周五的时候计算出来一条线路，但是计算出来的只是类似与 0- 10- 19- 2- ..0 这样的线路只有写代码的人才能看的懂无法直观的表达出来，让其它同事看的不清晰，所以考虑怎样直观的把线路图画出来...as colors import matplotlib.cm as cmx 后面两个主要是用于处理颜色的。...，cNorm设置颜色的范围，有几条线路就设置几种颜色，scalarMap颜色生成完毕。...最后在绘图的时候，根据索引获得相应的颜色就可以了。 结果如下： ? 补充知识：Python包matplotlib绘图–如何标注某点–附代码 ?...绘制不同颜色的带箭头的线实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
流量图 我们可以使用streamplot（）函数绘制矢量的流线。我们还可以映射不同参数的颜色和宽度，例如速度、时间等。 条形图 我们可以使用bar（）函数制作具有很多自定义功能的条形图。...水平线 ? axhline（）绘制一条水平线的语法如下： plt.axhline（y = 0，xmin = 0，xmax = 1，** kwargs） 在语法中：y是沿y轴的坐标。...导入matplotlib.pyplot作为plt ypoints = [0.2，0.4，0.6，0.68] 颜色= ['b'，'k'，'y'，'m'] 用于zip中的p，c（点，颜色）：...rc（）函数用于自定义rc设置。...= sizeInt 上面语法中的字体是用户定义的词典，用于指定文本的权重、字体系列、字体大小等。
若输入的是sd，会跳过bootstrapping的过程，只绘制数据的标准差； 若输入的是None，不会执行bootstrapping，而且错误条也不会绘制。...color：作用于所有元素的颜色，或者渐变色的种子。...大的色块通常在稍微不饱和的颜色下看起来更好，但是如果希望打印颜色与输入颜色规格完全匹配，请将其设置为1。 errcolor：表示置信区间的线的颜色。...errwidth：误差条的线的厚度。 capsize：误差条端部的宽度。 dodge : 当使用色调嵌套时，元素是否应该沿分类轴移动。...ax：指定一个 Axes 用于绘图，如果不指定，则使用当前的 Axes。
如果没有指定颜色，Matplotlib 会在一组默认颜色值中循环使用来绘制每一条线条。...我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...我们下面来讨论如何个性化颜色条以及在不同的场合高效的使用它们。 自定义颜色条 颜色条可以通过cmap参数指定使用的色谱系统（或叫色图）： plt.imshow(I, cmap='gray'); ?...颜色限制和扩展 Matplotlib 允许你对颜色条进行大量的自定义。颜色条本身就是一个plt.Axes对象，因此所有轴和刻度定制的技巧都可以应用在上面。...注意到在左边的图表中，默认的颜色阈值是包括了噪声的，因此整体的条纹形状都被噪声数据冲刷淡化了。而右边的图表，我们手动设置了颜色的阈值，并在绘制颜色条是加上了extend参数来表示超出阈值的数据。
我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...我们希望使用一个图例来指明散点尺寸的比例，同时用一个颜色条来说明人口数量，我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例： 译者注：新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数，此处改为使用新的...自定义颜色条 颜色条可以通过cmap参数指定使用的色谱系统（或叫色图）： plt.imshow(I, cmap='gray'); 所有可用的色图都可以在plt.cm模块中找到；在 IPython 中使用...颜色限制和扩展 Matplotlib 允许你对颜色条进行大量的自定义。颜色条本身就是一个plt.Axes对象，因此所有轴和刻度定制的技巧都可以应用在上面。...而右边的图表，我们手动设置了颜色的阈值，并在绘制颜色条是加上了extend参数来表示超出阈值的数据。对于我们的数据来说，右图比左图要好的多。
我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...我们希望使用一个图例来指明散点尺寸的比例，同时用一个颜色条来说明人口数量，我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例： （译者注：新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数，此处改为使用新的...（1）自定义颜色条 颜色条可以通过cmap参数指定使用的色谱系统（或叫色图）： plt.imshow(I, cmap='gray'); 所有可用的色图都可以在 plt.cm 模块中找到；在 IPython...要在 Python 中更加正规的使用颜色，你可以查看 Seaborn 库的工具和文档。 （2）颜色限制和扩展 Matplotlib 允许你对颜色条进行大量的自定义。...而右边的图表，我们手动设置了颜色的阈值，并在绘制颜色条是加上了extend参数来表示超出阈值的数据。对于我们的数据来说，右图比左图要好的多。
我们可以通过设置很高的轮廓线数量来改善，但是这会导致绘制图表的性能降低：Matplotlib 必须在每个颜色阶梯上绘制一条新的轮廓多边形。...我们希望使用一个图例来指明散点尺寸的比例，同时用一个颜色条来说明人口数量，我们可以通过自定义绘制一些标签数据来实现尺寸图例： 译者注：新版 Matplotlib 已经取消 aspect 参数，此处改为使用新的...自定义颜色条 颜色条可以通过cmap参数指定使用的色谱系统（或叫色图）： plt.imshow(I, cmap='gray'); 所有可用的色图都可以在plt.cm模块中找到；在 IPython...颜色限制和扩展 Matplotlib 允许你对颜色条进行大量的自定义。颜色条本身就是一个plt.Axes对象，因此所有轴和刻度定制的技巧都可以应用在上面。...而右边的图表，我们手动设置了颜色的阈值，并在绘制颜色条是加上了extend参数来表示超出阈值的数据。对于我们的数据来说，右图比左图要好的多。
有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务：`plt.contour用于等高线图，plt.contourf用于填充的等高线图，plt.imshow``用于显示图像。...或者，可以通过cmap参数，指定颜色表来对线条进行颜色编码。...在这里，我们还指定我们想要绘制更多的线 - 数据范围内的 20 个等距间隔： plt.contour(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy'); 在这里，我们选择了RdGy（Red-Gray...(); 颜色条清楚地表明黑色区域是“峰值”，而红色区域是“谷值”。...： plt.imshow()不接受x和y网格，所以你必须在绘图上手动指定图像的边界[xmin, xmax, ymin, ymax]。
下面的示例中，我们将绘制一个包含多个数据系列的折线图。 首先，确保已经安装了Matplotlib库。...（可以根据需要自定义图表的样式、颜色和标签） 2、散点图 散点图（Scatter Plot）：用于显示两个变量之间的关系，通常用于观察数据的分布、异常值或类别之间的关系。...9、等高线图 等高线图（Contour Plot）：用于可视化二维数据的等高线，通常用于显示函数的等值线。...() 上述代码中创建了一个等高线图，包括自定义等高线参数、颜色映射、颜色条、等高线线条、标签、标题和网格线等。...根据具体的项目和数据，可以选择适合的图表类型来展示和分析数据。Matplotlib提供 了丰富的功能，能够自定义图表以满足特定的需求。 参考：深夜努力写Python
Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本等。...关于matplotlib如何安装可以自行搜索，个人建议初学者安装Anaconda软件，Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算...案例1：绘制一条线 import matplotlib.pyplot as plt #导入pyplot import numpy as np #导入numpy # np.linspace为numpy的等差数列函数...，形成一个0到100之间，共50个元素的函数 x = np.linspace(0,100,50) y = 2*x + 1 #赋值运算 #最重要的一步，plot用于绘制线条或标记的轴，可以指定线性，颜色等...plt.plot(x,y) #默认直接绘制 plt.show() 案例2：绘制一条特殊的线 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x
前言 本文介绍了如何使用Python编程语言获取双色球历史数据，并使用数据可视化工具Matplotlib绘制了红球数量的折线图。...requests库用于发送网络请求，lxml库用于解析HTML，csv库用于处理CSV文件，matplotlib.pyplot库用于绘制图表，matplotlib.font_manager.FontProperties...库用于加载自定义字体。...，将red_counts作为纵坐标的数据，设置线条颜色为红色，并指定标签为"红球"。...使用plt.axhline()方法绘制一条水平虚线，表示篮球的数量，将blue_counts作为水平线的位置，设置线条颜色为蓝色，并指定标签为"篮球"。
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。...格式字符串的字母和符号来自 MATLAB，并且将颜色字符串与线型字符串连接在一起。 默认格式字符串为"b-"，它是一条蓝色实线。...下面的示例展示了使用数组和不同格式字符串，在一条命令中绘制多个线条。...()命令是可选的，因为默认情况下将创建figure(1)，如果不手动指定任何轴域，则默认创建subplot(111)。...处理文本 text()命令可用于在任意位置添加文本，xlabel()，ylabel()和title()用于在指定的位置添加文本（详细示例请参阅文本介绍）。
本文内容：Python Matplotlib库：统计图补充 ---- Python Matplotlib库：统计图补充 1.引言 2.直方图 3.箱线图 4.误差条图 5.小提琴图 6.尖峰栅格图...（参见：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用和Python Matplotlib库：基本绘图补充） 这期我们来说说如何用 Matplotlib 库绘制常用统计图。...meanprops 设置均值的属性，如点的大小、颜色等。 capprops 设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等。 whiskerprops 设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等。...在 Matplotlib 库中，我们可以用errorbar()方法来绘制误差条图，用于表现有一定置信区间的带误差数据，它的语法格式如下： plt.errorbar(x, y, yerr=None...mincnt 表示六边形能够显示的最小值。 marginals 用于沿x轴底部和y轴左侧绘制颜色映射为矩形的边际密度。 extent 表示六边形值的极限。
lines.linestyle:线的风格 lines.color:线的颜色 lines.marker:None 默认标记 lines.markersize:标记大小 lines.antialiased:...，标记的符号和线条的颜色参数的前后位置没有要求 条形图 特点： 在条形图中可以非常直观地通过位置比较比较数值大小，因为在条形图中条的高度就是数值，所以一眼就可以看出数值的高度 函数 bar(x,height...0开始，bottom指定水平条其实位置为左侧，height指定绘图的水平条的宽度，width指定绘制的水平条的长度，orientation指定要绘制的是水平条，color指定颜色 bar(x=0,bottom...='注记名称') # 前两个参数可以确定某条线 #legend函数用来画出图例 plt.legend() # 其中loc=''参数默认是best,会自动选择不会挡住图像的最佳位置...pylab只是提供了一个方便的导入常用包的接口 和matlab的区别： 在matlab中，画了一条线以后，如果想接着画另一条线，则需要hold on函数 python中直接画即可
多子图绘制处理 共享轴标签 在使用 Matplotlib 绘制多子图时，不可避免地要进行轴刻度标签、轴标签、颜色条（colorbar）和图例的重复绘制操作，导致绘图代码冗长。...ProPlot 可以直接通过其内置方法来绘制不同样式的子图标签，而 Matplotlib 则需要通过自定义函数进行绘制。...更简单的颜色条和图例 在使用 Matplotlib 的过程中，在子图外部绘制图例有时比较麻烦。通常，我们需要手动定位图例并调整图形和图例之间的间距，为图例在绘图对象中腾出绘制空间。...而在 Matplotlib 中，绘制插入绘图对象内部的颜色条和生成宽度一致的子图外部颜色条通常也很困难，因为插入的颜色条会过宽或过窄，与整个子图存在比例不协调等问题。...，而且定义了一些默认颜色选项和一个用于生成新颜色条的 PerceptualColormap 类。
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