粉丝要求绘图系列」的第一篇推文 ，这个系列我会筛选出需求较多的一类图进行绘制讲解，当然，绘图的数据我们尽可能的全部分享出来(即使涉及一些论文数据，我们也会根据情况进行虚构处理的)，本期的推文重要涉及的知识点如下： Python-matplotlib...定制化图例绘制 Python-双Y轴绘制图表元素完善 双Y轴图例等熟悉添加 Python-matplotlib 定制化图例绘制 本期的推文绘制我们的参考图例来源于以下图表： ?...可以看出： 图表是双Y轴的绘制 图表的x轴刻度绘制较为复杂(也是本期的重点内容)，如下： ? 由于没有原始数据，我们使用Python进行虚构，构造的数据预览如下(部分)： ?...,bottom=False,labelsize=8,length=3,width=.4) #定制化副刻度 ax.tick_params(axis="x",which="minor",direction...总结 本篇推文较全面的练习了Python-matplotlib主副刻度的绘制 操作以及双Y轴图例的添加,大家可以好好参考下，为了大家更好的练习，我们也将提供练习数据和源码哦！
随着时间的推移，matplotlib已经产生了一些数据可视化的附加工具包，使用matplotlib进行底层绘图。 学习以下示例代码最简单的方式就是在Jupyter notebook中使用交互式绘图。...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...▲图8 表述x轴(以及轴标签)的简单图表 要改变x轴刻度，最简单的方式是使用set_xticks和set_xticklebels。...text在图表上给定的坐标(x, y)，根据可选的定制样式绘制文本： ax.text(x, y, 'Hello world!'...▲图11 2008-2009金融危机中的重要日期 在图表中有一些重要点需要凸显：ax.annotate方法可以在指定的x和y坐标上绘制标签。
来源：DeepHub IMBA 本文约2300字，建议阅读5分钟 本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧 Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。...在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。...共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。 ...（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。
分析 ---- 1.效果展示 主要效果就是，x轴 显示时间单位。 下图展示的就是想要到达的效果。 其实主要是运用了datetime.date这个类型的变量作为x轴坐标的数据输入。 ? 2....源码 将data.txt中的数据读入，用matplotlib中的pyplot画出，x轴为时间。 数据文本 data.txt，除了第一行表头外，每一列都用制表符Tab（\t）隔开。...= 0: if time == l_time[-1]:#如果这一行时间与上一行的时间相等，删除上一行数据 print('删除上一行:' + time...l_score[-1], l_score[-1], ha='right', va='bottom', fontsize=10) plt.gcf().autofmt_xdate() # 自动旋转日期标记...分析 主要就是matplotlib.pyplot()可以支持datatime.date类型的变量。
Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。...在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。...共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。...（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 使用不同的pyplot函数，我们可以创建、定制和显示一个plot。...---- xticks import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 使用不同的pyplot函数，我们可以创建、定制和显示一个plot。...，无法阅读 # 我们可以旋转x轴刻度标签90度，这样它们就不会重叠 # 我们可以使用浮点数或整数值来指定旋转的程度 # rotation 指定x轴标签的角度 plt.xticks(rotation=45...，无法阅读 # 我们可以旋转x轴刻度标签90度，这样它们就不会重叠 # 我们可以使用浮点数或整数值来指定旋转的程度 # rotation 指定x轴标签的角度 plt.xticks(rotation=90...---- add_subplot import matplotlib.pyplot as plt # figure 创建一个新图形 fig = plt.figure() # add_subplot(first
Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。...在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多，刻度看起来非常的紧凑，甚至可能重叠。在处理时间序列数据时，x轴通常包含占用大量空间的日期，所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。...共享x轴的子图坐标对齐 我们可以在一个Figure对象上创建多个子图。Matplotlib允许使用subplot函数创建子图格。例如下面的代码行创建了一个包含4个子图的2x2网格图。 ...（日期）都已经对齐了，这对于分析时间序列时非常有用的，例如想对比2个产品或者2个不同的门店在同一时期的销售情况，通过对齐日期可以给出非常好的直观判断。
0 引言 本文是 Python 系列的第八篇 Python 入门篇 (上) Python 入门篇 (下) 数组计算之 NumPy (上) 数组计算之 NumPy (下) 科学计算之 SciPy 数据结构之...由上图看出： 图包含着坐标系 (多个) 坐标系由坐标轴组成 (横轴 xAxis 和纵轴 yAxis) 坐标轴上面有刻度 (主刻度 MajorTicks 和副刻度 MinorTicks) Python 中万物皆对象...第 3 行的 x 是日期 (回顾 spx 是一个 DataFrame，行标签是日期)。...现在横轴的刻度标签都是日期，比数字刻度带来的信息多；而 spx 图离顶部也有空间，看起来没那么挤。 2.6 设置刻度和标签 ? ? 横轴日期隔得有点开，而且只有年月，没有日。 没有日？...主要就是把日期分成两类： 常规日期标签 init_tick 五个事件日期标签 impt_tick ? ? 现在才像话嘛，晚上下面可以加个蛋。 X@#$@*&&@! ? ?
你还可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴。在比较相同范围的数据时，这也是非常实用的，否则，matplotlib会自动缩放各图表的界限。 ?...matplotlib不会检查标签是否重叠，所以对于这种情况，你只能自己设定刻度位置和刻度标签。...它们分别控制图表的范围、刻度位置、刻度标签等。其使用方式有以下两种： 调用时不带参数，则返回当前的参数值。例如，plt.xlim()返回当前的X轴绘图范围。 调用时带参数，则设置参数值。...要修改X轴的刻度，最简单的办法是使用set_xticks和set_xticklabels。前者告诉matplotlib要将刻度放在数据范围中的哪些位置，默认情况下，这些位置也就是刻度标签。...Finance）绘制一张曲线图，并标出2008年到2009年金融危机期间的一些重要日期。如下所示： ? ? 图像的绘制要麻烦一些。matplotlib有一些表示常见图形的对象。
Python有许多库进行静态或动态的数据可视化，但我这里重要关注于matplotlib（http://matplotlib.org/）和基于它的库。...随着时间的发展，matplotlib衍生出了多个数据可视化的工具集，它们使用matplotlib作为底层。...图9-5 各subplot之间没有间距 不难看出，其中的轴标签重叠了。matplotlib不会检查标签是否重叠，所以对于这种情况，你只能自己设定刻度位置和刻度标签。后面几节将会详细介绍该内容。...图9-11 2008-2009年金融危机期间的重要日期 这张图中有几个重要的点要强调：ax.annotate方法可以在指定的x和y坐标轴绘制标签。...图9-26 按照天/时间/吸烟者的小费百分比 除了在分面中用不同的颜色按时间分组，我们还可以通过给每个时间值添加一行来扩展分面网格： In [109]: sns.factorplot(x='day',
0 引言 本文是 Python 系列的第八篇，基本可视化之 Matplotlib。...---- Matplotlib 是 Python 中最基本的可视化工具，官网里 ((https://matplotlib.org/) 有无数好资料，但这不是重点，本文肯定和市面上的所有讲解都不一样。...由上图看出： 图包含着坐标系 (多个) 坐标系由坐标轴组成 (横轴 xAxis 和纵轴 yAxis) 坐标轴上面有刻度 (主刻度 MajorTicks 和副刻度 MinorTicks) Python 中万物皆对象...第 3 行的 x 是日期 (回顾 spx 是一个 DataFrame，行标签是日期)。...主要就是把日期分成两类： 常规日期标签 init_tick 五个事件日期标签 impt_tick ? ? 现在才像话嘛，晚上下面可以加个蛋。 X@#$@*&&@! ? ?
0 引言 ---- Matplotlib 是 Python 中最基本的可视化工具，官网里 ((https://matplotlib.org/) 有无数好资料，但这不是重点，本文肯定和市面上的所有讲解都不一样...由上图看出： 图包含着坐标系 (多个) 坐标系由坐标轴组成 (横轴 xAxis 和纵轴 yAxis) 坐标轴上面有刻度 (主刻度 MajorTicks 和副刻度 MinorTicks) Python 中万物皆对象...第 3 行的 x 是日期 (回顾 spx 是一个 DataFrame，行标签是日期)。...现在横轴的刻度标签都是日期，比数字刻度带来的信息多；而 spx 图离顶部也有空间，看起来没那么挤。 2.6 设置刻度和标签 ? ? 横轴日期隔得有点开，而且只有年月，没有日。 没有日？...主要就是把日期分成两类： 常规日期标签 init_tick 五个事件日期标签 impt_tick ? ? 现在才像话嘛，晚上下面可以加个蛋。 X@#$@*&&@! ? ?
Python大数据分析 记录 分享 成长 最近有小伙伴私信我关于matplotlib时间类型刻度的设置问题，第一感觉就是官网有好多例子介绍 转念一想，在实际应用中类似设置还挺多和好多小伙伴询问...，那么本期就就简单介绍下Python-matplotlib「刻度(ticker)」 的使用方法，并结合具体例子讲解时间刻度设置问题，使小伙伴们定制化刻度不再烦恼。...接下来我们使用半自动方式定制时间刻度形式。...总结 本篇推文首先简单介绍了Python-matplotlib刻度(ticker) 设置位置和形式，然后具体介绍了时间刻度设置的几种方法，希望能够给大家解决时间刻度设置带来灵感。...就本人绘图而言，matplotlib时间刻度设置还是采用ConciseDateFormatter方法最为方便，当然，如果定制化需求较高，大家也可以采用直接设置刻度的方法。
matplotlib python中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。...在python中，我们可以总结为以下四种基本视觉元素来展现图形： 点：scatter plot 二维数据，适用于简单二维关系； 线：line plot 二维数据，适用于时间序列； 柱状：bar plot...Figure和Subplot matplotlib的图形都位于Figure（画布）中，Subplot创建图像空间。...,sharex=True,sharey=True) #plt.subplot的sharex和sharey参数可以指定所有的subplot使用相同的x，y轴刻度。...设置标题，轴标签，刻度以及刻度标签 fig = plt.figure();ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum
转念一想，在实际应用中类似设置还挺多和好多小伙伴询问，那么本期就就简单介绍下Python-matplotlib「刻度(ticker)」 的使用方法，并结合具体例子讲解时间刻度设置问题，使小伙伴们定制化刻度不再烦恼...时间刻度形式 默认时间格式 这里我们使用自己生成的数据进行绘制，详细代码如下： //filename time_tick01.python //@by DataCharm import matplotlib.pyplot...接下来我们使用半自动方式定制时间刻度形式。...总结 本篇推文首先简单介绍了Python-matplotlib刻度(ticker) 设置位置和形式，然后具体介绍了时间刻度设置的几种方法，希望能够给大家解决时间刻度设置带来灵感。...就本人绘图而言，matplotlib时间刻度设置还是采用ConciseDateFormatter方法最为方便，当然，如果定制化需求较高，大家也可以采用直接设置刻度的方法。
在前三篇文章中，我们系统介绍了python内置库和pandas中常见的时间处理方法，以此为基础，进入到我们今天的主题——时间序列图的绘制。...---- 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。...() #自动调整x轴时间刻度 #为两个子图设置一个总标题，设置字体的属性和大小 plt.suptitle('1017A和1050A站点2020年PM2.5浓度值', fontproperties = '...《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. 5.《利用Python进行数据分析》，Wes Mckinney著，徐敬一译，第一版.
为了方便这一点，matplotlib 轴支持sharex和sharey属性。 创建subplot()或axes()实例时，你可以传入一个关键字，表明要共享的轴。...*t)) Out[98]: [] In [99]: ax2 = plt.subplot(212, sharex...修复常见的日期问题 matplotlib 允许你本地绘制 python datetime 实例，并且在大多数情况下，可以很好地挑选刻度位置和字符串格式。...另一个麻烦是，如果你将鼠标悬停在窗口上，并在 x 和 y 坐标处查看 matplotlib 工具栏（交互式导航）的右下角，你会看到 x 位置的格式与刻度标签的格式相同， 例如，『Dec 2004』。...matplotlib 有一些内置的日期格式化器，所以我们将使用其中的一个。
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。...：刻度，坐标轴上得刻度 title: 图片得标题 legend：图例 grid: 网格 label：标签说明 画图 画图之前要导入matplotlib库和numpy库； # 导入相关模块 import...ax1 = plt.subplot(2,1,1) plt.plot(x,np.sin(x),'r') ax2 = plt.subplot(2,3,4) plt.plot(x,2*np.sin(x),'g...pd.date_range('2023/8/4', periods=10), columns=list('ABCD')) df.plot() 执行上面示例代码，得到以下结果 - 如果索引由日期组成...]) df.plot.pie(subplots=True) 总结 Matplotlib是数据科学中不可或缺的工具，它为我们提供了丰富的绘图功能和定制选项，使得数据的可视化变得轻松而有趣。
Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一，本文主要介绍数据可视化分析工具：Matplotlib。...Matplotlib提供了一个面向对象的API，有助于使用Python GUI工具包（如PyQt、WxPythonotTkinter）在应用程序中嵌入绘图。...折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。折线图的主要参数及各参数说明如下。...nrows：subplot的行数 ncols：subplot的列数 sharex：所有subplot应该使用相同的X轴刻度（调节xlim将会影响所有的subplot） sharey：所有subplot应该使用相同的...Y轴刻度（调节ylim将会影响所有的subplot） subplot_kw：用于创建各subplot的关键字字典 **fig_kw：创建figure时的其他关键字，如plt.subplots(3,3,figsize
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