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。...= 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...分析 主要就是matplotlib.pyplot()可以支持datatime.date类型的变量。
# 传入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...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？...Matplotlib绘制折线图 折线图的绘制 ? 代码解析： x轴数值的产生使用range函数，开始数字是1，结束时7，不包含8。...“for i in x”是一个循环，作用是表明y轴数值产生随机数的次数，次数由x轴上数值的个数决定。 运行结果： ? 绘制x轴和y轴的刻度 ?...以表示两个小时内心脏每分钟跳动变化为例，x轴需要加上标题“时间”，y轴“次数”，图像标题“每分钟跳动次数”,如下图所示： ? 一图多线 ?
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...上的值。...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？...“for i in x”是一个循环，作用是表明y轴数值产生随机数的次数，次数由x轴上数值的个数决定。 运行结果： ?...以表示两个小时内心脏每分钟跳动变化为例，x轴需要加上标题“时间”，y轴“次数”，图像标题“每分钟跳动次数”,如下图所示： ?
中的散点图动画： 条形图追赶的水平移动： 评论区抽粉丝送书啦 使用 Matplotlib 创建动画有两种方法： 使用 pause() 函数 使用 FuncAnimation() 函数 方法一：使用...pause() 函数 在暂停（）的matplotlib库的pyplot模块在功能上用于暂停为参数提到间隔秒。...使用 plot() 函数绘制 X 和 Y。 以合适的时间间隔添加 pause() 函数 运行程序，你会看到动画。...as np x = [] y = [] figure, ax = plt.subplots() # 设置 x 和 y 轴的限制 ax.set_xlim(0, 100) ax.set_ylim...我们将遍历animation_func并在迭代时绘制 x 和 y 轴的随机值。
此节内容与上一节内容类似，可以看做是并列关系。本节以实例的方式来为大家讲解各种图形的应用，并介绍一些新的图形。...('试卷份数') #设置x轴标签放置位置，并指定x轴标签 plt.xticks(x+bar_width/2, tick_label) plt.legend() plt.show() 关于bar_width...设置x轴标签放置位置，并指定x轴标签 plt.yticks(x+bar_width/2, tick_label) plt.legend() plt.show() 3 堆积折线图、间断条形图和阶梯图 3.1...() 3.2 间断条形图 间断条形图是在条形图的基础上绘制而成，主要用来可视化定性数据的相同指标在时间维度上的指标值的变化情况，实现定性数据的相同指标的变化情况的有效直观比较。...，默认为pre，表示x轴上的每个数据点对应y轴上的数值向左侧绘制水平直线直到x轴上的此数据点的左侧相邻数据点为止。
折线图 1.1 导入数据 1.2 绘制单列折线图 1.3 绘制多列折线图 1.4 绘制折线图-双y轴 2. 条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3....xlabel='时间', # x轴标签 ylabel='数量', # y轴标签 fontsize = 13) # 字体大小 # plt.legend(...title='标题', # 标题 grid=True, # 显示网格线 xlabel='时间', # x轴标签 # ylabel...条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 单行垂直/水平条形图 生成数据： # 生成数据 df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "...b", "c", "d"]) df2 输出为： # kind = 'bar'表示垂直，若kind = 'barh'表示为水平 # 重新生成数据，并对使用条形图可视化 df2 的第 3 行 df2.
抱着学习的目的，本期推文使用python可视化包matplotlib进行Bar Chart Race的绘制，这也是继上两篇动态图表教程后最后一篇matplotlib动态图表教程（毕竟原理都差不多，最多就是数据处理方法的不同...数据可视化 绘制此类可视化作品的静态图表较为简单，matplotlib的barh()方法即可绘制水平条形图（ps:为了更加接近于原始图表即条形图边角圆滑，但目前还没找到matplotlib的设置方法，...，这里提一下 ggplot2 的拓展包 ggchicklet 包可以实现条形图圆角处理，后期可以考虑利用此包出一篇推文 ? ? ） （1）利用一年的数进行水平条形图那个图的绘制，如下： ?...(2) 第 48、49 行自定义x轴刻度标签形式 (3) 第 52 行消除y轴刻度 (4) 第 54 行设置x轴网格形式 (5) 第 60–66 行添加地区图例，网上较多类似教程无图例添加，使图表看起来不够完整...今后一段时间将会陆续推出Matplotlib商务图表的制作教程，主要目的还是练习自己的可视化技巧及颜色搭配技巧。
显示多条线 案例8 添加网格线 案例9 添加网格线 案例10 散点图 案例11 鸢尾花散点图 案例12 垂直条形图 案例13 水平条形图 案例14 分类对比图 案例15 带有纹理的分类条形图 案例16...the plotting methods defined on them (e.g. ax.plot(), shown above, uses the plot method) Axis：指坐标系中的垂直轴与水平轴...', label = '张三') #定义第一个条形图的标签信息 #画第二个条形图 rects2 = plt.bar(index, # 与第一个条形图在X周上无缝“...；‘right’：柱子的中心位于bins的右边缘； orientation：{‘horizontal’, ‘vertical’}：如果取值为horizontal，则条形图将以y轴为基线，水平排列；简单理解为类似...# x为柱子的宽度，y为条形图的高度 # zs 为组数， zdir为哪个轴充当z轴 ax4.bar(left = x,height = y,zs=z,zdir='y') ax4.set_xlabel
在本系列的上篇文章里，我们从Matplotlib的基础可视化框架开始，逐步画出折线图、柱状图等基础图表，通过对坐标轴标签、标题文本等的精细调节画出信息更明确丰富的可视图，也实践了双轴图及子图，最后看了下极坐标系下绘图的效果...lst[i] #当前值 j=i-1 while j>=0 and x<lst[j]: #x比j处值小时，继续向左 lst[j+1]=lst[j]...func函数；•interval：每一帧的展示时间，默认200，单位是毫秒，也就是200毫秒跳到下一张图； 要将动图保存到文件通过.save(fname)实现，另外也可以用.to_html5_video...转换的过程需要对数据进行换算，这算一个Matplotlib不够智能的设置，不能直接通过换坐标系统的语句实现数据的一个换算，例如将原先的x轴自动换算到[0,2pi]绘制美观的图表，针对这种换坐标系实现堆积的方法...Matplotlib的各模块内容细化拆解会有非常多的内容，市面上有挺多专门讲mat可视化的厚书，如果只考虑快速使用和了解几大模块的话，Matplotlib的精要内容是可以15分钟学会的，个人认为在知道了基本可视化框架后
调用签名： plt.bar(x, y) 参数说明： x: 标示在x轴上的定性数据的类别 y: 每种定性数据的类别的数量 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib...('weight(kg)') plt.show() 2.函数barh()–用于绘制条形图 函数功能： 在y轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名： plt.barh(x, y) 参数说明： x:...plt.xlabel('category') plt.ylabel('weight(kg)') plt.show() 3.函数hist()–用于绘制条形图 函数功能： 在x轴上绘制定量数据的分布特征...y) 参数说明： x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 s: 散点标记的大小 c: 散点标记的颜色 cmap: 将浮点数映射成颜色的颜色映射表 import matplotlib.pyplot as...调用签名： plt.errorbar(x, y, yerr=a, xerr=b) 参数说明： x: 数据点的水平位置 y: 数据点的垂直位置 yerr: y轴方向的数据点的误差计算方法 xerr:
本文含 2648 字，20 图表截屏 建议阅读 15 分钟 0 引言 本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。...SciPy (下) 数据结构之 Pandas (上) 数据结构之 Pandas (下) 基本可视化之 Matplotlib 统计可视化之 Seaborn 炫酷可视化之 PyEcharts 交互可视化之...3 条形图 3D 条形图和 2D 条形图相比，扩展了比较信息的能力。下面代码比较二项分布和泊松分布的概率质量函数 (PMF)。...条形图中的每个条需要两个参数：位置和大小，对应着下面代码中的 (x, y, z) 和 (dx, dy, dz)。...位置是在立体图中的坐标，x 和 z 都好理解，由于在 y 轴上画两个分布，因此有两个 y 值 大小指的条形的长宽高，长 dx 和宽 dy 分别是 0.5 和 0.2，而高 dz 就是 PMF 值 当 M
本篇介绍matplotlib中柱状图/条形图的用法。 bar()函数用来绘制柱状图（垂向的），barh()函数用来绘制条形图（水平的）。...我们先绘制一个最简单的柱状图： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X= np.arange(0,16,2)#X决定了各个bar在X轴的位置...color，edgecolor 和 linewidth 可以使标量，也可以是和height同长度的数组 tick_label 表示轴上的标签，默认是由X决定的数字标签。 ?...还可以给数据（height）添加误差： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np X= np.arange(0,16,2) height= [...水平的条形图的用法完全类似，只需对应的x改为y，函数用barh(): import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np Y= np.arange(0,16,2
轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...： df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据，这些条形图代表不同的组，结果条的高度显示了组的组合结果...直方图 直方图是一种表示数值数据分布的条形图，其中 x 轴表示 bin 范围，而 y 轴表示某个区间内的数据频率。...让我们看看它是如何工作的： df.plot(kind='box', figsize=(9,6)) Output: 我们可以通过将 False 分配给 vert 参数来创建水平箱线图，如水平条形图：...='%.f', subplots=True, figsize=(14,8)) Output: 散点图 散点图在 x 和 y 轴上绘制数据点以显示两个变量之间的相关性。
小时 hainan_x = [h for h in range(0, 24)] # 生成y轴的温度随机值(15, 25) hainan_y = [random.randint(15, 25) for..., label="海南") # 模拟北京一天内温度的变化 # 生成x轴的24小时 beijing_x = [h for h in range(0, 24)] # 生成y轴的温度随机值(5, 10)...label="河北",color="#823384", linestyle=":", linewidth=3, alpha=0.3) # 坐标轴显示设置 # 生成24小时的描述 x_ = [...y_desc in y_] # 设置y轴显示温度描述 plt.yticks(y_, y_desc) # 指定x y轴的名称 plt.xlabel("时间") plt.ylabel("温度") #.../t.png") # 在浏览器内展示图片 plt.show() 绘制条形图 import matplotlib.pyplot as plt import random # 保证生成的图片在浏览器内显示
从概念上讲，Bokeh 类似于 ggplot，它们都是用图形语法来构建图片，但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...表示不同 NBA 球队每分钟平均失误数的条形图。 ? 表示薪水和在 NBA 的打球时间之间关系的散点图 总体来说，开箱即用的美化工具看起来很好，但我多次尝试逐字复制文档和修改坐标轴标签时却失败了。...但下面的图展示了 Plotly 的潜力，以及我为什么要在它身上花好几个小时： ?
从概念上讲，Bokeh 类似于 ggplot，它们都是用图形语法来构建图片，但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。...9~14 行的 Bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理。 我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题，以及为条形图添加颜色和边框。...Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义，包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体（大小、斜体、粗体）等。...▲表示不同 NBA 球队每分钟平均失误数的条形图 ? ▲表示薪水和在 NBA 的打球时间之间关系的散点图 总体来说，开箱即用的美化工具看起来很好，但我多次尝试逐字复制文档和修改坐标轴标签时却失败了。...但下面的图展示了 Plotly 的潜力，以及我为什么要在它身上花好几个小时： ?
Python画Gantt图 其实用Python画gantt原理是利用plt.barh()绘制水平方向的条形图，然后加以不同颜色区分表示。就是这么简单的。...highlight=barh#matplotlib.pyplot.barh barh()表示绘制水平方向的条形图，基本使用方法为： barh(y, width, left=0, height=0.8,...edgecolor) 各个参数解析如下： - y：在y轴上的位置 - width：条形图的宽度（从左到右的哦） - left：开始绘制的x坐标 - edgecolor：图形边缘的颜色 还是用图解释方便一点...- start：开始时间 - end：结束时间 - milestones：里程碑 - legend：标签 - title：标题 - xlabel：x轴名称 - xticks：x轴的刻度标签 使用也很简单...y轴的范围 set(gca,'xtick',0:2:42) ;%x轴的增长幅度 set(gca,'ytick',0:1:6.5) ;%y轴的增长幅度 xlabel('加工时间','FontName',
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