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还在对Matplotlib繁琐的图层设置感到烦恼！？快来看看这个Python绘图工具包吧

反正以上列出的几点就是我在使用matplotlib自定义绘制图表时最大的感触了，当然，本期推文不是来吐槽的，是来为大家提供好的解决方法的。下面就介绍下今天的主角-- ProPlot。说真的！...因为你还没发现这个Python科学绘图宝藏工具包 可以让你一步设置sci发表级别的配图格式的话，那本期推文将告诉你如何使用更少的代码实现繁琐的自定义绘图需求，当然，也是符合出版需求的配图，主要内容如下：...ProPlot 库介绍 ProPlot 实例演示 ProPlot 库介绍 使用Python-matplotlib绘制图表时，默认的颜色以及格式主题只能帮助我们熟悉绘图函数，而想要设计出优秀的可视化作品...我们首先举个简单的例子，如下： 使用matplotlib 绘制 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as mticker import...总结 本期推文我们介绍了matplotlib非常优秀的科学图表绘图库PrpPlot, 在一定程度上极大了缩减了定制化绘制时间，感兴趣的同学可以持续关注这个库，当然，还是最好在熟悉matplotlib基本绘图函数及图层属性设置函数的基础上啊

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绘图技巧 | 超详细的Colorbar定制化绘制教程

cmaps他可以使你在matplotlib中使用NCL里的颜色条。matplotlib中自带的颜色条实在是比较少的，也难看。NCL中有许多经典的大气科学绘图配色可供使用。大牛写个包实在是嘉惠学林。...而且请注意，导入之后，你就可以对ncl的颜色条进行matplotlib里的操作了，比如截取和拼接等。（你敢信第五第六节几百个字打了两天 ?...） 七、特别的格式定制 在matplotlib中可以使用format参数对cbar的刻度的格式修改，但是有时候会有些不一样的需求。比如下面一个色条： ?...上面数字格式使用的是Times New Roman，下面中文的字体是SimHei。...应该是开发者更新的时候出问题了，所以即便你粘贴demo过去运行也不行。 ? 九、其他类型的伪colorbar 主要是使用legend函数来仿制colorbar。

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1.基础知识(3) --Matlab绘制特殊的图形

此外，还要更改沿 x 轴的每个刻度值关联的标签。并用一个字符向量元胞数组来指定刻度标签。要在标签中包含特殊字符或希腊字母，可使用 TeX 标记，例如用 \pi 表示 π 符号。...Scale: 'linear' Exponent: 0 TickValues: [0 5 10 15] TickLabelFormat: '%.1f' 1.5、使用标尺对象控制指数标签中的值...默认情况下，y 轴刻度标签使用指数记数法（指数值为 4，底数为 10）。将指数值更改为 2。设置与 y 轴关联的标尺对象的 Exponent 属性。...*sin(20*x); plot(x,y) ax = gca; ax.YAxis.Exponent = 2; 将指数值更改为 0，使刻度标签不使用指数记数法。...Z = magic(5); b = bar3(Z); colorbar 对每个曲面对象，从 ZData 属性取得 z 坐标数组。使用该数组设置 CData 属性，该属性用于定义顶点颜色。

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Matplotlib库在Python数据分析中的应用

作为Python数据分析领域最常用的绘图库之一，Matplotlib广泛应用于数据分析、科学研究、工程可视化等领域。...Matplotlib库的设计目标是让用户能够像使用MATLAB一样轻松地创建各种类型的图表，同时又能具备足够的灵活性和定制性。...数据可视化与分析Matplotlib不仅提供了丰富的绘图功能，还可以与其他数据分析库（如NumPy、Pandas）等配合使用，进行数据处理和分析。...("Heatmap")plt.colorbar()# 显示图表plt.show()4.3 绘制二维图形import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#...("Contour Plot")plt.colorbar()# 显示图表plt.show()结论Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，它为数据分析和可视化提供了丰富的功能和灵活的定制选项

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数据科学 IPython 笔记本 8.10 自定义颜色条

8.10 自定义颜色条 原文：Customizing Colorbars 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science...import numpy as np 我们在本节中多次看到，可以使用plt.colorbar函数创建最简单的颜色条： x = np.linspace(0, 10, 1000) I = np.sin(x...) * np.cos(x[:, np.newaxis]) plt.imshow(I) plt.colorbar(); 我们现在将讨论一些想法，自定义这些颜色条，并在各种情况下有效地使用它们。...颜色限制和扩展 Matplotlib 允许定制大范围的颜色条。颜色条本身只是plt.Axes的一个实例，所以我们学到的所有轴域和刻度的格式化技巧都适用。...颜色条有一些有趣的灵活性：例如，我们可以缩小颜色限制，并通过设置extend属性，在顶部和底部用三角形箭头指示越界值。

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ProPlot 基本语法及特点

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。...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。...科学可视化展示中的一个常见问题是使用像“jet”这样的存在误导的颜色映射（colormap）去映射对应数值，这种颜色映射在色相、饱和度和亮度上都存在明显的视觉缺陷。...想要使用 ProPlot 绘制不同需求的图形结果或使用 ProPlot 优质学术风格绘图主题，可自行安装 Matplotlib 3.4 系列版本。

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气象绘图cmap、cbar超详细版(附示例)

cmap的引入 作为一个专门的数据可视化库包，matplotlib专门开辟了一个cm功能来供绘图者使用，如果需要使用一个颜色映射表，你可以使用get语句获取该颜色映射表： importmatplotlib...大气科学与海洋科学常用的两个外部颜色库包为Palettable与cmaps，这两个库包都可以使用conda命令安装。...与Legend图例命令不同，matplotlib允许使用者在不使用其他功能的情况下，无限次的添加colorbar。 colorbar的引入既可以是有源的，也可以是无源的。...环状colorbar 环状colorbar表现在其色条不为直线型，在目前matplotlib的框架下，不能利用现有的colorbar参数修改为类似的形状。...2.ListedColormap 拼接颜色列表类函数，该命令只能单纯拼接颜色列表里的全部颜色，颜色分割线明显，不会出现混调色。最常使用的是气象降水量色条的定制，以及其他需要使用者自定义颜色条的情况。

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Python气象绘图教程（十二）

本节提要：colorbar刻度标签的进一步操作、不使用默认ax传入自定义colorbar、matplotlib.colors与colorbar的结合操作。...(pad=float) 二、不使用默认ax传入自定义colorbar 在前面的教程中，大部分的colorbar都是通过关键字参数传入的默认子图，这在大部分时候是非常方便的，但是某些时候会出现extend...因为要在后面方便比较，所以使用了默认的颜色viridis。 第二句，设定取值条范围，最大6℃，最小8.7℃。 第三句，添加色条子图的绝对位置。 第四句，在画布上添加自定义色条。...在下一节中，讲述了这两项的统一操作。 三、matplotlib.colors与colorbar的结合操作。 这一节，参考了群里某个大佬的程序。...由于matplotlib的colors里面是不包含中央气象台规定的降水色条的，所以需要们自行添加，当然也适用于其他的需要自定义色条的情况。

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12个最常用的matplotlib图例 ！！

我们将使用随机生成的数据集来模拟复杂的散点图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建示例数据集 np.random.seed(...import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建一个示例数据集，这里使用随机生成的数据 np.random.seed(0) data =...import matplotlib.pyplot as plt # 创建示例数据集（这里使用随机生成的数据） labels = ['Category A', 'Category B', 'Category...，可以使用Matplotlib中的其他颜色映射 colors = ['#ff9999', '#66b3ff', '#99ff99', '#c2c2f0'] # 自定义百分比格式 autopct = '...12、树状图 树状图（Tree Disgram）：用于可视化决策树、层次聚类等树状结构的数据。 使用 networkx 库来创建树的结构，并使用 matplotlib 进行可视化 。

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7个有用的Pandas显示选项

3、禁止科学记数法 通常在处理科学数据时，你会遇到非常大的数字。一旦这些数字达到数百万，Pandas就会将它们重新格式化为科学符号，这可能很有帮助，但并不总是如此。...这将重新格式化显示，使其具有不带科学记数法的值和最多保留小数点后3位。...若要在列后面添加百分比符号，可以调用display.float_format选项，并使用f-string传入想要显示的格式: pd.set_option('display.float_format',...可以使用matplotlib来构建一个plot，但是在Pandas中可以使用.plot()方法使用几行代码来完成它。...Pandas为我们提供了一系列可以使用的绘图库: matplotlib hvplot >= 0.5.1 holoviews pandas_bokeh plotly >= 4.8 altair 要更改当前的默认绘图库

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Python空间绘图--Cartopy实例应用

本节提要：colorbar刻度标签的进一步操作、不使用默认ax传入自定义colorbar、matplotlib.colors与colorbar的结合操作。...(pad=float) 不使用默认ax传入自定义colorbar 在前面的教程中，大部分的colorbar都是通过关键字参数传入的默认子图，这在大部分时候是非常方便的，但是某些时候会出现extend='...因为要在后面方便比较，所以使用了默认的颜色viridis。 第二句，设定取值条范围，最大6℃，最小8.7℃。 第三句，添加色条子图的绝对位置。 第四句，在画布上添加自定义色条。...在下一节中，讲述了这两项的统一操作。 matplotlib.colors 与colorbar 组合操作 这一节，参考了群里某个大佬的程序。...由于matplotlib的colors里面是不包含中央气象台规定的降水色条的，所以需要们自行添加，当然也适用于其他的需要自定义色条的情况。

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《Java从入门到失业》第三章：基础语法及基本程序结构（3.7）：运算符（小数二进制、科学记数法、IEEE754标准）

我们知道，把一个十进制数的用科学记数法（scientific notation）可以表示为a*10n或者aEn，其中0<=|a|<10，n是自然数。...=1.01*2-3 我们可以把科学记数法看成由3个部分组成：符号部分、有效数字部分、指数部分，示意图如下： ?...只有32位模式有强制要求，其他都是选择性的。Java中使用了前2种。...在内存中，是采用科学计数法存放的，分别对应科学计数法的3个部分：符号部分、有效数字部分和指数部分，具体规定为： float：符号（1bit）、指数（8bit）、有效数字（23bit） double：符号...因此对于精度要求比较高的计算，不推荐使用浮点数进行运算。

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深入探索：Python高级数据可视化技巧与定制化应用

当谈到Python数据可视化时，大多数人首先想到的可能是使用matplotlib、seaborn或Plotly等库来创建简单的图表。...然而，随着数据科学领域的不断发展，我们需要更多的自定义和高级技巧来呈现数据。在本文中，我们将探讨Python数据可视化的高级技巧，重点介绍自定义颜色映射和标签的方法。...# 自定义颜色映射colors = z​plt.scatter(x, y, s=z, c=colors, cmap='viridis', alpha=0.5)plt.colorbar() # 显示颜色条...以下是一些值得进一步探索的领域：使用多图形布局有时候，我们需要在同一张图表中展示多个子图，以便比较不同的数据或者展示多个相关的图形。使用subplot()函数可以轻松实现多图形布局。...使用Matplotlib的mplot3d模块可以创建三维图形，从而更好地展示这些数据。

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Python气象绘图教程（十四）

本节提要：图例 Legend与colorbar 一、图例Legend命令常用参数 作为成熟的科研图表，图例的重要性是不言而喻的。...loc是最常用的位置命令，两种使用方式，一是使用0~10数字，二是使用字符命令如'best','right',center','upper right'等，这种图例位置是在子图内部的，可能会出现遮挡图形的情况...，所以就有bbox_to_anchor命令，这个命令类似于前面推荐的add_axes命令，指定的是图例的绝对位置，不妨通过上一个图片展示： ax2.legend((bar1,bar2,line1,line2...A、通过添加图例表示圆圈大小含义、通过添加colorbar表示填色的含义 首先将sca传入colorbar命令，生成色条： position=fig.add_axes([0.1,0.2,0.8,0.01...B、通过两个图例分别展示散点直径和散点颜色 前面的程序与A中完全相同，在第四节中已经讲了如何建立多个子图，这里马上就上手使用了，这次不使用colorbar展示颜色变化，而使用带颜色的散点： from matplotlib.lines

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带你十分钟快速入门画图神器 Matplotlib

一篇快速上手 Matplotlib 的好文章~ 在开始正式介绍 Matplotlib 用法之前，先来简单了解下 Matplotlib。 Matplotlib 是 Python 的一个绘图库。...在一张图纸里绘制多个图形 有时候，可能需要在一个图纸里绘制多个图形，这里我们同时绘制了 (x, y), (x, y * 2)两个图形。...上面我们首先生成了要绘制的数据的点x 和 y，接下来为每个数据点生成控制大小的数组 size，然后未每个数据点生成控制颜色的数组 colour。最后通过 colorbar() 来增加一个颜色栏。...生成数据 x 和 y 之后，调用 plt.bar 函数绘制出柱状图，然后通过 plt.text 标注数值，设置参数 ha='center' 横向居中对齐，设置 va='bottom'纵向底部（顶部）对齐...中文乱码解决 Matplotlib 有个让人恼火的问题是，默认情况下，Matplotlib 中文会乱码。

1.1K10

11种 Matplotlib 科研论文图表实现 ！！

通过Matplotlib，开发者可以仅需几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。...np.cos(x[:, np.newaxis]) plt.imshow(I) plt.colorbar(); 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。...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。...颜色条也有着一些有趣的自定义行为：例如，我们可以缩小颜色的范围并且通过设置 extend 参数将超出范围之外的数值展示为顶部和底部的三角箭头形状。...50%位置，而下面图表的顶部也是整个图表的 50%位置（0.1+0.4）。

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