在接下来的文章中主要介绍如何利用python 中的matplotlib进行数据的可视化展示。...通过上面的代码和图，先简单了解一下matplotlib画图的构成。...一个matplotlib图像是由figure（面板）, axes(子图)，xaxis/yaxis（坐标轴）, line（坐标轴线）, Tick（坐标刻度）,label （坐标标签）, title(图名)...在绘图时利用figure创建窗口，subplot创建子图。在上面我们没有展现出来，在后面的例子中会在详细的介绍。所有的绘画只能在子图上进行。plt表示当前子图，若没有就创建一个子图。...通过fig.subplots_adjust()我们修改了子图水平之间的间隔wspace=0.5，垂直方向上的间距hspace=0.6，左边距left=0.125 等等，这里数值都是百分比的。
创建轴对象: axis = fig.add_subplot() plt.gcf()可以获得当前的Figure引用.但是更常用的是获取axis对象，然后调用绘图成员函数完成绘图: axis.plot(...还可以指定subplots的其他参数，例如使得子图之间具有相同的x轴或者y轴（否则matplotlib会自动缩放各子图的坐标轴界限） （3）调整子图的间距 利用subplots_adjust函数可以调整各个子图之间的间距和图像大小...=True) # 子图为2行2列，设置子图具有相同的x轴和y轴 4for i in range(2): 5for j in range(2): 6axes[i,j].hist(np.random.randn...(500),bins=50, color='k',alpha=0.5) 7plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0) # 将子图之间的间距收缩到了0 设置操作 axis...image.png 数据分析中的常用图形： 线型图： 除了matplotlib， pandas的Series和DataFrame都具有许多根据其自身数据组织特点来创建标准绘图的高级绘图方法。
1.python_matplotlib 输出(保存)矢量图方法 用python的matplotlib画出的图，一般是需要保存到本地使用的。...如果不设置任何参数，默认是加到图像的内侧的最佳位置。 如何将该legend移到图像外侧，有多种方法，这里介绍一种。...参数num4表示轴和legend之间的填充，以字体大小距离测量，默认值为None，但实际操作中，如果不加该参数，效果是有一定的填充，下面有例图展示，我这里设为0，即取消填充 最终推荐代码效果：右上角比较合适是..., hspace的作用分别是调整子图之间的左右之间距离和上下之间距离。...这里的较紧的边界框应该是指完全包含该图像的一个矩形，但和图像有一定的填充距离，和Minimum bounding box(最小边界框)，个人认为，有一定区别。单位同样是英寸(inch)。
所有子图使用相同的x轴刻度(调整xlim会影响所有子图) sharey 所有子图使用相同的y轴刻度(调整ylim会影响所有子图) subplot_kw 传入add_subplot的关键字参数字典，用于生成子图...，matplotlib会在子图的外部和子图之间留出一定的间距。..., wspace=None, hspace=None) wspace和hspace分别控制的是图片的宽度和高度百分比，以用作子图间的间距。...▲图5 没有内部子图间隔的数据可视化 你可能会注意到轴标签是存在重叠的。matplotlib并不检查标签是否重叠，因此在类似情况下你需要通过显式指定刻度位置和刻度标签的方法来修复轴标签。...幸运的是，几乎所有的默认行为都可以通过广泛的全局参数来定制，包括图形大小、子图间距、颜色、字体大小和网格样式等等。
有时，并排比较不同的数据视图会很有帮助。为此，Matplotlib 具有子图的概念：可以在单个图形中一起存在的较小轴域分组。这些子图可能是插图，绘图网格或其他更复杂的布局。...在本节中，我们将探讨在 Matplotlib 中创建子图的四个例程。...plt.subplot：子图的简单网格 子图的对齐的列或行是一个常见的需求，Matplotlib 有几个便利例程，使它们易于创建。其中最低级别是plt.subplot()，它在网格中创建一个子图。...和wspace参数，它们沿图的高度和宽度指定间距，以子图大小为单位（这里，间距是子图宽度和高度的 40%。...plt.subplots：一次创建整个网格 在创建大型子图网格时，刚才描述的方法会变得相当繁琐，特别是如果你想在内部绘图上隐藏x轴和y轴标签。
一个Figure对象可以包含多个子图(Axes)，在matplotlib中用Axes对象表示一个绘图区域，可以理解为子图。...当前的图表和子图可以使用plt.gcf()和plt.gca()获得，分别表示”Get Current Figure”和”Get Current Axes”。...，其值为AxesSubplot对象的列表，每个AxesSubplot对象代表图表中的一个子图，前面所绘制的图表只包含一个子图，当前子图也可以通过plt.gca获得 >>> plt.getp(f, “axes...ratio * (id + 1), 0.8, ratio], label=k) ax.plot(v, label=k, c=colors[int(k)]) plt.show() 示例3： 调节轴之间的间距和轴与边框之间的距离...当绘图对象中有多个轴axis时候，可以通过工具栏中的Configure Subplots按钮，交互式地调节轴之间的间距和轴与边框之间的距离。
Matplotlib是一个跨平台库，是根据数组中的数据制作2D图的可视化分析工具。...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子图编号 plt.title：标题 plt.xlabel...散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。在广告数据分析中，我们通常会根据散点图来分析两个变量之间的数据分布关系。散点图的主要参数及其说明如下。...x：数据源 labels：(每一块)饼图外侧显示的说明文字 explode：(每一块)离开中心距离 startangle：起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow...▲图9 组合图 利用figure的subplot_adjust方法可以轻易地修改间距，其中wspace和hspace分别用于控制宽度和高度的百分比，可以用作subplot之间的间距。
继续发问：隐藏坐标轴和图例 获得答案： 如果你想要隐藏坐标轴和图例，你可以在matplotlib的pyplot模块中设置相应的属性。...C))) plt.title('Matrix C (Result of A x B)')# 添加颜色条plt.subplots_adjust(wspace=0.2, hspace=0.5) # 调整子图之间的间距...plt.subplots_adjust用于调整子图之间的间距，plt.colorbar用于添加颜色条，并且设置shrink参数以调整颜色条的大小。...运行这段代码将生成一幅包含三个子图的图像，每个子图分别展示矩阵A、B和C。每个矩阵的背景色为白色，矩阵值被填充在相应的位置上，坐标轴的刻度和标记都被隐藏了。...fig.add_subplot(gs[1, 1:]) ax4.set_title('Matrix D (Spanning 2 subplots)') ax4.imshow(D, cmap='gray')# 调整子图之间的间距
那么如何来构造这个曲线函数，以及如何来指定这些规则呢？ 坐标轴 我们知道视图是一个矩形区域的抽象，而我们在用平面坐标进行曲线绘制时也是要求将自变量和因变量限制在某个区间当中，区间也是一个矩形区域。...也就是说子视图之间的距离会随着数量的增加和被压缩减少。 fixed 固定距离，这个表示无论添加多少子视图，子视图之间的距离总是一个固定的数字。...flexed和count的区别是前者根据所有的子视图数量来动态计算间距，而后者则是根据指定的子视图数量来静态计算间距。...在路径布局中子视图之间的距离并不是直线的等间距，而是曲线的等间距，因此这里就涉及到了如何保证曲线等间距的问题。...我们知道高等数学里面的微积分中有介绍，要想获得一条曲线之间两点之间的长度可以通过如下方法得到。 ?
在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib这个包当中颜色、标记和线条这三种画图的设置，今天我们同样也介绍三种新的设置。分别是标题、轴标签以及图例，这三个内容也是非常实用并且常用的。...这里有一个小小的问题是两个图挨得太近了，导致logistic的标题和上一幅图的坐标轴重叠了。这个也很简单，我们可以通过subplots_adjust设置让子图之间分开一些。 ?...通过这个设置我们可以控制这些子图距离左右边界以及彼此之间的间隙，我们可以设置成plt.subplots_adjust(hspace=0.5)，表示子图之间的间距是0.5英寸。...我们来看这个例子，这个例子是我在matplotlib的官网找到的，它绘制的是x和 ， 函数图像的差别。...我们可以看到对于ax1这张子图来说，我们做的事情和plt是一样的，就是在调用plot的时候标上了label，然后在show之前调用了legend方法。
Matplotlib Matplotlib 是一个 Python 绘图库，可以跨平台生成各种硬拷贝格式和交互式环境的出版品质数据。...在大多数情况下，子图符合您的需求。子图是网格系统上的轴。...(0.45) # 在轴上绘制一条垂直线 axes[0, 1].axvline(0.65) # 绘制填充的多边形 ax.fill(x, y, color='blue') # 在 y 值和 0 之间填充 ax.fill_between...) # y-ticks 变长 ax.tick_params(axis='y', direction='inout', length=10) 子图间距...# 调整子图之间的间距 fig3.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.3, left
下图1所示的XY散点图显示了一种情况，所有点的X和Y值都在0和7之间，但由于图表本身是矩形的，因此网格线沿X和Y轴的间距不同。如果沿两个轴的间距相同，并提供正方形网格线，不是更好吗？...图1 有几种方法可以实现这一点，不包括用鼠标单击和拖动的繁琐手动方法，也不包括尝试轴最大值的一系列值。这里使用VBA来处理此任务。...但看到了另一个问题：X轴刻度间距为2个单位，而Y轴的刻度间距为1个单位。 图5 强制主单位间距相等 通过添加可选参数EqualMajorUnit来修改前面的过程。...沿着图表的边缘获得空白区域，而不会在空格中挂起一些网格线，然后可以将绘图区域置于图表的中心。...图7 对于其他数据的图表，效果如下图8所示。 图8 使用EqualMajorUnit=True，正方形网格在X轴和Y轴上有不同的刻度间距。再试一次，如下图9所示。
Figure和Subplot matplotlib的图像都位于Figure对象中，你可以用plt.figure创建一个新的Figure.在subplot上进行绘制 import matplotlib.pyplot...(2,3) plt.show() 效果如下： 2.调整subplot周围的间距 matplotlib会在subplot外围留下一定的边距，不太美观，利用subplots_adjust方法可以调整间距。...subplots_adjust(self, left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None) #wspace, hspace：子图之间的横向间距...、纵向间距分别与子图平均宽度、平均高度的比值。...如下图（图中所有子图的宽度和高度对应相等，子图平均宽度和平均高度分别为w和h）： import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import randn
绘制光谱图 matplotlib.pyplot.subplot 绘制子图 下面，我们就来一些常见类型的图像绘制及参数使用。...numpy as np # 载入数值计算模块 # 在 -2PI 和 2PI 之间等间距生成 10 个值，也就是 X 坐标 x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 10)...import pyplot as plt # 载入 pyplot 绘图模块 import numpy as np # 载入数值计算模块 # 在 -2PI 和 2PI 之间等间距生成 1000 个值...在一些需要对比的情形下，子图非常有效。 Matplotlib 中，绘制子图的方法为matplotlib.pyplot.subplot()，我们通过该方法来控制各子图的显示顺序。...接下来，要决定在figure中哪个位置画图，画多大的图。这就引入坐标点和大小的概念，整个figure按照X与Y轴横竖来平均切分，以0到1之间的数值来表示。
plt.subplot(223) plt.plot([1,2,3], label="test1") plt.plot([3,2,1], label="test2") # 将图例放到这个小型子图的右侧 plt.legend...除了用于复杂的绘图类型的处理器，如误差条，茎叶图和直方图，默认的handler_map有一个特殊的元组处理器（HandlerTuple），它简单地在顶部一一绘制给定元组中每个项目的句柄。...labelspacing：浮点或None 图例条目之间的垂直间距。 以字体大小为单位度量。 默认值为None，它将从legend.labelspacing rcParam中获取值。...borderaxespad：浮点或None 轴和图例边框之间的间距。 以字体大小为单位度量。 默认值为None，它将从legend.borderaxespad rcParam中获取值。...这个handler_map会更新在matplotlib.legend.Legend.get_legend_handler_map()中获得的默认处理器字典。
plt.axis('off') # 子图2 plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.title('图像2') plt.axis('off') # #设置子图默认的间距...plt.tight_layout() # 显示图像 plt.show() Matplotlib Matplotlib 是 Python 的绘图库。...plt.axis('off') # 子图2 plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.title('图像2') plt.axis('off') # #设置子图默认的间距...PIL可以做很多和图像处理相关的事情: 图像归档(Image Archives) 图像展示(Image Display) 图像处理(Image Processing) import matplotlib.pyplot...plt.axis('off') # 子图2 plt.subplot(122) plt.imshow(img2) plt.title('图像2') plt.axis('off') # #设置子图默认的间距
在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib这个包当中颜色、标记和线条这三种画图的设置，今天我们同样也介绍三种新的设置。分别是标题、轴标签以及图例，这三个内容也是非常实用并且常用的。...这里有一个小小的问题是两个图挨得太近了，导致logistic的标题和上一幅图的坐标轴重叠了。这个也很简单，我们可以通过subplots_adjust设置让子图之间分开一些。 ?...通过这个设置我们可以控制这些子图距离左右边界以及彼此之间的间隙，我们可以设置成plt.subplots_adjust(hspace=0.5)，表示子图之间的间距是0.5英寸。...我们来看这个例子，这个例子是我在matplotlib的官网找到的，它绘制的是x和，函数图像的差别。由于这三张图是画在一起的，为了能够让读者分辨出究竟什么颜色代表什么函数，所以在左上角标上了图例。 ?...我们可以看到对于ax1这张子图来说，我们做的事情和plt是一样的，就是在调用plot的时候标上了label，然后在show之前调用了legend方法。
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...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。...2.1.3 子图 Matplotlib 可以实现在一张图中绘制多个子图，我们通过示例来看一下。...2.3 直方图 直方图也被称为质量分布图，主要用来表示数据的分布情况，我们通过示例来看一下如何绘制直方图。...2.4.3 多条 最后，我们来看一下一个学生要同时显示语文和数学两门成绩时，如何通过 Matplotlib 来绘制条形图。
如果没有 MATLAB 背景，可能很难理解所有 matplotlib 部分如何协同工作以创建想要的图形。不过别担心，本教程将把它分解成逻辑组件以快速上手。 图形对象 Matplotlib 是分层的。...Figure 对象由轴（或子图）组成；每个轴都定义了一个具有不同图对象（标题、图例、刻度、轴）。下图说明了 matplotlib 图的各种组件。...我们正在选择四个子图中的三个。 一个简单的方法是使用“plt.subplots”函数创建一个带轴的图形。...ax 对象（子图对象）有不同的方法来自定义绘图： ‘Set_xticks’和set_xticklabels’改变x轴刻度； ‘Set_yticks’和set_yticklabels’改变y轴刻度；...', label='Third plot') ax.legend(loc='best') 注释 要向子图添加注释，我们可以使用“text”、“arrow”和annotation函数。
matplotlib.pyplot 的函数调用会记住当前的状态，从而更新 figure 和 绘图区域。而且 matplotlib.pyplot 是直接在当前 axes 进行绘图。...import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(1) # 图1 plt.subplot(211) # 图1中的第...1个子图 plt.plot([1, 2, 3]) plt.subplot(212) # 图1中第2个子图 plt.plot([4, 5, 6]) plt.figure(2)...# 图2 plt.plot([4, 5, 6]) # 默认创建一个子图 plt.figure(1) plt.subplot(211)...matplotlib 有内置的 TeX 表达式解析器和排版引擎，而且使用自带的数学字体。关于如何写数学表达式的信息可以查看 [注4]，因此你可以跨平台使用数学文本而不用安装TeX。
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