表的绘制也不能放下哦！本期就推出一篇商业图表的仿制教程。...主要涉及内容如下： Python-matplotlib 散点图绘制 文本条件添加 Python-matplotlib 散点图绘制 本篇推文的原始图片还是来自于PIIE网站的一篇文章配图，文章的插图如下...ax.transAxes, ha='center', va='center',fontsize = 3,color='black') plt.savefig(r"F:\DataCharm\商业艺术图表仿制...此外，由于matplotlib 无法实现向ggplot的绘图元素映射，导致有时绘制图例就麻烦些，但可以使用以下方法单独绘制图例： #添加图例 ax.plot([],[],marker='o', label...总结 本期推文我们进行商业图表第7弹的绘制，学习了散点图系列的绘制方法，此外，颜色的配置也是值得参考和学习的。大家可以直接关注公号:DataCharm,直接获取EXCEL颜色主题xml文件。
二、层次关系型图表 层次关系型图表主要表示数据个体之间的层次关系，主要包括包含和从属两类。...matplotlib中的热力图： 语法：plt.imshow(data, **kwargs) 参数解释： data：要绘制的热力图数据，为2维数组，如7行7列。...示例数据和代码如下： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #构造数据， year = [i for...pd.DataFrame({'year':year, 'month':month, 'passenger':passenger}) print(df) 样本数据（2010-2021年每个月的乘客数） 现用热力图表示逐年逐月的乘客数系列...center', va='center', color='w', font = font1) plt.show() 补充：plotnine中的热力图绘制方法 plotnine是非常优秀的绘图库，与matplotlib
往期回顾 在上一篇文章中，我们了解了时间序列图表的绘制方法，效果如下（滑动以浏览），对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程，拓宽绘图方法，为科研和商业绘图提供帮助。...时间序列型图表（续上节） 4 量化波形图 量化波形图（也被称为河流图或主题河流图），是堆积面积图的一种变形，通过流动的形状展示不同类别数据随时间的变化情况。...代码示例： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 10, 2) ay = [1, 1.25, 2,...《Python数据可视化之美：专业图表绘制指南》，张杰著，2020年3月第一版. 2.matplotlib官网： https://matplotlib.org/stable/api/axes_api.html...《Python数据可视化之matplotlib实践》，刘大成著，第一版. 4.《利用Python进行数据分析》，Wes Mckinney著，徐敬一译，第一版.
现在我们用填充面积图表示这四个站点的数值（数据预处理在此不展示）： fig = plt.figure(figsize = (5, 5)) ax1 = fig.add_subplot() ax1.stackplot...unstack_df3[mean.index] #将unstack_df3按照大小排序好的序列排列 2、绘图 fig = plt.figure(figsize = (5, 5)) ax1 = fig.add_subplot...《Python数据可视化之美：专业图表绘制指南》，张杰著，2020年3月第一版. 2.matplotlib官网： https://matplotlib.org/stable/api/axes_api.html...《Python数据可视化之matplotlib实践》，刘大成著，第一版. 4.《利用Python进行数据分析》，Wes Mckinney著，徐敬一译，第一版.
基本架构 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() ... plt.show() 窗口 plt.figure() plt.figure(num...plt.xticks(new_ticks) # 使用plt.ylim设置y坐标轴范围：(-2, 3)； plt.ylim((-2, 3)) Ref： Pyplot tutorial 莫烦Python - Matplotlib...matplotlib 绘图可视化知识点整理 Matplotlib 教程
往期回顾： 在前几篇文章中，我们介绍了数据分布型图表的几种绘制方法，如下图所示（滑动以浏览），对以往的工作做个总结。...本篇文章我们将学习绘制以下图表（滑动以浏览）： OK，现在开始我们的学习之路吧。 ---- 1 折线图 时间折线图语法与matplotlib的plot语法一致，只不过将x轴换为了时间数据。...color, linewidth, label, alpha, **kwargs) 现有一组数据（df），记录了2020年各站点逐日的PM2.5浓度，现要求将1017A和1050A站点的浓度变化用折线图表示...family':'Simsun', 'size': 15} #新建字体样式 fig = plt.figure(figsize = (8, 4)) #绘制1017A站点的图 ax1 = fig.add_subplot...《Python数据可视化之美：专业图表绘制指南》，张杰著，2020年3月第一版. 2.matplotlib官网： https://matplotlib.org/stable/api/axes_api.html
下面我将详细介绍数据处理过程和Matplotlib对其仿制过程。 02....绘制面积图(area)可以直接使用pandas内置绘图方法plot.area()或者plot(type=’area’)，但该方法定制行比较差，对于上面的图表将很难进行仿制，这里采用matplotlib的...plot()方法绘制折线图，再在折线图下方采用fill_between()方法填充面积，fill_between()方法较为灵活，可以完美解决上述图表的仿制工作。...总结 本期推文介绍使用Matplotlib进行FiveThirtyEight网站图表的仿制，目的还是加强自己可视化绘制的技巧和吸收其他优秀可视化作品的设计优点，本推文我认为比较优秀的可视化设计技巧主要有两个.../ 下期图文预告 下期推文试着用matplotlib进行“艺术”化设计，后期还是会回归 商业图表的制作教程的 ?
引言 在绘制学术图表之余，我们也会进行商业图表的绘制，毕竟学术图表的配色有点单调和严谨啊 ? 。今天这篇推文就使用小清新配色对散点图和折线图进行另类的绘制，绘制出让人耳目一新的可视化作品 ? ?...，对其进行合理组合和颜色优化，就能呈现出不一样的效果，因为构造数据比较简单，这里直接给出整个的绘制代码： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...ax.transAxes, ha='center', va='center',fontsize = 6,color='black') plt.savefig(r'F:\DataCharm\商业艺术图表仿制...（2）from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes 该方法可以实现负责图表的灵活搭配，本推文题目中的小散点图和题目下的横线由于超出刻度范围而采用此方法...总结 Python-matplotlib绘制此类图表的灵活性还是不错的(当然，前提是比较属性各个绘图函数 ? ?
本期还是推出Python-matplotlib "小清新"商业图表的绘制推文，在发现ax.plot()绘图函数的多类别图表功能后，经过不断和点、文本等尝试搭配后，所能构建的图表也就多了起来，下面就直接上教程...数据可视化设计 本期我们构建一组简单的时间变化图表数据，当然还有我们常用的颜色字典构建。...具体如下： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt test_dict = {'x':[0,5,10,15,20,25,30...·)，我们的目的是更好的熟悉matplotlib 的那些容易忽略却功能强大的绘图函数，使我们在绘制不同图表时节省时间，更好的完成绘制任务 ? ? ） 03....总结 这一期的推文教程整体不是很难哦，整体上还是对Matplotlib的部分绘图函数进行练习，下期准备写写matplotlib的ax.annotate()的应用，应该也可以 设计出不错的可视化作品吧
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