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。...continue #这行明显不是有效信息 data = line.split('\t') time = data[0] # 使用最新日期的数据...= 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...，将str类型的数据转换为datetime.date类型的数据，作为x坐标 xs = [datetime.strptime(d, '%Y/%m/%d').date() for d in l_time
1、折线图 折线图（Line Plot）：用于显示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。在实际项目中，可以用于可视化模型性能随着训练迭代次数的变化。...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。...，其中包含两个不同的数据系列，每个系列都具有不同的颜色、标记和大小。...') # 显示图像 plt.show() 上述代码中，包含三个不同的数据系列，每个系列都具有不同的颜色、透明度和边界线颜色。...() plt.show() 上述代码中，自定义线条颜色和样式、标签、标题、坐标轴标签、图例、网格线、日期刻度显示和日期刻度标签的格式。
如果不想要任何背景，可以在保存图形时指定transparent=True。 Axes轴 这是第二个最重要的元素，它对应于将呈现数据图表的实际区域。它也被称为subplot子图。...默认情况下，matplotlib只装饰左边和下面的spines边框。 Axis轴 有刻度的spines边线称为轴。水平的是x轴，垂直的是y轴。...同时设置横竖坐标轴上的网格线 ax.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3) # 单独设置X坐标轴上(垂直方向)的网格线...轴的(左/下、右/上)or(主、副)刻度值 可以将每个 Matplotlib 对象都看成是子对象(sub- object)的容器，例如每个 figure 都会包含一个或多个 axes 对象，每个 axes...参数： x, y： 类数组或极坐标。水平/垂直坐标系中的数据点，x是可选参数，默认为[0,..., N-1]。 通常，参数x,y是长度为N的数组，也支持极坐标（相当于一个常数值数组）。
在如下的drawKAndMAMore.py范例程序中，将用到上文提到的爬取股票数据的代码，从网络接口里获取股票数据，并绘制k线和均线，请大家不仅注意k线和均线的含义，还要重视matplotlib库里绘制图形...、开始时间和结束时间这三个参数，从雅虎网站中获得股票交易的数据。...第四，由于无需在x轴上设置每天的日期，因此这里无需再调用plt.xticks方法，但是要调用如第30行所示的代码，设置x轴刻度的旋转角度，否则x轴显示的时间依然有可能会相互重叠。...train_test_split方法把包含在csv文件中的股票数据分成训练集和测试集，这个方法前两个参数分别是特征列和目标列，而第三个参数0.05则表示测试集的大小是总量的0.05。...从第42行到第45行设置了x轴显示的标签文字是日期，为了不让标签文字显示过密，设置了“每10个日期里只显示1个”的显示方式，并且在第47行设置了网格线的效果，最后在第48行通过调用show方法绘制出整个图形
，底层是一个Figure实例，通常称之为画布，包含一些可见和不可见的元素。...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。...参数说明： x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 c: 散点图的标记颜色 label: 标记图形内容的标签文本 import matplotlib.pyplot as plt import numpy...) 参数说明： xmin: x轴上的最小值 xmax: x轴上的最大值 平移性: 上面的函数功能，调用签名和参数说明同样可以平移到函数ylim()上 import matplotlib.pyplot
本文内容：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 ---- Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 1.Matplotlib库简介 2.Matplotlib库安装 3...使用plt.xlabel(s)和plt.ylabel(s)方法可以分别设置当前x轴和y轴的标签。...使用plt.grid()方法可以设置图表中的网格线： plt.grid(b=None, which='major', axis='both', **kwargs) 参数说明： b：可选，默认为...axis：可选，设置显示哪个方向的网格线，可以是取 ‘both’（默认），‘x’ 或 ‘y’，分别表示两个方向，x 轴方向或 y 轴方向。...**kwargs：可选，设置网格样式，可以是 color=‘r’, linestyle=‘-’ 和 linewidth=2，分别表示网格线的颜色，样式和宽度。
matplotlib windows墙裂推荐大家使用anaconda 可视化图的基本结构 通常，使用 numpy 组织数据, 使用 matplotlib API 进行数据图像绘制。...一幅数据图基本上包括如下结构： Data: 数据区，包括数据点、描绘形状 Axis: 坐标轴，包括 X 轴、 Y 轴及其标签、刻度尺及其标签 Title: 标题，数据图的描述 Legend: 图例，区分图中包含的多种曲线或不同分类的数据...按照绘图结构，可将数据图的绘制分为如下几个步骤： 导入 matplotlib 包相关工具包 准备数据，numpy 数组存储 绘制原始曲线 配置标题、坐标轴、刻度、图例 添加文字说明、注解 显示、保存绘图结果...设置坐标轴取值范围 # 设置 x, y 轴的取值范围 plt.xlim(x.min() * 1.1, x.max() * 1.1) plt.ylim(-1.5, 4.0) # 设置 x, y 轴的刻度值...设置标题和轴标签 # 设置标题、x轴、y轴 plt.title(r'$the \ function \ figure \ of \ cos(), \ sin() \ and \ sqrt()$', fontsize
在昨天的文章人人都能看懂的Matplotlib绘图原理中，我们对Matplotlib的绘图机制进行了讲解，在弄清楚plt.xxxx和ax.xxxx中plt和ax区别之后，本文继续讲解xxxx究竟是什么。...刻度 搞定了标题，下一步就是刻度了，根据我的了解，因为自己的数据原因，大多需要对刻度进行调整，但是修改刻度，相对复杂一点，所以很多人多会卡在刻度设置上。...网格线 刻度线搞定之后，下一步添加网格线，我们可以使用ax.xaxis.grid和ax.yaxis.grid分别对指定x轴和y轴的网格线，可选参数非常多，详见matplotlib网格线设置 在这里，我们按照官方示例图的样式...在Matplotlib中，添加图片的方法有多种，这里我们选择使用ax.add_artist()，详细讲解在后续文章中更新，简单来说就是打开一张图片，之后根据坐标添加到我们想要的位置就行了。...，带大家了解Matplotlib中绘图的基本流程和常见方法使用。
，也称为轴域区，或者绘图区； Axis：指坐标系中的垂直轴与水平轴，包含轴的长度大小（图中轴长为 7）、轴标签（指 x 轴，y轴）和刻度标签； Artist：您在画布上看到的所有元素都属于 Artist...在一个给定的画布（figure）中可以包含多个 axes 对象，但是同一个 axes 对象只能在一个画布中使用。...Matplotlib坐标轴格式 在一个函数图像中，有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系，这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。...Matplotlib刻度和刻度标签 刻度指的是轴上数据点的标记，Matplotlib 能够自动的在 x 、y 轴上绘制出刻度。...“-”负号的乱码问题 Matplotlib双轴图 在一些应用场景中，有时需要绘制两个 x 轴或两个 y 轴，这样可以更直观地显现图像，从而获取更有效的数据。
mpl from matplotlib import ticker 2、创建子图，定义 fig, ax fig,ax=plt.subplots()# # 创建一个子图，返回一个包含figure和axes...对象的元组，将元组分解为fig和ax两个变量 3、创建2维直线图 chart, = pyplot.plot([], [], 'g.')...pyplot.box(False) # 隐藏坐标轴 11、隐藏坐标轴数据 pyplot.axis('off') 12、设置坐标轴数据范围 pyplot.xlim(-2,4)#设置x轴坐标范围 pyplot.ylim...(ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}'))#格式化x轴刻度 16、改变x轴位置 ax.xaxis.set_ticks_position('top')#改变x轴的位置...17、实心网格线 ax.set_axisbelow(True)#加上白色实心的网格线 18、设置网格 ax.grid(which='major', axis= 'x', linestyle='-'
图形中的网格线 # matplotlib中grid()函数用于设置图形中的网格线。...对象式绘图例程 我们先了解下图像中对象隶属关系。在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象，所有元素依附于Figure对象中。在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象。...每个Axes对象各自拥有坐标系统的绘图区域，包含各自的Title（标题）、Axis（坐标轴）、Label（坐标轴标注）、Tick（刻度线）、Tick Label（刻度注释）等对象元素。...import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.linspace(0.5, 7.5, 1000) y = np.sin...(x) #pyplot模块中的figure()函数创建名为fig的Figure对象 fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) #在Figure对象中创建一个Axes对象，每个Axes
基础知识 1.Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 刻度标示坐标轴的分隔，包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 表示特定坐标轴的值 绘图区域 实际绘图的区域...方法没有任何参数，则返回当前坐标轴的上下限 5.xlim方法和ylim方法 除了plt.axis方法，还可以通过xlim，ylim方法设置坐标轴范围 6.legend方法 两种传参方法： 【推荐使用】在...plot函数中增加label参数 在legend方法中传入字符串列表 配置matplotlib参数 永久配置 matplotlib配置信息是从配置文件读取的。...配置文件的文件名是matplotlibrc 在Windows系统中，没有全局配置文件，用户配置文件的位置在C:\Documents and Settings\yourname\.matplotlib。...在Linux系统中，全局配置文件的位置在/etc/matplotlibrc，用户配置文件的位置在$HOME/.matplotlib/matplotlibrc。
mpl from matplotlib import ticker 2、创建子图，定义 fig, ax fig,ax=plt.subplots()# # 创建一个子图，返回一个包含figure和axes...对象的元组，将元组分解为fig和ax两个变量 3、创建2维直线图 chart, = pyplot.plot([], [], 'g.')...pyplot.box(False) # 隐藏坐标轴 11、隐藏坐标轴数据 pyplot.axis('off') 12、设置坐标轴数据范围 pyplot.xlim(-2,4)#设置x轴坐标范围 pyplot.ylim...(ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}'))#格式化x轴刻度 16、改变x轴位置 ax.xaxis.set_ticks_position('top')#改变x轴的位置...17、实心网格线 ax.set_axisbelow(True)#加上白色实心的网格线 18、设置网格 ax.grid(which='major', axis= 'x', linestyle='-')
在本节中，我们将回顾各种容器对象存储你想要访问的艺术家的位置。 图形容器 顶层容器艺术家是matplotlib.figure.Figure，它包含图形中的所有内容。...轴域容器 matplotlib.axes.Axes是 matplotlib 宇宙的中心 - 它包含绝大多数在一个图形中使用的艺术家，并带有许多辅助方法来创建和添加这些艺术家本身，以及访问和自定义所包含的艺术家的辅助方法...它设置Artist的figure和axes属性，以及默认Axes变换（除非设置了变换）。 它还检查Artist中包含的数据，来更新控制自动缩放的数据结构，以便可以调整视图限制来包含绘制的数据。...你可以分别为y轴配置左和右刻度，为x轴分别配置上和下刻度。...Tick包含刻度和网格线的实例，以及上侧和下侧刻度的标签实例。 每个都可以直接作为Tick的属性访问。此外，也有用于确定上标签和刻度是否对应x轴，以及右标签和刻度是否对应y轴的布尔变量。
水平柱状图是柱状图的一种，它是由基本柱状图通过配置项转变而来，因此它的配置项与基本柱状图相同。它支持自定义y轴区间和多个系列的数据配置，能够更加智能地展示多维的数据差异，但在大屏中占的空间较大。...表示num中的子列表 // x[2]表示子列表中索引是2的元素 def mykey(x): return x[2] //设置key的值为函数名，就会以函数的返回值为依据排序 //注意:函数后不要带括号...) 水平柱状图 使用barh()函数，并在括号中依次填写y轴数据，x轴数据，就可以绘制出一个水平柱状图。...) //name-y轴数据，data-x轴数据 pyplot.show() 输出样例 阅读函数说明 函数说明文档，包含了函数中每个参数的说明...//显示网格线， 绘制y轴的网格线，网线线颜色绿色，网格线宽度为2，网格线的样式为-. 输出样例
后面 2 和 3 两步非常标准化，真正的细节都体现在第 1 步的 animate(i) 中。 看了上面视频，我们发现一开始坐标轴是静止的，任由这两条折线向右运动，如图所示。...过了一段时间，坐标轴变成动态，随着折线也开始运动，如下图所示。因为数据太多了，如果不弄成动态坐标轴最后发现图会越来越小。...这样才能出来图中散点加在折线（而不是折线加在散点）的效果。 散点图：这个也简单，但是我们只需要一个散点，最后一个数据的散点，因此 x 和 y 有 [-1] 的索引。...最后将图的上边、左边和右边的框去掉，加上横向网格线，标注纵轴标签和图标题。 之后用 FuncAnimation() 来调用 animate 赋予其动态“魔力”。...2 总结 由于我刚接触这个用 matplotlib 画动图，就是有天一个读者在微信群给我看了这样的视频，我觉的很酷而且记得 matplotlib 可以画动图就是试着实现。
学习林骥老师的数据可视化的每种图表时，原来代码略微修改，使其适用于自己工作业务中的数据可视化。...林骥老师在数据可视化分析中提到改进折线图的 12 个细节: 1、把标题变成左对齐，更加符合设计的审美； 2、把标题颜色换成深灰色，让观察者更加关注数据； 3、删除不必要的边框和网格线，避免它们消耗观察者的精力...去掉那些花花绿绿的颜色，换成只有蓝色和灰色，这样反而能够让重要的信息显得更加突出； 8、坐标轴和标签文字统一换成深灰色，让它们更自然地融入背景，在视觉上不与数据进行竞争； 9、把竖直的日期标签，换成横向的简化日期格式...增加 X 轴的标题「日期」，让它与最左侧的标签对齐； 12、增加 Y 轴的标题「PM2.5」，让它与最上方的标签对齐，为了更加方便阅读，采用换行的方法，把 Y 轴的标题文字变成竖直的方向。...() plt.show() 为了体现数据的上下浮动范围，可以在折线的基础上添加填充区域。
线条样式 在图上添加文本 示例：节假日对美国出生率的影响 添加箭头和文字说明 误差线 加网格线 保存图片 移动坐标轴 使得轴刻度落在坐标轴上 多子图 plt.subplot() plt.subplotsf...关于箭头和注释风格的更多介绍与示例，可以在 Matplotlib 的画廊gallery[1]中看到，尤其推荐 误差线 对任何一种科学测量方法来说，准确地衡量数据误差都是无比重要的事情，甚至比数据本身还要重要...形状(N，): 每个数据点的+/-值对称。 形状(2,N): 每个条数据单独的-和+值。第一行包含较低的误差，第二行包含较高的误差。 None: 没有误差线。...X轴上 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 设置将Y轴的刻度值放在左侧y轴上 ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置右边坐标轴线的颜色...， 也就是把这个子图的坐标轴改变 # 设置将X轴的刻度值放在底部X轴上 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 设置将Y轴的刻度值放在左侧y轴上 ax.yaxis.set_ticks_position
在机器学习中，通常会涉及到大量的数据。如果直接观看这些原始数据，很难从中看出有用的信息。人类是非常视觉的生物，当我们看到可视化的东西时，会更好地理解事物。...在python中，有一个强大的工具matplotlib来帮助我们，用图形化的方式来展现数据。在《机器学习实战》一书中，就多处使用了matplotlib来绘制图形，帮助我们理解数据和学习算法。...每个坐标轴都有一个x轴和一个y轴（这句话有点难以理解，主要是因为在英语中Axes和Axis都翻译为轴，其实Axes可以理解为子图），它们包含刻度，刻度包含主要和次要的刻度线和刻度标签。...如果你要绘一个特别的坐标轴，还有坐标轴标签、标题和图例，以及坐标轴比例和网格线要考虑。 子图 这个是matplotlib中最不容易理解的。首先是我们为什么需要它？...例如，比如示例中x和y位置为0.65，指的是从宽度和高度的65％开始，宽和高的范围为0.2，表示坐标轴的大小为图的宽度和高度的20％。 显示的图形如下： ?
在时序分析中一般而言我们会将原始数据构造为 Series 数据结构，其中索引为时间序列的时间列，而值列则是相对应的数据结果，比如股票价格，订单数量等等。...为了在进行时序分析的过程中，方便地查看数据的变化过程，以及时序的特征，本文对 Series 的 plot 方法进行介绍。...Series 的 plot 方法直接调用的就是 matplotlib（最基础，最实用的绘图库） 的标准接口，实际上从该方法的设计初衷就可以发现，它就是为了简化使用 Pandas 进行数据处理时候对数据的可视化分析...x轴使用对数刻度 logy y轴使用对数刻度 loglog x,y轴都使用对数刻度 xticks x轴刻度标签 yticks y轴刻度标签 xlim 横轴坐标刻度的取值范围 ylim 纵轴坐标刻度的取值范围...yerr 带误差线的柱形图 xerr 带误差线的柱形图 lable 列的别名，作用在图例上 secondary_y 双 y 轴，在右边的第二个 y 轴 mark_right 双 y 轴时，在图例中的列标签旁增加显示
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