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Matplotlib也可以渲染出交互式可视化图表

尽管有这么多的选择,被誉为python可视化包鼻祖的Matplotlib仍然是许多人的最爱。但是缺乏互动性是它最大的瓶颈,但是有些大佬已经设计了一些变通方案,通过一些第三方库增加交互的功能。 matplotlib可以更改使用的后端的创建来交互式图,本文将研究两个这样的后端,以及它们如何使matplotlib在Jupyter 中呈现交互性。 这意味着交互的先决条件是拥有一个交互式后端。在Jupyter notebook的默认后端是由%matplotlib inline启用的内联后端。 它在渲染静态图像方面很出色,但不提供诸如平移、缩放或从其他单元格自动更新数字等交互式功能。 当启用其他后端时就可以实现交互式图像操作。本文将介绍两个常见的方法,可以在数据可视化任务中使用它们。 ipywidget用于在Jupyter 环境中构建交互式gui。在滑块、文本框等控件的帮助下,用户可以与他们的可视化效果进行无缝交互。 Ipympl可以通过pip或conda很容易地安装。

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matplotlib可视化-什么是matplotlib

什么是matplotlib? 使用过python做数据分析的小伙伴都知道,matplotlib是一款命令式、较底层、可定制性强、图表资源丰富、简单易用、出版质量级别的python 2D绘图库。 matplotlib算是python绘图的元老级库,类似编程语言里的C语言。 这是一种交互式笔记本,在浏览器上运行代码,能直接显示运行结果和图表,详情可见jupyter notebook介绍。 哪些图表可以用matplotlib绘制呢? 如何安装matplotlibmatplotlib及其依赖包可以通过pip安装,非常简单。在命令行中输入: pip install matplotlib 对于新手,疲于安装各种包。 怎么使用matplotlib绘图?

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    Matplotlib 中文用户指南 7.1 交互式导航

    交互式导航 原文:Interactive navigation 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 所有图形窗口都带有导航工具栏,可用于浏览数据集。 保留宽高比 使用鼠标平移/缩放时按住CONTROL 切换网格 鼠标在轴域上时按下g 切换x轴刻度(对数/线性) 鼠标在轴域上时按下L或k 切换y轴刻度(对数/线性) 鼠标在轴域上时按下l 如果你使用matplotlib.pyplot 确切的语法取决于你的 UI,但在`matplotlib/examples/user_interfaces目录中有每个受支持的 UI 的示例。 这里是一些 GTK 的示例代码: import gtk from matplotlib.figure import Figure from matplotlib.backends.backend_gtkagg import FigureCanvasGTKAgg as FigureCanvas from matplotlib.backends.backend_gtkagg import NavigationToolbar2GTKAgg

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    Matplotlib可视化之旅

    1. import import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline 2.Basic Plot plt.plot t = np.arange(0.,5.,0.2) # more style here # http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.plot The function gca() returns the current axes (a matplotlib.axes.Axes instance), and gcf() returns the current figure (matplotlib.figure.Figure instance). def f(t): return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)

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    Matplotlib数据可视化

    Matplotlib是一个Python 2D绘图库(使用Matplotlib发布的mpl_toolkits库可以画3D图形 ),能够以多种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形,用来绘制各种静态 ,动态,交互式的图表。 Matplotlib 是 Python 最著名的绘图库,它提供了一整套和 MATLAB 相似的命令 API,十分适合交互式地进行制图。 在matplotlib的世界中,我们将通过各种命令方法来操纵图像中的每一个部分,从而达到数据可视化的最终效果,一副完整的图像实际上是各类子元素的集合。 Figure:顶层级,用来容纳所有绘图元素。 ,希望通过可视化达到什么目的?

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    Matplotlib数据可视化

    Matplotlib是一个Python 2D绘图库(使用Matplotlib发布的mpl_toolkits库可以画3D图形 ),能够以多种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形,用来绘制各种静态 ,动态,交互式的图表。 Matplotlib 是 Python 最著名的绘图库,它提供了一整套和 MATLAB 相似的命令 API,十分适合交互式地进行制图。 在matplotlib的世界中,我们将通过各种命令方法来操纵图像中的每一个部分,从而达到数据可视化的最终效果,一副完整的图像实际上是各类子元素的集合。 Figure:顶层级,用来容纳所有绘图元素。 五、 讨论 在工作或学习中通常何时会用到数据可视化,希望通过可视化达到什么目的? 个人经验: ① 在机器学习中,数据可视化经常用于各种算法模型拟合效果的直观展示。 例子1:线性回归模型的拟合效果。

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    Matplotlib可视化指导手册

    matplotlib 安装配置 linux可以通过以下方式安装matplotlib sudo pip install numpy sudo pip install scipy sudo pip install 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。 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 导入库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 导入数据 x = np.arange(0., 10, 0.2) y1 = np.cos(x)

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    Matplotlib可视化Pyplot Tutorial

    qr-code.png Pyplot Tutorial Import import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline t = np.arange(0.,5.,0.2) # more style here # http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.plot The function gca() returns the current axes (a matplotlib.axes.Axes instance), and gcf() returns the current figure (matplotlib.figure.Figure instance). def f(t): return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)

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    交互式网络可视化—visNetwork

    导语 GUIDE ╲ 通常是使用Cytoscape、igraph包等来可视化网络,虽然能够创建美观的网络图,但它们只是静态的。 对于创建交互式网络可视化,可以使用R中的特定包—visNetwork,有许多参数来创建个性化网络。 优于常规的网络可视化方法是交互式的动态呈现,生动有趣。简单的几行代码就可以满足你对网络图更“苛刻”的要求,一起来探索他的更多功能吧!

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    Vega的交互式数据可视化

    作者 | DéborahMesquita 来源 | Towards Data Science 编辑 | 代码医生团队 一直在学习新的可视化工具,因为这有助于找到适合手头任务的正确工具。 在数据可视化方面,d3通常是首选,最近一直在用Vega。 https://vega.github.io/vega/ Vega引入了可视化语法。 随着对数据可视化的经验不断增长,发现越来越多的约束是一件好事。通过引入可视化语法,Vega提供了一些限制。关于它的最好的事情是 这些约束可以在构建数据可视化时感觉非常高效。 使用Vega时,在JSON对象中定义可视化。开始构建一个条形图。 ? } } } } } ] 6 -“config”和“title”:[] 该配置对象定义默认的Visual值来设置一个可视化的主题

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    Python matplotlib可视化实例解析

    例1 使用Python+matplotlib绘图进行可视化,在图形中创建轴域并设置轴域的位置和大小,同时演示设置坐标轴标签和图例位置的用法。 参考代码: ? 运行结果: ?

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    Matplotlib玩转动态可视化

    其实matplotlib这个经典绘图库也是可以的,这不就来了嘛~ 目录 1.效果预览 2.数据获取 3.数据预处理 4.matplotlib动态可视化 1.效果预览 我们从国家统计局 下载最近30年全国各地区生产总值 (实际上是1993年-2019年),使用matplotlib绘制动态可视化图,效果如下: ? 3.数据预处理 # 需要引入的库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker import pandas as pd # 读取下载后的数据 df = pd.read_excel(r'F:\微信公众号\matplotlib动态图\各地区生产总值.xlsx') df.head() 4.matplotlib动态可视化 matplotlib动态图用到的是animation.FuncAnimation方法,其实动态就是N张图一张一张按照一定频率刷新,我们也有其他方法实现,这里不展开。

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    数据可视化-Matplotlib直方图实例

    问题或建议,请公众号留言; 背景介绍 今天我们将学习如何在Matplotlib中创建直方图。直方图非常适合将数据分成到多个箱子中,并根据这些个箱子查看数据的位置。 上图配错了,具体代码如下: import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import rcParams

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    Matplotlib Animations 数据可视化进阶

    Matplotlib 是一个专业的数据可视化的 Python 包。除了折线图、直方图和热力图,Matplotlib HIA可以实现一些简单的动画。 这篇博客侧重如何在 Python 中使用 Matplotlib 增加动画。 import time from IPython import display import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as 用下面几行代码创建matplotlib图形,它将用于显示我们的动画。 关联随时间或跨数据的不同子样本的热图,以可视化不同的样本可能如何影响模型的估计参数。

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    数据可视化-matplotlib初步了解

    matplotlib能绘制出很多2D,一部分3D图片。 #导入 import matplotlib.pyplot as plt 绘图的接口基本上都是放在pyplot中,绘制线形图示例如下 # plot plt.plot(*args, scalex=True 面向对象的matplotlib绘图 先看下常规绘图的示例 x = np.random.randint(1,11,30) y = np.random.randint(1,6,30) y1 = y ---- 两种绘图方式并没有优劣之分,看个人习惯,官网建议坚持一种方法而不是混合使用,一般来讲,在交互式环境下使用restrict pyplot方式绘图,例如jupyter notebook中, 参考: #matplotlib https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/pyplot.html

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    Python数据可视化——matplotlib使用

    总第57篇 01|Figure和Subplot: matplotlib的图像都位于figure对象中,相当于一块画布。figure的属性figsize是用来设置figure的大小的。 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import randn import numpy as np 2,2,1)#表示在figure中建立2*2个坐标系,ax1位于第一个坐标中 ax2=fig.add_subplot(2,2,2) ax3=fig.add_subplot(2,2,3) 在程序开头加(%matplotlib 而(%matplotlib inline)则是直接显示在编程界面,不重新跳出做图框。 ? 如果我们没有指定在哪个ax上进行作图,matplotlib会默认选择最后一个(如果没有则创建一个)上进行绘制。 这是因为制作一张完整的图表都需要用到这些,但是matplotlib要实现这种功能需要很多行代码,而pandas可能只需要几行代码就可以搞定。

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    数据可视化分析工具:Matplotlib

    Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一,它是一个跨平台库,用于根据数组中的数据制作2D图,主要用于绘制一些统计图形,例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(30) y = np.arange(30)+3*np.random.randn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = ['战狼2', '速度与激情8', '功夫瑜伽', '西游伏妖篇', '变形金刚5:最后的骑士 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 labels = ['娱乐' import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.mlab as mlab

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    Matplotlib Animations 数据可视化进阶

    Matplotlib 是一个专业的数据可视化的 Python 包。除了折线图、直方图和热力图,Matplotlib HIA可以实现一些简单的动画。 这篇博客侧重如何在 Python 中使用 Matplotlib 增加动画。 import time from IPython import display import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as 用下面几行代码创建matplotlib图形,它将用于显示我们的动画。 关联随时间或跨数据的不同子样本的热图,以可视化不同的样本可能如何影响模型的估计参数。

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    Python可视化图表生成-Matplotlib

    Matplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具,熟悉 MATLAB 也可以很快的上手 Matplotlib 安装 pip install matplotlib 折线图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib # 指定默认字体 matplotlib.rcParams['font.sans-serif '] = ['SimHei'] matplotlib.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' # 解决负号'-'显示为方块的问题 matplotlib.rcParams as plt import matplotlib # 指定默认字体 matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] matplotlib.rcParams as plt import matplotlib # 指定默认字体 matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] matplotlib.rcParams

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    基于Python实现matplotlib中动态更新图片(交互式绘图)

    实现路径的动态显示和交互式绘图(和Matlab功能类似)。    Anaconda官方地址:https://www.continuum.io/downloads/   matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图 matplotlib官方地址:http://matplotlib.org/   在调研matplotlib动态绘制曲线方法中,和matlab相似有animation方法和交互式绘图,但是animation 方法灵活性不高,不太适合路径的实时动态显示,本文最后采用交互式绘图模(interactive mode)。 采用交互式绘图模式后,可以方便地绘出障碍物的运动轨迹和当前位置,深切感觉matplotlib和matlab很类似,基本matlab的功能都可以在matplotlib中找到,所以matlab中的代码也可以很快移植到

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