首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python 数据可视化:Matplotlib库的使用

.pyplot 3.1 基本绘图流程 3.2 常用方法 3.2.1 创建画布 3.2.2 创建并选定子 3.2.3 为图像添加标题、设定图像参数 3.2.4 绘制图像 3.2.5 添加图例 3.2.6...创建并选定子(可选) 为图像添加标题、设定图像参数 绘制图像 添加图例 保存图像或显示图像 3.2 常用方法 3.2.1 创建画布 使用plt.figure()方法可以创建一块画布,可以通过参数指定它的大小和背景颜色...: plt.figure(figsize=None, facecolor=None) 3.2.2 创建并选定子 使用plt.subplot()方法可以在全局绘图区域中创建一个,它的语法格式如下...plt.pie() 绘制扇形 具体用法和参数,请参见官方手册:https://matplotlib.org/ 3.2.5 添加图例 我们可以用plt.legend()方法为添加图例,也可以使用...plt.figlegend()方法为全局绘图区域添加图例,传入一个列表参数来给每条线命名。

2K20

【Python数据分析与可视化】:使用【Matplotlib】实现销售数据的全面分析 ——【Matplotlib】数模学习

创建 用于在同一个图形窗口中展示多个图表。...添加标题:分别使用ax1.set_title和ax2.set_title方法为两个子添加标题。 调整布局:使用plt.tight_layout()方法自动调整布局,使其不重叠。...创建图形和:使用plt.subplots()方法创建图形和对象。fig是图形对象,ax1是第一个对象。...随着你对Matplotlib的深入了解,你可以进一步探索更多高级功能,自定义图形样式、添加图例、调整图形布局等,使你的图形更具专业性和表现力。...添加标题:使用plt.title方法为整个图形添加标题。 调整布局和添加图例:使用fig.tight_layout()方法自动调整布局,使用fig.legend方法添加图例,设置图例的位置。

4400
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Matplotlib库在Python数据分析中的应用

它支持各种常见的图表类型,包括折线图、散点图、柱状、饼、等高线图等,还支持注释、标签、标题、图例等图形元素的添加和编辑。下面将逐个介绍Matplotlib库的常见功能和应用场景。2....import matplotlib.pyplot as plt# 绘制折线图,并添加图例和注释x = [1, 2, 3, 4, 5]y1 = [2, 4, 6, 8, 10]y2 = [1, 3, 5,...7, 9]plt.plot(x, y1, label="Line 1")plt.plot(x, y2, label="Line 2")# 添加图例plt.legend()# 添加注释plt.annotate...数据可视化与分析Matplotlib不仅提供了丰富的绘图功能,还可以与其他数据分析库(NumPy、Pandas)等配合使用,进行数据处理和分析。...利用Matplotlib库,我们可以绘制折线图、散点图、柱状、饼等各种类型的图表;还可以通过定制颜色、线型、标记、添加图例、注释等来美化图表;同时,Matplotlib还支持布局、直方图、热力图

85560

Matplotlib 中文用户指南 8.1 屏幕截图

简单绘图 这里是一个带有文本标签的基本的绘图: 源代码 图示例 多个轴域(例如)可使用subplot()命令创建: 源代码 直方图 hist()命令自动生成直方图,并返回项数或者概率: 源代码...路径示例 你可以使用matplotlib.path模块,在maplotlib中添加任意路径: 源代码 mplot3d mplot3d 工具包(见 mplot3d 教程和 mplot3d 示例)支持简单的三维图形...源代码 条形 使用bar()命令创建条形十分容易,其中包括一些定制(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(barh_demo.py...请参阅matplotlib.widgets和小部件示例。 源代码 填充示例 fill()命令可以绘制填充曲线和多边形: 源代码 感谢 Andrew Straw 添加了这个函数。...源代码 图例 legend()命令使用 MATLAB 兼容的图例布局命令自动生成图形图例。 源代码 感谢 Charles Twardy 编写了图例命令的输入。

4.3K30

python数据科学系列:matplotlib入门详细教程

,返回该axes对象,并将其设置为"当前",缺省时会在绘图前自动添加 plt.subplot,主要接收3个数字或1个3位数(自动解析成3个数字,要求解析后数值合理)作为的行数、列数和当前索引,...,可选barh绘制水平条形 hist,直方图,形式上与条形很像,但表达意义却完全不同:直方图用于统计一组连续数据的分区间分布情况,比如有1000个正态分布的随机抽样,那么其直方图应该是大致满足钟型分布...04 自定义子 ? 前面提到,figure为绘图创建了画板,而axes基于当前画板创建了1个或多个子对象。为了创建各种形式的matplotlib主要支持4种添加的方式。...常用的添加的方法莫过于subplot和subplots两个接口,其中前者用于一次添加一个,而后者则是创建一组。...除此之外,plt.axes也可通过接收尺寸参数实现多子绘制:在添加时传入一个含有4个数值的元组,分别表示的底坐标和左坐标(设置原点位置)、宽度和高度(设置大小),从而间接实现仅占据画板的一块子区域

2.5K22

绘制频率分布直方图的三种方法,总结的很用心!

其中,Matplotlib和Pandas样式简单,看上去吸引力不大。Seaborn可往单变量直方图添加很多东西,更美观,pandas可成组生成直方图。...#添加x轴和y轴标签 plt.xlabel("年龄") plt.ylabel("核密度值") #添加标题 plt.title("患者年龄分布") #显示图例 plt.legend() #显示图形...":"--"},norm_hist=True,label="女性") #添加标题 plt.title("不同性别患者年龄核密度") #显示图例 plt.legend() #显示图形 plt.show...7)、hist_kws:以字典形式传递直方图的其他修饰属性,填充色、边框色、宽度等。 8)、kde_kws:以字典形式传递核密度的其他修饰属性,线的颜色、线的类型等。...9)、rug_kws:以字典形式传递须的其他修饰属性,线的颜色、线的宽度等。 10)、fit_kws:以字典形式传递须的其他修饰属性,线的颜色、线的宽度等。

35.5K42

利用Python绘图和可视化(长文慎入)

(2)添加图例 图例(legend)是另一种用于标识图表元素的重要工具。添加图例的方式有二。最简单的是在添加subplot的时候传入label参数: ?...幸运的是,几乎所有默认行为都能通过一组全局参数进行自定义,它们可以管理图像大小、subplot边距、配色方案、字体大小、网格类型等。操作matplotlib配置系统的方式主要有两种。...要组装一张图表,你得用它的各种基础组件才行:数据显示(即图表类型:线型、柱状、盒形、散布、等值线图等)、图例、标题、刻度标签以及其他注解型信息。...12、直方图和密度 直方图(histogram)是一种可以对值频率进行离散化显示的柱状。数据点被拆分到离散的、间隔均匀的面元中,绘制的是各面元中数据点的数量。...纯手工创建这样的图表很费工夫,所以pandas提供了一个能从DataFrame创建散布矩阵的scatter_matrix函数。它还支持在对角线上放置各变量的直方图或密度

8.4K70

python数据可视化系列教程——matplotlib绘图全解

这套函数接口方便MATLAB用户过度到matplotlib包 import matplotlib.pyplot as plt 在绘图结构中,figure创建窗口,subplot创建。...verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出,silent、helpful、debug和debug-annoying。...color=(0.3,0.3,0.4) 背景色 通过向matplotlib.pyplot.axes()或者matplotlib.pyplot.subplot()这样的方法提供一个axisbg参数,可以指定坐标这的背景色...(空白不绘制) fig,axarr = plt.subplots(4,1) #开一个新窗口,并添加4个,返回数组 ax1 = axarr[0] #通过数组获取一个 print(fig...ax.add_patch(circ1) #将形状添加图上 ax.add_patch(pgon1) #将形状添加图上 fig.canvas.draw() #绘制 plt.show()

3K10

《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

9-7 不同drawstyle选项的线型 你可能注意到运行上面代码时有输出。matplotlib会返回引用了新添加组件的对象。...) 添加图例 图例(legend)是另一种用于标识图表元素的重要工具。...添加图例的方式有多种。...例如,要将全局的图像默认大小设置为10×10,你可以执行: plt.rc('figure', figsize=(10, 10)) rc的第一个参数是希望自定义的对象,'figure'、'axes'、'...9-22 小费百分比的密度 seaborn的distplot方法绘制直方图和密度更加简单,还可以同时画出直方图和连续密度估计

7.4K90

数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

大部分pandas的绘图方法,接收可选的ax参数,该参数可以是一个matplotlib对象。这使你可以更为灵活的在网格布局中放置。...DataFrame的plot方法在同一个图中将每一列绘制为不同的折线,并自动生成图例(见图9-14): In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4...参数 描述 label 图例标签 ax 绘图所用的matplotlib对象;如果没传值,则使用当前活动的matplotlib style 传给matplotlib的样式字符串,比如'ko--'...,或为各列生成独立的。...y轴 figsize 用于生成图片尺寸的元组 title 标题字符串 legend 添加图例(默认是True) sort_columns 按字母顺序绘制各列,默认情况下使用已有的列顺序 ▲表9-4

5.3K40

详解seaborn可视化中的kdeplot、rugplot、distplot与jointplot

用于控制是否颠倒x-y轴位置 kernel:字符型输入,用于控制核密度估计的方法,默认为'gau',即高斯核,特别地在2维变量的情况下仅支持高斯核方法 legend:bool型变量,用于控制是否在图像上添加图例...在同一个图中绘制两个不同一维总体的核密度估计,这里为了把它们区分开分别定义了label参数以显示在图例中: ax1 = sns.kdeplot(setosa.petal_width,label='setosa.petal_width...') ax2 = sns.kdeplot(virginica.petal_width,label='virginica.petal_width') 在同一个图中绘制两个不同二维总体的核密度估计:...,为True直方图高度表示对应的密度,为False时代表的是对应的直方区间内记录值个数,默认为False label:控制图像中的图例标签显示内容 使用默认参数进行绘制: ax = sns.distplot...将kind参数设置为'reg',为联合添加线性回归拟合直线与核密度估计结果: ax = sns.jointplot(x='sepal_length',y='sepal_width',data=setosa

4.3K32

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、折线图、饼直方图、箱形等。...plt.figure:创建空白画布,在一幅图中可省略 figure.add_subplot:第一个参数表示行,第二个参数表示列,第三个参数表示选中的编号 plt.title:标题 plt.xlabel...▲4 饼 05 直方图 直方图,又称质量分布,是一种统计报告,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型,用纵轴表示分布情况。...plt.legend() edgecolor:直方图的边界色 下面我们以Kaggle经典比赛案例泰坦尼克号数据集为例,绘制乘客年龄的频数直方图,查看各年龄段乘客的年龄分布情况,代码清单5所示,其可视化结果如图...代码清单5 绘制直方图 # 导入第三方包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.mlab

6.2K31
领券