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。它清理子图之间的边距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，如： plt.legend（fontsize='x-large'）; 坐标轴 问：如何命名我的x和y轴标签？
但是，为字体添加的大小，加粗，斜体的样式都没有效果。 总结： 在显示中文时，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，默认值为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轴正方向逆时针画起，如设定startangle=90则从y轴正方向画起； counterclock：指定指针方向；布尔值，可选参数，默认为：True...mywordcloud = WordCloud( font_path=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf', # 字体 scale=8, margin=1, # 页边距...=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
在接下来的文章中主要介绍如何利用python 中的matplotlib进行数据的可视化展示。...它控制面板、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置 。 axes/subplot: 在拥有Figure对象之后，在作画前我们还需要轴，没有轴的话就没有绘图基准，所以需要添加Axes。...设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示 。 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 。...3、或者查颜色表。...以 [0, 1] 为区间，选择left、right、bottom、top 注意 top 和 right 是 0.9 表示上、右距离边距为10%。
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轴显示电影名字 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager...plt.figure(figsize=(12,10),dpi=80) # 绘制x轴 # 每天的往后移动0.3，也就是width的值 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(最大值-最小值)/组距(自己设置) # 这里我们设置组距为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轴刻度，步长为我们的组距
组数需要提前计算，首先根据实际的需要设置一个组距distance，然后用数据范围(数据列表中的最大值与最小值之差)比上组距得到组数group_num。...当组距设置为1时，为了将每组直方图的正中心与x轴刻度对应上，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轴的分布范围，默认是数据列表的数据范围，也就是数据列表中的最大值与最小值之差。...如本例中的最大值为11，最小值为0，范围是(0, 11)，绘制直方图时，直方图会分布在(0, 11)之间。...在给直方图设置数据标注时，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。
你还可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴。在比较相同范围的数据时，这也是非常实用的，否则，matplotlib会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外围留下一定的边距，并在subplot之间留下一定的间距。...例如，plt.xlim()返回当前的X轴绘图范围。 调用时带参数，则设置参数值。因此，plt.xlim([0, 10])会将X轴的范围设置为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边距、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（如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（如pandas）与Web浏览器之间更为紧密的集成。
第一次调用 plt.plot 将自动创建必要的图形和轴以实现所需的绘图。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，图例和轴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轴。...如果你使用的是某些后端（如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（如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时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。
axes 对象（即轴域对象），它指定了一个有数值范围限制的绘图区域。...在本节，我们将学习如何在同一画布上绘制多个子图。...1].set_ylabel("y axis") plt.show() Matplotlib坐标轴范围 Matplotlib 可以根据自变量与因变量的取值范围，自动设置 x 轴与 y 轴的数值大小。...当对 3D 图像进行设置的时，会增加一个 z 轴，此时使用 set_zlim() 可以对 z 轴进行设置。...因此，本节重点讲解如何在 Windows 环境下让 Matplotlib 显示中文。
，我们还可以通过图形界面中的工具栏对其进行设置和保存，如修改图片大小通过图形界面下方工具栏可以设置图形上下左右的边距。...] 获取x轴上坐标最小最大值 xmin， xmax = plt.gca().get_xlim() MatPlotLib中设置坐标轴主刻度标签和次刻度标签显示 {配置刻度线位置Locator类-控制刻度标签显示...而计算主刻度位置的对象为AutoLocator,它会根据当前的缩放等配置自动计算刻度的位置。...set_*或者pyplot的属性设置函数setp设置其属性值。...下面显示图像 中的红色通道： >>> plt.imshow(img[:,:,0]) 显示效果比较吓人，因为默认的图像映射将最小值映射为蓝色、将最大值映射为红色.
%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 轴设置了一个标签。...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：最小值...、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值。...六边形图 当数据非常密集时，六边形 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时，最好使用这种以蜂窝形式表示数据的绘图。
在面 向对象接口中，画图函数不再受到当前 "活动" 图形或坐标轴的限制，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。...如绘制正余弦函数时： 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：此参数是标题距轴顶部的偏移量(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边，是否显示刻度值，True为显示 labelrotation : 刻度值逆时针旋转给定的度数，如20 gridOn: bool ,是否添加网格线
然而，在处理多子图共用坐标轴（即共享轴）时，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、共享轴的重要性与挑战 在展示多个相关数据图表时，利用matplotlib的共享轴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边距，以适应各种轴标签、图例等附加元素，确保所有内容都能完整展现。...、底部、左侧和右侧的边距，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轴图表，一起提升数据分析可视化的艺术水准。
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与最大值的柱子 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 轴上刻度标签的显示角度。...matplotlib 的灵活在于控制细节。 接下来需要把最小与最大值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 方法时，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和最大值的柱子就行了
配置参数： axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示 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，如多边形和圆...verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出，如silent、helpful、debug和debug-annoying。...color=(0.3,0.3,0.4) 背景色 通过向如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) #设置窗口左内边距为0，即左边留白为0。
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时，括号中的第一个列表是x轴上的值，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？坐标轴怎么设置？坐标轴上的刻度值怎么设置？...(y)+1),y_ticks_label) # 绘图 plt.plot(x,y) plt.show() 在设置Y轴标签时，标签数值的取值范围range(min(y),max(y)+1)，这里min()和...max()时是函数，分别取y中的最小和最大值，由于range函数不包集合右边的值，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
绘图时为了显示(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轴刻度值，刻度值的倾斜度等，yticks()同理。...用DataFrame对象绘制折线图时，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轴的刻度值会被自动隐藏，将colorbar参数设置成False，可以隐藏颜色渐变图，重新显示x轴刻度值。...当然，在设置x轴刻度值，y轴刻度值，数值标签等时要注意方向的转换。 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距，然后根据组距计算出组数。 bins: bins参数用于设置直方图的组数，传入计算的组数。
二、新的内容 今天主要讲解坐标轴网格线和标题、图例、合并两幅子图的横坐标并取消空白： A、坐标轴在不设置时，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），但没有坐标轴的名字，大多数时候需要定制坐标轴...定制坐标轴名，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轴，那用到了twin命令。今天将了解如何合并两幅子图的坐标轴，这幅图展示了去年月平均气温和累年月平均气温距平变化。...在绘制气温距平的柱状图时，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，符合判定语句返回值，不符合判定语句返回值)命令，如何理解这个命令，通过一个测试演示： ?
在CSS颜色值寻找颜色值的完整列表 -inset 可选。从外层的阴影（开始时）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，两边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，则该值等同于center。...stretch：如果指定侧轴大小的属性值为'auto'，则其值会使项目的边距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。...则其计算值为元素的父元素的'align-items'值，如果其没有父元素，则计算值为'stretch'。...stretch：如果指定侧轴大小的属性值为'auto'，则其值会使项目的边距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。
如果使用序列，颜色将被交替设置 fill_empty：如果风速小于 5 kt 时，填充圆 barb_increments ：用于改变 barb 添加的 tick 和 flag 的值 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（六边形）出现的最小值。...默认为0，为了防止绘制六边形时没有出现，可设置为1 cmap 表示设置 colormap edgecolors 表示六边形边缘的颜色。...bin 的最大值，从而代替平均值 （2） linewidths 和 edgecolors 使每一个六边形的边界被绘制 ?...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轴上添加 logo： from mpl_toolkits.basemap import
，但是以后也可以添加轴，以实现更复杂的轴布局。...如果要更改默认设置以使用其他值，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。...当数字很大时，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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