import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator, MultipleLocator
1.简介 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。...---- 2.绘图基础 2.1 图表基本元素 图例和标题 x轴和y轴、刻度、刻度标签 绘图区域及边框 网格线 2.2 图表基本属性 多重绘图属性: 是否在同一个图上绘制多个系列的线 多重子图属性: 是否生成多个子图...，并在每个子图上绘制多个系列的线 ---- 3.绘图方式 3.1 Pyplot API[1] 3.1.1 属性设置函数 绘制图边框: box 为图表添加图例: figlegend 为轴系列添加图例：legend...生成一个新的图：figure 生成子图：subplot / subplots 填充区域: fill / fill_between / fill_betweenx 在轴系列上绘制线或者标记：plot 绘制时间数据...：plot_date 显示图表：show 3.1.5 清除函数 清除特定系列的轴对象: cla 从当前图中清除特定系列的轴对象：delaxes 清除当前图：clf 关闭图窗口：close 保存图表：savefig
例如，要绘制x和y，你可以执行命令： plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) 对于每个x,y参数对，有一个可选的第三个参数，它是指示图形颜色和线条类型的格式字符串。...下面是一个创建两个子图的脚本。...如果你正在制作大量的图形，你需要注意一件事：在一个图形用close()显式关闭之前，该图所需的内存不会完全释放。...对数和其它非线性轴 matplotlib.pyplot不仅支持线性轴刻度，还支持对数和对数刻度。 如果数据跨越许多数量级，通常会使用它。...更改轴的刻度很容易： plt.xscale('log') 下面示例显示了四个图，具有相同数据和不同刻度的y轴。
swarmplot()可以自己实现对数据分类的展现，也可以作为盒形图或小提琴图的一种补充，用来显示所有结果以及基本分布情况。...通俗讲，就是让数据分散开) dodge:bool 作用：若设置为True则沿着分类轴，将数据分离出来成为不同色调级别的条带， 否则，每个级别的点将相互叠加 orient:方向：v或者h 作用：设置图的绘制方向...as plt #设置风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例3： 对调x和y，让其横向显示...在箱图上绘制分簇散点图 """ sns.boxplot(x="tip", y="day", data=tips, whis=np.inf) sns.swarmplot(x="tip", y="day"...在小提琴图上绘制分簇散点图 """ sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips, inner=None) sns.swarmplot(x="day
mincnt设置出现次数的最小值，从而进行绘图，并且设置 bins 为'log'，从而使颜色以对数尺度显示。...注意：color bar 显示的是对数值 为了避免 colorbar 显示为 对数值，可以使用 stackoverflow 中提到的方法[注7] 替换 bins 参数，但仍使用相同的数据绘图，但可以得到一个更好的...（译注：即图3所显示） 最后一个例子展示了如何使用 C 参数 1） 闪电的振幅模块被存储在 c 变量中，然后传递给 C 参数 （1） reduce_C_function 参数用于显示每一个...对数刻度，使用不同的 hexagon 大小 ? 对数刻度，具有更合适的colorbar ? 使用 C 参数，并且绘制六边形边界 imshow 在地图上绘制图像。...如果是地理学坐标系的话，可使用 rotate_vector 方法进行适当的旋转 计算风速然后设置为 quiver 方法的 color，其数组长度应等于 x，y，u 和 v scatter 在地图上绘制多个
分类散点图 stripplot()可以自己实现对数据分类的展现，也可以作为盒形图或小提琴图的一种补充，用来显示所有结果以及基本分布情况。...通俗讲，就是让数据分散开) dodge:bool 作用：若设置为True则沿着分类轴，将数据分离出来成为不同色调级别的条带， 否则，每个级别的点将相互叠加 orient:方向：v或者h 作用：设置图的绘制方向...color:matplotlib 颜色 palette:调色板名称，list类别或者字典 作用：用于对数据不同分类进行颜色区别 size:float 作用：设置标记大小(标记直径，以磅为单位) edgecolor...在箱图上绘制分类散点图 """ sns.boxplot(x="tip", y="day", data=tips, whis=np.inf) sns.stripplot(x="tip", y="day"...在小提琴图上绘制分类散点图 """ sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips, inner=None, color
Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一，它是一个跨平台库，用于根据数组中的数据制作2D图，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、箱型图等。...1.散点图 散点图通常用在回归分析中，描述数据点在直角坐标系平面上的分布图。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。下面是绘制散点图的例子。...4.饼图 饼图英文名为Sector Graph，常用于统计学模块。2D饼图为圆形，仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图常用图显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。...6.箱型图 箱形图（Box-plot）又称箱线图，是一种用于显示一组数据分散情况的统计图。因形状如箱子而得名。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。...7.组合图 前面我们介绍的都是在figure对象中创建单独的图像，但有时候我们需要在同一个画布中创建多个子图或者说组合图，这时候我们可以用add_subplot来创建一个或多个subplot来创建组合图
多个figure 可以简单的理解为一个figure就是一个图形窗口。matplotlib.pyplot会有一个默认的figure，我们也可以通过plt.figure()创建更多个。...image.png 多个subplot 有些情况下，我们是希望在同一个窗口显示多个图形。此时就这可以用多个subplot。...subplot函数的前两个参数指定了subplot数量，即：它们是以矩阵的形式来分割当前图形，两个整数分别指定了矩阵的行数和列数。而第三个参数是指矩阵中的索引。...subplot函数的详细说明参见这里：matplotlib.pyplot.subplot 在一张图上绘制多个数据集 x = np.linspace(0, 2*np.pi，150) plt.plot(...) bins数组用来指定我们显示的直方图的边界，即：[0, 100) 会有一个数据点，[100, 500)会有一个数据点，以此类推。
增强箱图 增强箱图又称增强盒形图，可以为大数据集绘制增强的箱图。 增强箱图通过绘制更多的分位数来提供数据分布的信息。...orient:方向：v或者h 作用：设置图的绘制方向(垂直或水平),如何选择：一般是根据输入变量的数据类型(dtype)推断出来。...("tips") """ 案例1： 绘制一个简单的水平增强箱图 """ sns.boxenplot(x=tips["total_bill"]) plt.show() [bfrp9kjlei.png] import...plt # 设置样式风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 iris = sns.load_dataset("iris") """ 案例6： 为DataFrame中的每一个变量绘制一个方框图...as plt # 设置样式风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 iris = sns.load_dataset("iris") """ 案例7： 在增强箱图上绘制分类散点图
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 目录 一、fig, ax = plt.subplots()的作用？ 二、参数的含义？ 三、怎么在一个图上排列多个子图？...四、怎么把多个子图一起合并到一个图上？ 《Python for Data Analysis》 2nd Edition 一、fig, ax = plt.subplots()的作用？...**kwargs) 然后看ax = plt.subplot() 三、怎么在一个图上排列多个子图？ 比如说我们想画个2*2的子图，每个子图对应一个表。 先重点考虑2个步骤。...最主要的一点是让多个图线共用一个x坐标轴。...# 不显示图表框的右边框 ax.set_xlim(0, 10) # 有时候x轴不会从0显示，使得折线图和y轴有间隙 ax.set_ylim
盒形图 盒形图又称箱图，主要用来显示与类别相关的数据分布。...orient:方向：v或者h 作用：设置图的绘制方向(垂直或水平)， 如何选择：一般是根据输入变量的数据类型(dtype)推断出来。...color:matplotlib 颜色 palette:调色板名称，list类别或者字典 作用：用于对数据不同分类进行颜色区别 saturation 饱和度：float dodge:bool 作用...(style="whitegrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例1： 横向的箱图 """ sns.boxplot(x=tips["total_bill...plt # 设置样式风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 iris = sns.load_dataset("iris") """ 案例6： 为DataFrame中的每一个变量绘制一个方框图
对于定量数据，欲了解其分布形式是对称的还是非对称的，发现某些特大或特小的可疑值，可通过绘制频率分布表、绘制频率分布直方 图、绘制茎叶图进行直观地分析；对于定性分类数据，可用饼图和条形图直观地显示分布情况...将所有数值由小到大排列并分成四等份，处于 第一个分割点位置的数值是下四分位数，处于第二个分割点位置(中间位置)的数值是中位 数，处于第三个分割点位置的数值是上四分位数。...，如 盒图可以表示多个样本的均值，误差条形图能同时显示下限误差和上限误差，最小二乘拟合曲线图能分析两变量间的关系。...hist() 绘制二维条形直方图，可显示数据的分配情形 Matplotlib/Pandas boxplot() 绘制样本数据的箱形图 Pandas plot(logy = True) 绘制y轴的对数图形...(2) pie 功能：绘制饼型图。 使用格式：plt.pie(size) 使用Matplotlib绘制饼图，其中size是一个列表，记录各个扇形的比例。
例如，要绘制x与y的关系，可以发出以下命令： plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) 格式化绘图样式 对于每对x，y参数，都有一个可选的第三个参数，它是表示图的颜色和线条类型的格式字符串...当然，每个图形都可以包含您内心所希望的多个轴和子图： import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(1) # the first figure...如果要制作大量图形，则还需要注意一件事：在使用图形明确关闭图形之前，图形所需的内存不会完全释放 close()。...对数轴和其他非线性轴 matplotlib.pyplot不仅支持线性轴刻度，还支持对数和对数刻度。如果数据跨多个数量级，则通常使用此方法。...更改轴的比例很容易： plt.xscale（'log'） 下面显示了四个图的示例，这些图的y轴数据相同且比例不同。
可以将每个 Matplotlib 对象都看成是子对象（sub-object）的容器，例如每个 figure 都会包含一个或多个 axes 对象，每个 axes 对象又会包含其他表示图形内容的对象。...虽然一般情况下 Matplotlib 不会使用次要刻度，但是你会在对数图中看到它们 import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid...我们发现每个主要刻度都显示为一个较大的刻度线和标签，而次要刻度都显示为一个较小的刻度线，且不显示标签。...然而，次要刻度有一个 NullFormatter 对象处理标签，这样标签就不会在图上显示了。 下面来演示一些示例，看看不同图形的定位器与格式生成器是如何设置的。...在 π / 2 的倍数上显示刻度 我们可能想稍稍改变一下这幅图。首先，如果将刻度与网格线画在 π 的倍数上，图形会更加自然。
构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化，比如饼图。 分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。...多变量分析可以让你在一张图上可以查看两个以上变量的关系。...我们创建一个随机的一维数组，然后分别用Matplotlib和Seaborn进行直方图的显示，结果如下，你可以看出，没有任何差别，其中最后一张图就是kde默认为Ture时的显示情况。 ? ? ?...通过这些数据，需要你来预测鸢尾花卉属于三个品种中的哪一种。 ? 这里我们用seaborn中的pairplot函数来对数据集中的多个双变量的关系进行探索，如下图所示。...下面这张图相当于这4个变量两两之间的关系。比如矩阵中的第一张图代表的就是花萼长度自身的分布图，它右侧的这张图代表的是花萼长度与花萼宽度这两个变量之间的关系。 ? End. 作者：妄心xyx 来源：简书
7, 6, 3, 7, 9],"c:") plt.show() 运行结果如下所示： 文字 可以在图上加标题、横坐标的标签和纵坐标的标签，还可以将数轴上的数字用文字来表示。...（figure）和当前坐标系（axes）中进行，默认在一个编号为1的figure中绘图，可以在一个图的多个区域分别绘图 使用subplot()/subplots()函数和axes()函数 子图-subplot...() 在 subplot()里，有三个参数，第一个是有几行，第二个是有几列，第三个是图的编号，也就是第几个，比如plt.subplot(211)的意思就是，有两行，这是第一行第一个图。...产生均匀区间的一组数据 plt.figure() # 默认创建，缺省 plt.subplot(211) # 第一个子图 plt.plot(x, np.sin(x), color='r') plt.subplot...as plt x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 300) fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(2, 1) # 指定子图是2行1列的,函数的第一个返回值是图对象本身
单变量图（chart for one variable）是指使用数据组的一个变量进行相应图的绘制。想要可视化这个变量，就需要根据不同的数据变量类型绘制图。...和直方图相比，密度图不会因分组个数而导致数据显示不全，从而能够帮助用户有效判断数据的整体趋势。当然，选择不同的核函数，绘制的核密度估计图不尽相同。...Q-Q 图检验数据分布的关键是通过绘制分位数来进行概率分布比较。首先选好区间长度，Q-Q 图上的点 (x, y) 对应第一个分布（X 轴）的分位数和第二个分布（Y 轴）相同的分位数。...而想要使用 Q-Q 图对某一样本数据进行正态分布的鉴别时，只需观察 Q-Q 图上的点是否近似在一条直线附近，且该条直线的斜率为标准差，截距为均值。...Q-Q 图不但可以检验样本数据是否符合某种数据分布，而且可以通过对数据分布形状的比较，来发现数据在位置、标度和偏度方面的属性。
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) 设置图的样式 对于每一对 X，Y 参数，第三个参数都是可选的，它是指示绘图的颜色和线条类型的格式字符串。...因为图1是默认创建的，就像如果不手动指定任何坐标轴，默认情况下会创建一个子图2 一样。...这是一个面向对象 API 的有状态包装器，可以参见 Artist 教程。 如果制作大量图形，那么需要需要注意的：一个图形所需的内存在使用 close() 显示关闭之前是不被完全释放的。...还有许多其它的坐标系可供选择，详情参见文档和高级注释。更多例子可参见。 对数 和 其它非线性轴 matplotlib.pyplot 不仅支持线性轴刻度，还支持对数和对数尺度。...如果数据跨越多个数量级，这是常用的。
，这样方便你对数据有一定的了解。...，比如饼图； 分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。...饼图是常用的统计学模块，可以显示每个部分大小与总和之间的比例。...蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法。...Hexbin图 成对关系 如果想要探索数据集中的多个成对双变量的分布，可以直接采用 sns.pairplot() 函数。
当然这个图也传递了一个很好的消息：销售团队相对稳定，他们不会只考虑完成今年的目标，而且还在考虑明年的目标，说明销售团队人员流动风险低，至少从管理团队来讲是稳定的，因为他们在考虑长期的销售问题。...（1）点：第一种情况是用点来标识一个对象，当把点放到一个平面的图形中时，标识的是点在横轴和纵轴上的位置关系，当将多个点放到平面地图上时，则表示的是点与点之间的“距离”关系，即分布情况；第二种情况是，用点来标识同一事物或者同一类事物在不同情况下的状态...（2）泡：将点放大，用点的大小来标识对象的第三个维度，就形成了泡图，所以泡图可以用来标识三维变量的情况。 （3）柱形图：柱形图用来表示大小，是规模指标的作图方法。...当然这个图也传递了一个很好的消息：销售团队相对稳定，他们不会只考虑完成今年的目标，而且还在考虑明年的目标，说明销售团队人员流动风险低，至少从管理团队来讲是稳定的，因为他们在考虑长期的销售问题。...（1）点：第一种情况是用点来标识一个对象，当把点放到一个平面的图形中时，标识的是点在横轴和纵轴上的位置关系，当将多个点放到平面地图上时，则表示的是点与点之间的“距离”关系，即分布情况；第二种情况是，用点来标识同一事物或者同一类事物在不同情况下的状态
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