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Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

在此matplotlib教程中,我们将绘制一些图形并更改一些属性,例如字体、标签、范围等。 首先,我们将安装matplotlib,然后开始绘制一些基本图形。...在此之前,让我们看一下matplotlib可以绘制一些图。 Plot Types matplotlib中有许多不同Plot Types。...要在Matplotlib中添加任意路径,我们使用matplotlib.path模块。 流量图 我们可以使用streamplot()函数绘制矢量流线。...水平线 ? axhline()绘制一条水平线语法如下: plt.axhline(y = 0,xmin = 0,xmax = 1,** kwargs) 在语法中:y是沿y轴坐标。...这两个数组都使用zip()函数合并在一起,遍历最终数组,并且用axhline()绘制线,如下面的输出所示: ? ? 保存图形 ? 绘制图形后,如何保存输出图形

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使用SharpGL三维建模技术生成3D井眼轨迹图

井斜角:井身轴线上某点切线与垂线之间夹角。 方位角:井身轴线上某点切线投影与正北方向夹角。 依靠这三个参数可以绘制井眼轨迹,具体做法是通过这三个参数计算垂深、东西位移、南北位移。.../南北轴线/深度轴线 使用gl.Begin(OpenGL.GL_LINE_STRIP);来绘制坐标轴线 设置线宽,使用比网格粗一点线。...我们需要在背景面的底部线上和相邻底部面的一个边上绘制刻度数,比如0米100米200米300米等。 说白了其实就是在不同屏幕位置绘制文字。...在SharpGL中有两种类型绘制文字,立体文字和平面文字 立体文字是在世界坐标系上绘制文字,方法是: gl.DrawText3D, 平面文字是在二维屏幕绘制文字,对应方法是: gl.DrawText...绘制水平投影图,把所有测点Z坐标设置为0进行绘制绘制井底点水平线 查找到最底部测点,然后绘制一条到Y轴直线即可。

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数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理(二)

X轴 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 设置将Y轴刻度值放在左侧y轴 ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置右边坐标轴线颜色...多子图 可以在一张图上绘制多个图形,当然,也可以将不同图形绘制到多个不同区域当中。 子图有如下三种方式: 通过figure对象调用add_subplot方法。 通过pltsubplot方法。...add_subplot方法会返回每个子绘图区域对象,调用该对象即可实现在子区域图形绘制。 可使用参数facecolor设置绘图区域背景色。...('bottom') # 设置将Y轴刻度值放在左侧y轴 ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置右边坐标轴线颜色(设置为none表示不显示) ax.spines...('bottom') # 设置将Y轴刻度值放在左侧y轴 ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置右边坐标轴线颜色(设置为none表示不显示) ax.spines

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R语言进阶之坐标轴和文本

at 数值型向量,指定坐标轴记号位置 labels 字符型向量,指定坐标轴记号标记内容(默认是该处对应数值) pos 指定坐标轴线坐标位置 lty 指定线条类型 col 指定线条和坐标轴记号颜色...las 0代表标签和坐标轴平行,2代表标签和坐标轴垂直 tck 指定坐标轴记号长度,负值代表记号在图形外而正值代表在图形内,0代表不绘制记号,默认值是-0.01。...如果你想自己创建坐标轴,你需要在高层次绘图函数里设置参数axes=FALSE,这样绘图时就不会出现坐标轴信息,接下来就可以自行添加了。...# 简单示例 # 创建数据 x <- c(1:10); y <- x; z <- 10/x # 创建图形边缘用于设置坐标轴 par(mar=c(5, 4, 4, 8) + 0.1) # 绘制x vs y...参考线 我们可以使用abline()函数来在图形中添加直线,使用方法如下: abline(h=yvalues, v=xvalues) # 在y=1,5,7处添加三条水平线 abline(h=c(1,5,7

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python绘图与数据可视化(二)

Matplotlib图形组成 Matplotlib生成图形主要由以下几个部分构成: Figure:指整个图形,可以把它理解成一张画布,它包括了所有的元素,比如标题、轴线等; Axes:绘制 2D 图像实际区域...Matplotlib subplot()函数用法详解 在使用 Matplotlib 绘图时,我们大多数情况下,需要将一张画布划分为若干个子区域,之后,我们就可以在这些区域绘制不用图形。...Matplotlib刻度和刻度标签 刻度指的是轴数据点标记,Matplotlib 能够自动在 x 、y 轴绘制出刻度。...Matplotlib提供 twinx() 和 twiny() 函数,除了可以实现绘制双轴功能外,还可以使用不同单位来绘制曲线,比如一个轴绘制对函数,另外一个轴绘制指数函数。...并且需要在原有 angles 和 stats 数组增加一位,也就是添加数组第一个元素。

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Python Matplotlib 绘图使用指南 (附代码)

matplotlib 是一个基于 Python 2D 绘图库,其可以在跨平台在各种硬拷贝格式和交互式环境中绘制出高图形。 一个有趣现象。...为什么引用库总采用 import matplotlib.pyplot as plt 方式呢?...来源: https://matplotlib.org/users/shell.html#using-matplotlib-in-a-python-shell 使用 matplotlib 绘制不同类型图像是很容易...pyplot 使用 1 次创建子图,然后使用 OO 方法。 结论:从现在开始,我使用 plt.subpots() 来完成不同绘图。...可以看到,我们可以将 Y-ticks 移动到右边第二图形中。 5.二维网格绘制 subplot2grid 需要做什么? 观察下面的绘图格式。 ? 思路是把上面的图形考虑成为 2x4 网格。

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Matplotlib实现柱状图内不同线型填充,完整总结!

今天我们看看绘图中,常用一种柱状图内不同线型填充实现。...as plt import numpy as np matplotlib.pyplot 是一个非常流行可视化库,用于创建图表和图形。...每组数据使用不同颜色 (color) 和边框颜色 (edgecolor) 来区分。此外,通过使用不同hatch图案,增加了柱状图视觉区分度。...其他线型 以下是一些基本hatch图案样式,可以在调用绘制柱状图函数时(如plt.bar)使用: /:斜线 \\:反斜线 |:垂直线 -:水平线 +:加号 x:x形 o:圆圈 O:大圆圈 ....:点 *:星号 使用 | 和 - 使用 + 和 x 使用o和O 使用.和* 以上使用Matplotlib绘制柱状图内不同线型填充实现代码。

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Python数据分析之Seaborn(样式风格)

Seaborn简介 Seaborn是一种基于matplotlib图形可视化python库。它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力统计图表。...其有如下特点: 基于matplotlib aesthetics绘图风格,增加了一些绘图模式 增加调色板功能,利用色彩丰富图像揭示您数据中模式 运用数据子集绘制与比较单变量和双变量分布功能 运用聚类算法可视化矩阵数据...() # 去除上面与右面轴线 有些布局也可以通过调整轴线距数据偏移来改善,这也能在despine()里完成.当ticks不能覆盖轴线整个范围时,trim参数可以限制显示轴线范围. data =...临时设置图表样式 尽管来回切换样式是很简单,但是你也可以在with语句里用axes_style()函数来临时设置控制布局参数.这也允许你用不同风格来制作图表,这是一种常见编程模式,使得控制样式和风格能够多变...布局元素规模被独立参数集合控制,这能让你使用相同代码得到不同大小规模合适布局 首先让我们重新调用set()函数得到缺省设置: sns.set() 有4种预设好上下文(context),按相对大小排序分别是

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R语言绘图001-基础参数

abline(a,b)绘制斜率为b和截距为a直线,abline(h=y)在纵坐标y处画水平线,abline(v=x)在横坐标x处画垂直线,abline(lm.obj)画由lm.obj确定回归线。...取负值时对齐位置在文本左边地方;如果给出两个值(例如c(0, 0)),第二个只控制关于文字基线垂直调整 axes 是否画坐标轴;注意只会影响到是否画出坐标轴线和刻度,不会影响坐标轴标题 asp 图形纵横比...需要注意一点是,一些图形函数例如plot.default和points等也有名为bg参数,但是代表含义是不同。...rect(x1, y1, x2, y2)绘制长方形,(x1, y1)为左下角,(x2,y2)为右上角 rug(x)在x-轴用短线画出x数据位置 srt 字符串旋转角度;取一个角度数值,参见图3.1...tck 指定轴刻度长度值,单位是百分比,取值为与图形宽高比例值(0到1之间)以图形宽、高中最小一个作为基数; 如果tck=1则绘制grid坐标轴刻度线高度;正值表示向内画刻度线,负值表示向外;默认为不使用它

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图形编辑器开发:参考线吸附效功能,让图形自动对齐

感觉这个图形编辑器突然变得灵动起来,有了灵魂一般。 为什么需要参照线吸附功能?...编辑器效果: 我们首先要把所有的参照线记录下来,在图形准备移动(mousedown)时候。...大致有以下这几个操作: 遍历参照图形(在视口内,且不为被移动目标图形); 计算出它们包围盒,得到 8 个点,3 条垂直线和 3 条水平线。...有多个端点水平线 y: number; xs: number[]; } class RefLine { // 参照图形产生垂直参照线,y 相同(作为 key),x 值不同(作为 value...最后 总结一下,参考线吸附实现,就是找出最近垂直线和水平线,计算出 offsetX 和 offsetY,修正被移动图形 x 和 y,并记录并绘制出最终重合参考线。

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matplotlib共享轴艺术:揭秘并规避图形遮挡策略

matplotlib共享轴艺术:揭秘并规避图形遮挡策略 导语: 在数据分析与可视化领域,matplotlib作为Python最主流数据绘图库之一,以其强大功能深受开发者喜爱。...然而,在处理多子图共用坐标轴(即共享轴)时,如何避免不同子图间因轴线重叠造成视觉信息遮挡问题呢?本文将深入剖析这一常见痛点,并为您提供一些解决思路。...,可以看到该行最右角,会出现个三角形,点击查看即可 正文: 一、共享轴重要性与挑战 在展示多个相关数据图表时,利用matplotlib共享轴功能可以直观地对比不同数据集之间关联和差异,增强整体分析一致性和连贯性...import matplotlib.pyplot as plt # ... 绘制代码 ......;同时结合labelpad参数调整标签与轴线距离,防止遮挡图形区域。

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python数据可视化系列教程——matplotlib绘图全解

matplotlib有一套完全仿照MATLAB函数形式绘图接口,在matplotlib.pyplot模块中。...)、字体大小和样式设置 grid: 设置网格颜色和线性 legend: 设置图例和其中文本显示 line: 设置线条(颜色、线型、宽度等)和标记 patch: 是填充2D空间图形对象,如多边形和圆...savefig: 可以对保存图形进行单独设置。例如,设置渲染文件背景为白色。...点 ‘D’ 菱形 ‘s’ 正方形 ‘h’ 六边形1 ‘*’ 星号 ‘H’ 六边形2 ‘d’ 小菱形 ‘_’ 水平线 ‘v’ 一角朝下三角形...color=(0.3,0.3,0.4) 背景色 通过向如matplotlib.pyplot.axes()或者matplotlib.pyplot.subplot()这样方法提供一个axisbg参数,可以指定坐标这背景色

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1.1用图表分析单变量数据

17, 23, 16, 13, 13, 21, 11, 13, 11, 8, 8, 14, 9, 7, 5, 5, 54, 34, 18, 20, 27, 30, 22, 25, 19, 26] 二、绘制图形观察趋势...18.50 13 75th Percentile = 25.25 14 ''' 上面已经求得各分位数值,分别在图中画出来,为了在上面原始图中画出,要放在一起执行: 1 # 在图中画出第25、50、75位百分位水平线...四、检查异常点 1 # 检查生成图形中是否有异常点,若有,使用mask函数将其删除 2 # 0是在起初获取数据时候缺失值填充,根据图像看到y=54点远远高出其他,也按异常值处理 3 y =...('year') 6 plt.ylabel('No Presedential Request') 7 plt.ylim(0, 60) 8 9 # 在图中画出第25、50、75位百分位水平线...五、知识点 plot  1 plt.close('all') # 关闭之前打开所有图形 2 plt.figure(1) # 给图形编号,在绘制多个图形时候有用 3 plt.title('All data

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Python+matplotlib自定义坐标轴位置、颜色、箭头

使用Python+numpy+matplotlib这样组合,如果要绘制一条正弦曲线,是很容易事。例如下面的代码: ? 绘制结果为: ?...虽然确实几行代码就画出了正弦曲线,但是这个图也太朴素了,如果我们想得到下面这样结果,该如何实现呢? ? 上面图形难点在于坐标轴箭头,可以使用axisartist来辅助实现,参考代码: ?...绘制结果如下: ? 也可以考虑隐藏原有的坐标轴直线,使用arrow来绘制带箭头直线来代替,就是箭头有点丑,调整参数也比较麻烦,例如下面的代码: ? 结果如图所示: ?...如果实现下面的图形,上面几种方法还是有些吃力: ?...分析图形细节可知,主要是坐标轴属性,有:1)只显示两根轴线;2)两根轴线颜色不同;3)轴线宽度比默认值粗;4)坐标轴刻度颜色与默认值不同;5)轴线一端有表示方向箭头。

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数据分析 ——数据可视化matplotlib(一)

matplotlib是以MATLAB为基础,仿照MATLAB函数形式绘图接口,并将这些函数封装在matplotlib.pyplot模块中。方便python用户直接使用。...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)...它控制面板、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置 。 axes/subplot: 在拥有Figure对象之后,在作画前我们还需要轴,没有轴的话就没有绘图基准,所以需要添加Axes。...以 [0, 1] 为区间,选择left、right、bottom、top 注意 top 和 right 是 0.9 表示、右距离边距为10%。...4) Axes 和pyplot 对于下面的代码,很简单并易懂,很多人喜欢下面的作画方式, 但是这只适合简单绘图,快速将图绘出。在处理复杂绘图工作时,我们还是需要使用 Axes 来完成作画

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