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python绘图可视化备课

python绘图及数据可视化备课 [TOC] 补充 上次实验课的库与爬虫 于刊老师担心我准备的内容不够讲两节课的,如果我讲完这一章的内容还没有结束的话我就讲一讲我最近捣鼓的东西 1 jieba库进行词频分析...fit_words(dic) plt.imshow(wordcloud) # 显示 plt.show() 这里使用了matplotlib库和wordcloud库两个库实现, 其实做 Python的数据可视化...(比如可以指定在什么地方绘图),而且绘图的逻辑更强 。...5 . 6 饼图 由于我在制作过程中发现图片使用过多真的太大了,所以后面的代码除了我重点想为大家拓展的,其他会直接进行演示 饼图是一种将各项数据的大小与各项数据的总和的比例显示在一张饼中的数据可视化方式...绘图热力图是大数据分析应用的一种常用可视化形式,用来表示大量数据的关联关系。 在实际应用中,通常使用seaborn来绘制热力图。

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Python可视化 | xarray 绘图时序图

long_name": "$∂T/∂x$", "units": "°C/m"} ds.dTdy.attrs = {"long_name": "$∂T/∂y$", "units": "°C/m"} 一维数据绘图...data1d 尝试直接使用.plot()方法绘图 data1d.plot() ? data1d.plot() 似乎图在水平方向上稍显拥挤,有办法使得画板水平方向更加宽松吗?当然有。...若以脚本层绘图方法有如下理解: plt.figure(figsize=(10,4)) data1d.plot(marker="o") ?...in ax.flat:通过迭代器ax.flat对高维Axes数组ax迭代,获取每一个子图的Axes信息,在每一个循环过程中将各个Axes的地址赋值给axi(按址赋值),然后通过变量axi控制各个子图的绘图属性...若要显式查看各个Axes情况可通过ax.flatten()实现 默认绘图:未设置axi.set_ylabel("") ? ? 子图绘制情况 已设置axi.set_ylabel("") ? ?

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Python可视化 | xarray一维数据绘图

long_name": "$∂T/∂x$", "units": "°C/m"} ds.dTdy.attrs = {"long_name": "$∂T/∂y$", "units": "°C/m"} 一维数据绘图...首先提取北纬 60°,西经 110° 处时间变化数据 data1d = ds.Tair.sel(lat=60, lon=250) data1d data1d 尝试直接使用.plot()方法绘图 data1d.plot...若以脚本层绘图方法有如下理解: plt.figure(figsize=(10,4)) data1d.plot(marker="o") 艺术家方法有类似的结果 fig = plt.figure(figsize...in ax.flat:通过迭代器ax.flat对高维Axes数组ax迭代,获取每一个子图的Axes信息,在每一个循环过程中将各个Axes的地址赋值给axi(按址赋值),然后通过变量axi控制各个子图的绘图属性...若要显式查看各个Axes情况可通过ax.flatten()实现 默认绘图:未设置axi.set_ylabel("") 子图绘制情况 已设置axi.set_ylabel("") 子图绘制情况 参考资料

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绘图技巧 | “变形”地图可视化绘制方法

其主要绘图函数有cartogram_cont()、cartogram_ncont()和cartogram_dorling()函数,我们依次列出其对应的绘图结果(以下直接给出绘制结果,注:地图基于tmap...cartogram_dorling example 接下来我们将使用具体数据进行各个绘图函数的绘制结果,我们还是使用ggplot2进行绘制。...) library(rcartocolor) # 可视化颜色包 # 导入数据 us_sf <- usa_sf("laea") # 可视化绘制 library(rcartocolor) # 可视化颜色包...US POP cartogram_dorling 以上就是cartogram包主要绘图函数的介绍了~~~ 总结 今天的推文接好了一种”变形“地图的绘制方法 (R-cartogram包),虽然没常规地图使用的广泛...,但却有着比一样的数据价值体现,希望小伙伴们可以多使用该包绘制出自己的地图可视化作品。

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数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理(一)

本文内容适合入门及复习阅读,绘图所需的基本知识均有涉及,内容较多,由于篇幅限制,故分成两部分。 为方面小伙伴们阅读,将本文的目录附在文首。...绘图准备 导入需要用到的模块 中文与负号显示问题解决 初步认识 matplotlib 通用函数 创建画布 MATLAB 风格接口 面向对象接口 标题 调整颜色 设置轴标签 x 轴标签 坐标轴刻度与标签...绘图准备 导入需要用到的模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline...0)) x = np.linspace(0, 10, 1000) plt.plot(x, np.sin(x), color='r') plt.plot(x, x**0.5) plt.title('数据可视化...当一张figure画布上,有多个图形的时候,通过如下方式设置,除了通过plt对象外,我们还可以通过子绘图对象来设置与获取标签与刻度。 ax.set_xlim 设置x轴刻度范围。

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利用Python绘图可视化(长文慎入)

Python有许多可视化工具,但是我主要讲解matplotlib(http://matplotlib.sourceforge.net)。...此外,还可以利用诸如d3.js(http://d3js.org/)之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面)。...虽然pandas的绘图函数能够处理许多普通的绘图任务,但如果需要自定义一些高级功能的话就必须学习matplotlib API。matplotlib的示例库和文档是成为绘图高手的最佳学习资源。...9、pandas中的绘图函数 不难看出,matplotlib实际上是一种比较低级的工具。...毫无疑问,许多基于Flash或JavaScript的静态或交互式图形化工具已经出现了很多年,而且类似的新工具包(如d3.js及其分支项目)一直都在不断涌现。

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