引言 在绘制学术图表之余，我们也会进行商业图表的绘制，毕竟学术图表的配色有点单调和严谨啊 ? 。今天这篇推文就使用小清新配色对散点图和折线图进行另类的绘制，绘制出让人耳目一新的可视化作品 ? ?...numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes...line.plot([.1,.7],[.1,.1],color='#45627C',lw=2) line.axis('off') （3）文本text()的灵活应用 有时候标题和部分刻度lebel也是使用文本进行绘制...本期就是使用文本对x轴刻度label进行绘制，颜色设置则使用之前的颜色字典。...总结 Python-matplotlib绘制此类图表的灵活性还是不错的(当然，前提是比较属性各个绘图函数 ? ?
本期还是推出Python-matplotlib "小清新"商业图表的绘制推文，在发现ax.plot()绘图函数的多类别图表功能后，经过不断和点、文本等尝试搭配后，所能构建的图表也就多了起来，下面就直接上教程...数据可视化设计 本期我们构建一组简单的时间变化图表数据，当然还有我们常用的颜色字典构建。...（2）ax.scatter()绘制散点。 （3）ax.text()文本的灵活添加。 （4）颜色的合理选择。 结果图表如下： ? (也有小伙伴提出这个图可能用PPT制作会更快，我也偷偷试了下 ? ?...,可能使用工具的不同吧····别喷我啊 ? ? ·)，我们的目的是更好的熟悉matplotlib 的那些容易忽略却功能强大的绘图函数，使我们在绘制不同图表时节省时间，更好的完成绘制任务 ? ?...总结 这一期的推文教程整体不是很难哦，整体上还是对Matplotlib的部分绘图函数进行练习，下期准备写写matplotlib的ax.annotate()的应用，应该也可以 设计出不错的可视化作品吧
引言 本篇推文为python-matplotlib 商业图表绘制的第三篇文章，主要内容为圆润柱状图的绘制，这也是我之前一直想做的事情，在浏览Matplotlib官网时，发现了一个方法，就试着进行绘制...可视化设计 这里的柱形图我们使用了ax.plot()方法，对里面的solid_capstyle参数设置为'round'，就可以达到效果了，官网的例子如下： fig, ax = plt.subplots...本期的推文就是使用了“round”方法，再配上合理的颜色搭配即可，先上完整代码： x = np.arange(0,len(artist_03),1) y = artist_03['data'].values...fontsize = 5,color='black') #去除刻度等信息 #ax.axis('off') ax.set_axisbelow(True) plt.savefig(r'F:\DataCharm\商业艺术图表仿制...(3) ax.plot(）绘制线段 这里使用了ax.plot()方法绘制了另类线段，不仅可以设置线段类型，对线段的始末的形状也可以进行定制设计，代码如下： #绘制空心圆线段 ax.plot([.36,5.64
引言 Python-matplotlib商业图表绘制的第二篇教程也已经推出，本期的推文主要涉及到文本、annotate()、散点以及颜色搭配等内容的讲解，话不多说，直接上教程 ? ? 02....ax.transAxes, ha='center', va='center',fontsize = 4,color='black') plt.savefig(r'F:\DataCharm\商业艺术图表仿制...颜色还是使用了颜色字典定制化设计。...，我们还设置了换号符号(\n): ' the text can be displayed another\npositionxytext' 最终绘制的效果如如下： ?...总结 本期推文主要涉及的可视化设计技巧不多，但也是定制化绘制中比较常用的方法，希望小伙伴们可以掌握哦，特别是ax.annotate()方法，可以设计出很多“很炫”的可视化作品。
本期还是继续前面的Python-matplotlib 商业图表绘制系列的第5篇教程推文，目的还是为了熟悉matplotlib的绘图语法。...2 数据可视化设计 今天我们是为了仿制一幅可视化作品(如下图)，也是看到一位朋友使用R-ggplot2 进行仿制，所以就使用Matplotlib 进行了再现 ? 。...由于下面子图部分绘图技巧较为单一，我们我们今天主要绘制图的上半部分(图中红框部分)。主要涉及的matplotlib绘图技巧如下： ax.plot()绘制自定义化散点图。...ax.scatter()绘制散点。看过我之前教程的小伙伴会发现，我是经常使用此方法进行图表设计。 ax.fill_between()绘制填充。 ax.text()文本添加。...（上述图片来源于朋友的公众号） Python-matplotlib 仿制代码如下： // FileName: plot05.py //@NingHaitao import pandas as pd import
除了绘制经典的二维图表外，matplotlib还支持绘制三维图表，通过mplot3d工具可以实现，只需要在axes对象中指定projection参数为3d即可，常见的折线图，散点图，柱状图，等高线图等都可以进行三维图表的绘制...折线图 示例如下 >>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes...除了以上基本类型外，matplotlib还支持更多的3D图表类型，具体用法请查看官方文档。 ·end·
文章目录 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 2.准备数据 3.函数用法 3.1函数plot()--展现变量的趋势变化 3.2函数scatter()--寻找变量之间的关系...3.3函数xlim()--设置x轴的数值显示范围 3.4函数xlabel()--设置x轴的标签文本 3.5 函数grid()--绘制刻度线的网格线 3.6 函数axhline()--绘制平行与x轴的水平参考线...函数title()--添加图形内容的标题 3.11 函数legend()--标识不同图形的文本标签图例 函数综合应用 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 在一个图形输出窗口中...在画布上的就是图形，图形是一些Axes实例，里面几乎包含了matplotlib的组成元素，例如坐标轴、刻度、标签、线和标记等。...2.准备数据 我们可以导入第三方包NumPy和快速绘图模块pyplot，matplotlib库就是建立在科学计算包NumPy基础之上的Python绘图库。
本篇推文为python-matplotlib 商业图表绘制的第三篇文章，主要内容为圆润柱状图的绘制，这也是我之前一直想做的事情，在浏览Matplotlib官网时，发现了一个方法，就试着进行绘制，效果还不错...可视化设计 这里的柱形图我们使用了ax.plot()方法，对里面的solid_capstyle参数设置为'round'，就可以达到效果了，官网的例子如下： fig, ax = plt.subplots...本期的推文就是使用了“round”方法，再配上合理的颜色搭配即可，先上完整代码： x = np.arange(0,len(artist_03),1) y = artist_03['data'].values...fontsize = 5,color='black') #去除刻度等信息 #ax.axis('off') ax.set_axisbelow(True) plt.savefig(r'F:\DataCharm\商业艺术图表仿制...(3) ax.plot(）绘制线段 这里使用了ax.plot()方法绘制了另类线段，不仅可以设置线段类型，对线段的始末的形状也可以进行定制设计，代码如下： #绘制空心圆线段 ax.plot([.36,5.64
1. python三维图表绘制方法简介 python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本，本质上和二维图表的绘制并无差别，唯一的区别在于使用的库略有差异。...相较于二维图表使用的pyplot库，三维图表的绘制使用的是Axes3D库。...库引入语句为： from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 上下的操作就和二维图表绘制大差不差了...，首先定义三维画布，然后向里面绘制三维图表，最后打印出结果即可。...参考链接 https://matplotlib.org/tutorials/toolkits/mplot3d.html Python三维绘图–Matplotlib
标签：Python，Matplotlib Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。...使用Matplotlib，可以使用各种图表类型绘制数据，包括折线图、条形图、饼图和散点图。 Matplotlib允许绘制单个图表，但也允许以网格的形式一次绘制多个图表。...在本文中，将详细演示如何使用Matplotlib库绘制多个图。 绘制单个图 在展示如何绘制多个图之前，先通过一个演示如何使用Matplotlib绘制单个图的示例，确保掌握了基本原理。...要使用Matplotlib绘图，使用Matplotlib库中的pyplot子模块。 具体来说，要绘制折线图，需要从pyplot模块调用plot()函数，并将x轴和y轴的值列表传递给它。...图3 下一步是在这些空图表中绘制图表。为此，必须从AxeSubPlot对象列表中选择一项，并使用该对象调用plot()函数。
翻译｜丁雪 丁一 席雄芬 校对｜姚佳灵 我在本文中将介绍如何获取一个选手的投篮数据并通过matplotlib 和 seaborn制成图表。...我们将使用下面程序中提到的网址来获得James Harden的投篮图表数据。...画出篮球场 首先我们需要弄清楚如何在我们的图表中绘制篮球场。通过查看输出的第一个投篮图和数据，我们可以大致估算出篮筐的中心位于原点。我们还可以估计每10个单位在x或y轴上表示一英尺。...利用这些维度，我们可以将它们转换成适用于我们图表的尺寸，并使用 Matplotlib Patches画出来。我们将使用圆形，矩形和圆弧来绘制篮球场。现在来创建我们绘制篮球场的方程。...注：虽然可以到使用Lines2D绘制线条，我发现使用Rectangles更方便（没有高度或宽度）。 修正（ 2015年8月4日）：我在绘制外场线和半场弧时犯了一个错误。
1、定义一个画圆的函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def plot_circle(center=(3, 3),r=2):...调整坐标轴，重新绘图 import matplotlib.pyplot as plt plt.xlim(0, 15) plt.ylim(0, 15) plot_circle((5, 5),r=3) ?
通过使用Excel进行数据分析，我们已经学会了从原始数据中得到分下面的分析结果：统计出每个城市的数据分析师招聘数量。 那么，问题就来了。有了数据分析结果以后，如何展示成图表呢？...我们按下面图片中标出的顺序来看下，在Excel中如何绘制图表。 第1步，选住要绘制图形的数据，也就是数据透视表里的数据。...下面图片我们看下如何操作。 第1步，我们在图表上鼠标右键，点击“剪切” 第2步，我们在excel工作表上点击“加号”，增加一个新的工作表，并命名为：图表-城市需求。...所以避免使用居中对齐的文字，我喜欢将文字（标题，坐标轴标签等）按左上角对齐。这意味着用户会先看到有关如何阅读图表的细节，然后再看到数据本身。 在图表下面的单元格可以配上数据来源，辅助阅读者理解。...同样的你人只要认真实践都可以按前面课程介绍的图表设计原则，使用Excel设计出用户喜欢的图表。
参考链接： Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1 本文介绍如果使用python汇总常用的图表，与Excel的点选操作相比，用python绘制图表显得比较比较繁琐，尤其提现在对原始数据的处理上...但两者在绘制图表过程中的思路大致相同，Excel中能完成的工作python大多也能做到。为了更清晰的说明使用python绘制图表的过程，我们在汇总图表的代码中进行注解，说明每一行代码的具体作用。... plt.show() 自定义字体及配色 图表中所使用的字体，可以使用下面的字体名称替换family=后面的内容以改变图表中所显示的字体。...图表中的颜色，可以直接使用颜色名称，也可以使用简称来设置图表中使用的颜色，本文中没有使用默认的颜色，而是使用了自定义颜色。...自定义颜色的色号，本文中使用的是Hex色号，下面给出了Hex和RGB的对应关系，以及相应的颜色。可以使用下面的Hex色号替换本文中图表的颜色。
本文主要演示如何使用matplotlib绘制三维图形。直接上代码，关键语句配有注释方便理解。...import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot...np.pi, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) / 4 r = z**3 + 1 x = r * np.sin(theta) y = r * np.cos(theta) # 绘制图形
1 模块安装 先安装matplotlib： pip install matplotlib 安装numpy模块，安装matplotlib时候就已经安装这个依赖了，所以不用装了，当然也可以独立安装： 图片...安装pandas： pip install numpy 2 实现思路 数据存放在excel中，对指定数据进行分析，所以需要用到pandas； 对指定数据分析后绘制饼形图，需要用到Matplotlib模块的...36.19 贵州省 user047 159.9 福建省 user048 49.9 四川省 user049 45.6 广东省 user050 149.8 广东省 3 pie()函数说明 实现这个功能，主要使用了...self.content02'金额'.values.tolist() 设置饼形图每块的颜色： colors = 'cyan','darkorange','lawngreen','pink','gold' 饼图绘制...模块的pie()函数绘制饼形图 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt class TestPie(): def
技术要点：matplotlib中Slider和Button组件的应用。 参考代码： ? 运行结果：用鼠标单击或拖动Slider组件并修改其值，单击按钮组件可以恢复Slider组件的默认值6。 ? ?
标签：Python，Matplotlib，决策树 有时候，我们可能想用Python绘制决策树，以了解算法如何拆分数据。决策树可能是最“易于理解”的机器学习算法之一，因为我们可以看到如何正确地作决策。...本文介绍如何用Python绘制决策树。...库 首先，需要确保已经安装了下面的3个库： 1.skearn——一个流行的Python机器学习库 2.matplotlib——图表库 3.graphviz——另一个用于绘制决策树的图表库 可以使用下面的命令安装...图5 使用Matplotlib绘制决策树 sklearn.tree模块有一种plot_tree方法，实际上在后台使用matplotlib绘制决策树。...图8 可以使用matplotlib水平条形图来绘制特征重要性，使其更具视觉效果。 图9 效果如下图10所示。 图10 注：本文学习整理自pythoninoffice.com，供有兴趣的朋友参考。
Matplotlib官网 如果想了解更多可查看官网。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #写了这个就可以不用写plt.show() plt.rcParams...水平绘制柱状图 data = [5,25,50,20] plt.barh(range(len(data)),data) ?...使用Pandas 绘图 import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 2), columns=['a', 'b']) # 散点图 df.plot.scatter...df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d']) # 绘制柱状图 df.plot.bar() ?
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