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使用Matplotlib绘制图的常见问题和答案

Matplotlib是最受欢迎的二维图形库,但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。 如何更改图例上的标签名称?如何设置刻度线?如何将刻度更改为对数刻度?如何在我的图中添加注释和箭头?...如何在我的图中添加网格线? 本文收集了有关如何自定义Matplotlib图的常见问题和答案。这可以作为快速进行Matplotlib绘图的一个很好的速查表,而不是Matplotlib库的完整介绍。...我如何解决它? 这是一个你的子图太挤的例子。我们可以通过调用plt.tight_layout()它来修理它。它清理子图之间的以获得更清晰的外观。 调用之前 ? 之后 ? 问:。...图例 问:如何在我的图中添加图例? 如果图例未自动显示在图表上,则可以使用以下代码显示图例。 plt.legend() 问:如何更改图例出现位置?...plt.legend(fontsize= 10); 或者,你也可以不使用数字,: plt.legend(fontsize='x-large'); 坐标 问:如何命名我的x和y标签?

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Matplotlib_Study01

但是,为字体添加的大小,加粗,斜体的样式都没有效果。 总结: 在显示中文,可以使用font_manager 模块来设置字体文件,但添加不了样式。...shadow :是否阴影,默认为False,即没有阴影,将其改为True,显示结果如下图所示; autopct :控制饼图内百分比设置,可以使用format字符串或者format function;...startangle :起始绘制角度,默认图是从x正方向逆时针画起,设定startangle=90则从y正方向画起; counterclock:指定指针方向;布尔,可选参数,默认为:True...mywordcloud = WordCloud( font_path=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf', # 字体 scale=8, margin=1, # ...=14, # 最小的字体 max_font_size=95, # 最大字体 random_state=4567 ).generate(words) # 显示图像 ax.imshow

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数据分析篇(二)

实例: # 条形图 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager # 设置中文字体 my_font =...# 横向条形图用barh绘制,我们只需要y显示电影名字 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager...plt.figure(figsize=(12,10),dpi=80) # 绘制x # 每天的往后移动0.3,也就是width的 x_17 = list(range(len(a))) x_18 =...=80) # 绘制直方图用hish函数 # 第一个参数就是我们的数字列表 # 第二个参数表示分成多少组 # 组数在数学中计算是(最大-最小)/组(自己设置) # 这里我们设置为3 bin_width...= 3 # 计算我们需要分成多少组 num_bins = int((max(a)-min(a))//bin_width) plt.hist(a,num_bins) # 设置x刻度,步长为我们的组

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Python matplotlib绘制直方图

组数需要提前计算,首先根据实际的需要设置一个组distance,然后用数据范围(数据列表中的最大最小之差)比上组得到组数group_num。...当组设置为1,为了将每组直方图的正中心与x刻度对应上,可以使用numpy中的arange函数修改组数,设置bins,使直方图向左偏移0.5。...特别说明一下hist()函数中的range参数,range参数表示直方图x的分布范围,默认是数据列表的数据范围,也就是数据列表中的最大最小之差。...本例中的最大为11,最小为0,范围是(0, 11),绘制直方图,直方图会分布在(0, 11)之间。...在给直方图设置数据标注,先调用Python基本数据类型列表的count()方法计算出每一个数据的频数,然后使用matplotlib中的text()方法标记到对应的直方图上。

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利用Python绘图和可视化(长文慎入)

你还可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X或Y。在比较相同范围的数据,这也是非常实用的,否则,matplotlib自动缩放各图表的界限。 ?...3、调整subplot周围的间距 默认情况下,matplotlib会在subplot外围留下一定的,并在subplot之间留下一定的间距。...例如,plt.xlim()返回当前的X绘图范围。 调用时带参数,则设置参数值。因此,plt.xlim([0, 10])会将X的范围设置为0到10。...幸运的是,几乎所有默认行为都能通过一组全局参数进行自定义,它们可以管理图像大小、subplot、配色方案、字体大小、网格类型等。操作matplotlib配置系统的方式主要有两种。...Python以及其他数据分析和统计计算环境(R)都是如此。于是,开发方向就变成了实现数据分析和准备工具(pandas)与Web浏览器之间更为紧密的集成。

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matplotlib - matplotlib 教程

第一次调用 plt.plot 将自动创建必要的图形和以实现所需的绘图。随后对plt.plot的调用会重新使用当前轴,并且每次都会添加另一行。...设置标题,图例和标签还会自动使用当前轴并设置标题,创建图例并分别标记。...如果你使用的是某些后端(macosx)或旧版本的matplotlib,则可能无法立即将新行添加到绘图中。...如果没有一些阻塞命令(show()),脚本会闪现图像,然后立即结束,屏幕上不显示任何内容。 此外,非交互模式会将所有图形延迟到调用show();这比每次在脚本中添加新功能重新绘制打印更有效。...或者,您可以为交互式绘图(具有最大简化)创建新样式,并为出版质量绘图创建另一种样式(最小化简化)并根据需要激活它们。

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

%matplotlib 内联魔法命令也被添加到代码中,以确保绘制的数字正确显示在笔记本单元格中: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...: 正如我们在图中看到的,title 参数为绘图添加了一个标题,而 ylabel 为绘图的 y 设置了一个标签。...hist', bins=25, alpha=0.6, stacked=True, figsize=(9,6)) Output: 箱形图 箱线图由三个四分位数和两个虚线组成,它们在一组指标中总结数据:最小...、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大。...六形图 当数据非常密集,六形 bin 图(也称为 hexbin 图)可以替代散点图。换句话说,当数据点的数量很大,并且每个数据点不能单独绘制,最好使用这种以蜂窝形式表示数据的绘图。

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Matplotlib 可视化之图表层次结构

在面 向对象接口中,画图函数不再受到当前 "活动" 图形或坐标限制,而 变成了显式的 Figure 和 Axes 的方法。 Step2 设置轴线 第二步,设置图表Spines轴线。...绘制正余弦函数: 移动轴线 # 移动 left 和 bottom spines 到 (0,0) 位置 ax.spines["left"].set_position(("data", 0)) ax.spines...loc:此参数用于设置标题{'center','left','right'}的位置。 pad:此参数是标题顶部的偏移量(以磅为单位)。...常用的 color : 这就不用多说了,就是设置网格线的颜色。或者直接用c来代替color也可以。..., labelright:bool, 分别表示上下左右四,是否显示刻度,True为显示 labelrotation : 刻度逆时针旋转给定的度数,20 gridOn: bool ,是否添加网格线

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matplotlib共享的艺术:揭秘并规避图形遮挡的策略

然而,在处理多子图共用坐标(即共享如何避免不同子图间因轴线重叠造成的视觉信息遮挡问题呢?本文将深入剖析这一常见痛点,并为您提供一些解决思路。...,可以看到该行的最右角,会出现个三角形,点击查看即可 正文: 一、共享的重要性与挑战 在展示多个相关数据图表,利用matplotlib的共享功能可以直观地对比不同数据集之间的关联和差异,增强整体分析的一致性和连贯性...(tight_layout): matplotlib提供了plt.tight_layout()方法,它能自动调整子图间的间距以及四周的,以适应各种标签、图例等附加元素,确保所有内容都能完整展现。...、底部、左侧和右侧的,以及wspace(水平间距)、hspace(垂直间距)参数。...你是否有过类似的经历,或者已经探索出了独特的解决方式?欢迎留言分享你的实战经验和技巧,让我们共同探讨如何借助matplotlib绘制出既美观又富含信息量的共享图表,一起提升数据分析可视化的艺术水准。

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Python可视化,matplotlib 入门最佳练习

本文目标图表如下: 每年小麦产量柱状图 使用不同颜色标记最小最大的柱子 画出均值线 matplotlib 有2种风格的 api: MATLAB 风格,适合数据探索(图表没有过多细节要求,主要能反映数据情况即可...初学者难以入门 matplotlib 其中一个原因是,他的方法很多,很多时候你甚至不知道如何在网上查找。...接下来就是我要介绍的,如何利用 matplotlib 的帮助,推测出我们需要的方法 ---- 各种细节的调整 首先,我们希望调整 x 上刻度标签的显示角度。...matplotlib 的灵活在于控制细节。 接下来需要把最小最大的柱子标记不同颜色 ---- 设置颜色 面向对象设计,意味着图表上你能看到的东西基本上都有一种对象代表他。...原来,本身当我们调用 axes.bar 方法,这个方法返回的就是这些小柱子: 显然,这是一个集合,我们需要修改其中的某几个柱子的颜色,老规矩查到属性: 现在只需要找到哪个是最小最大的柱子就行了

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python数据可视化系列教程——matplotlib绘图全解

配置参数: axex: 设置坐标边界和表面的颜色、坐标刻度大小和网格的显示 figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置 font: 字体集(font family...)、字体大小和样式设置 grid: 设置网格颜色和线性 legend: 设置图例和其中的文本的显示 line: 设置线条(颜色、线型、宽度等)和标记 patch: 是填充2D空间的图形对象,多边形和圆...verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出,silent、helpful、debug和debug-annoying。...color=(0.3,0.3,0.4) 背景色 通过向matplotlib.pyplot.axes()或者matplotlib.pyplot.subplot()这样的方法提供一个axisbg参数,可以指定坐标这的背景色...# fig.subplots_adjust(left=0) #设置窗口左内边为0,即左边留白为0。

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Day3.数据可视化-- 可视化基础

x和y, 通过plot画图 plt.plot([3, 1, 7], [4, 5, 6]) # 在执行程序的时候展示图形 plt.show() 传入x和y,括号中的第一个列表是x上的,第二个列表是y...对Matplotlib图像结构的认识 ? 在学习Matplotlib的过程中,大家一定会遇到这样那样的问题,比如说,背景图怎么设置?坐标怎么设置?坐标上的刻度怎么设置?...(y)+1),y_ticks_label) # 绘图 plt.plot(x,y) plt.show() 在设置Y标签,标签数值的取值范围range(min(y),max(y)+1),这里min()和...max()是函数,分别取y中的最小最大,由于range函数不包集合右边的,故加1。...) #alpha=0.4 设置透明度 plt.grid(alpha=0.4) # 添加图例(注意:只有在这里需要添加prop参数是显示中文,其他的都用fontproperties) # 设置位置loc

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Pandas知识点-绘制统计图

绘图为了显示(show()方法)图形,会导入matplotlib.pyplot(as plt),可以使用plt对象的xticks()方法设置x刻度,刻度的倾斜度等,yticks()同理。...用DataFrame对象绘制折线图,有多组数据,调用plot()方法会自动绘制出条折线图,并且自动设置好图例,比matplotlib方便很多。...此时x的刻度会被自动隐藏,将colorbar参数设置成False,可以隐藏颜色渐变图,重新显示x刻度。...当然,在设置x刻度,y刻度,数值标签等要注意方向的转换。 六、绘制直方图 使用plot链式调用hist()方法,或在plot()中设置kind为hist,都可以绘制直方图。...绘制直方图前,要根据数据的分布设置好适合的组,然后根据组计算出组数。 bins: bins参数用于设置直方图的组数,传入计算的组数。

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Python气象绘图教程(四)

二、新的内容 今天主要讲解坐标网格线和标题、图例、合并两幅子图的横坐标并取消空白: A、坐标在不设置,会自动根据数据的大小进行最合适的展示(当然只是电脑认为最合适的),但没有坐标的名字,大多数时候需要定制坐标...定制坐标名,通过xlabel('你需要设置的内容')或者ylabel('你需要设置的内容')进行设置;定制标题,可以通过title('你需要添加的标题')。...另外,matplotlib中还可以显示网格线,命令为ax.grid() ? grid()中还可以进行设置,比如开启虚线ax.grid(ls='--') ?...C、昨天讲解了如何在同一子图中合并横坐标,那用到了twin命令。今天将了解如何合并两幅子图的坐标,这幅图展示了去年月平均气温和累年月平均气温平变化。...在绘制气温平的柱状图如何使正负柱体的颜色不一致呢。numpy中提供了一个np.where(判定语句,符合判定语句返回,不符合判定语句返回)命令,如何理解这个命令,通过一个测试演示: ?

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CSS3笔记

在CSS颜色寻找颜色的完整列表 -inset 可选。从外层的阴影(开始)改变阴影内侧阴影 背景 background-image 属性添加背景图片。...space-around:弹性项目平均分布在该行上,两留有一半的间隔空间。如果剩余空间为负或者只有一个弹性项,则该等同于center。...stretch:如果指定侧大小的属性为'auto',则其会使项目的盒的尺寸尽可能接近所在行的尺寸,但同时会遵照'min/max-width/height'属性的限制。...则其计算为元素的父元素的'align-items',如果其没有父元素,则计算为'stretch'。...stretch:如果指定侧大小的属性为'auto',则其会使项目的盒的尺寸尽可能接近所在行的尺寸,但同时会遵照'min/max-width/height'属性的限制

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Basemap系列教程:绘图

如果使用序列,颜色将被交替设置 fill_empty:如果风速小于 5 kt ,填充圆 barb_increments :用于改变 barb 添加的 tick 和 flag 的 from mpl_toolkits.basemap...默认是 numpy.mean() 函数 bins 函数可以控制计数函数的行为 mincnt 表示绘制每一个 bin(六形)出现的最小。...默认为0,为了防止绘制六没有出现,可设置为1 cmap 表示设置 colormap edgecolors 表示六形边缘的颜色。...bin 的最大,从而代替平均值 (2) linewidths 和 edgecolors 使每一个六形的边界被绘制 ?...注意: extent 并没有设置,这是因为地图的范围和图像的范围是相同的 第二个例子展示了如何直接在地图上或是在新建的添加 logo: from mpl_toolkits.basemap import

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Matplotlib使用(1)

,但是以后也可以添加,以实现更复杂的布局。...如果要更改默认设置以使用其他,则可以更改matplotlibrc 文件。...另外,您可以创建一种新样式(用于最大程度简化)进行交互式绘图,并创建另一种样式(用于最小程度进行简化)的出版物质量绘图,并根据需要激活它们。...当数字很大,最好看到最大的区别,请尝试最大化GUI并与之交互: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...如果有很多数据点,这可能是非常昂贵的计算。在这种情况下,您可能需要提供一个特定的位置。 使用快速样式 该快速样式可用于自动设置简化和拆分参数合理设置,以加快绘制大量的数据。

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