,结束绘制.这里让它等于第一个点也就是闭合了,才构成图形 ] # 序列解包再zip重组,将指令放在一起,坐标放在一起(得到两个元组) codes, verts = zip(*path_data) #...将Matplotlib绘制的图显示到Tkinter中 tkinter是python的一个GUI库，有时候PC端UI界面上需要显示复杂的图时候就会用到这点。...) a = f.add_subplot(111) # 添加子图:1行1列第1个 # 生成用于绘sin图的数据 x = np.arange(0, 3, 0.01) y = np.sin(2 * np.pi...* x) # 在前面得到的子图上绘图 a.plot(x, y) # 将绘制的图形显示到tkinter:创建属于root的canvas画布,并将图f置于画布上 canvas = FigureCanvasTkAgg...plt.figure(num=2,figsize=(16,12),dpi=80,facecolor="pink",edgecolor='green',frameon=True) #创建一副子图
plt.subplots 通过plt的subplots方法创建子绘图区域，该方法返回一个元组。如果是一个子绘图对象，那么返回的是一个axes坐标系对象。...# 两行两列的第一个 plt.plot(x, x) plt.title('第一个子图') plt.legend(["$y=x$"]) #第二个子图 fg.add_subplot(2, 2, 2)...# 两行两列的第二个 plt.plot(x, x**2) plt.title("第二个子图") plt.legend(["$y=x^{2}$"], loc=4) #第三个子图 fg.add_subplot...(2, 2, 3) # 获取当前的坐标对象 ax = plt.gca() # 这里获取的是这个子图的坐标对象， 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...， 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
Figure, subplots 和axes列表 在Matplotlib中，Figure是整个图形窗口，它可以包含一个或多个子图（Axes）。...在使用可以使用Matplotlib时可以使用plt.subplots()命令一次创建多个子图的占位符，输入参数nrows和ncols定义要返回的行和列的数量。...返回数组包含ncols=2个元素的nrows=2个列表。每个元素都引用一个子图。...所以我们一般都会将一个x轴和y轴放在一个子图中，也就是我们上面说的一个组合。...默认情况下，子图标题显示在子图的上方。使用loc参数可以将唯一的标题与子图的左边缘或右边缘对齐，也可以向子图添加其他标题。
以颜色分组的散点图 加入新维度：圆圈大小 现在来写代码。首先导入Matplotlib库的pyplot子库，并命名为plt。使用 plt.subplots()命令创建一个新的图。...将x轴和y轴数据传递给相应数组x_data和y_data，然后将数组和其他参数传递给ax.scatter()以绘制散点图。我们还可以设置点的大小、颜色和alpha透明度，甚至将y轴设置成对数坐标。...有些人可能会认为，必须要制作两个独立的直方图将它们并排放在一起进行比较。但实际上，有更好的方法：用不同透明度实现直方图的叠加。比如下图，将均匀分布透明度设置为0.5，以便看清后面的正态分布。...如图所示，两组关系其一是分数与组（组G1，G2，...等）的关系，其二是用颜色区分的性别之间的关系。代码中，y_data_list是一个列表，其中又包含多个子列表，每个子列表代表一个组。...对每个列表赋予x坐标，循环遍历其中的每个子列表，设置成不同颜色，绘制出分组柱状图。 堆积柱状图，适合可视化含有子分类的分类数据。下面这张图是用堆积柱状图展示的日常服务器负载情况统计。
首先导入Matplotlib库的pyplot子库，并命名为plt。使用 plt.subplots()命令创建一个新的图。...将x轴和y轴数据传递给相应数组x_data和y_data，然后将数组和其他参数传递给ax.scatter()以绘制散点图。我们还可以设置点的大小、颜色和alpha透明度，甚至将y轴设置成对数坐标。...有些人可能会认为，必须要制作两个独立的直方图将它们并排放在一起进行比较。但实际上，有更好的方法：用不同透明度实现直方图的叠加。比如下图，将均匀分布透明度设置为0.5，以便看清后面的正态分布。...如图所示，两组关系其一是分数与组（组G1，G2，...等）的关系，其二是用颜色区分的性别之间的关系。代码中，y_data_list是一个列表，其中又包含多个子列表，每个子列表代表一个组。...对每个列表赋予x坐标，循环遍历其中的每个子列表，设置成不同颜色，绘制出分组柱状图。 ? 堆积柱状图，适合可视化含有子分类的分类数据。下面这张图是用堆积柱状图展示的日常服务器负载情况统计。
前言： matplotlib是python最常用的绘图库，能帮你画出美丽的各种图 导入 包含了中文显示，屏外显示 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...['axes.unicode_minus'] = False 画出第一个图形 figure图形，画的每个图只有一个figure对象 x= np.arange(-3,3,0.1) y1=np.sin...image.png 创建子图 在一个figure中显示多个图片 面向过程的方法，一步一步创建 x1=[1,2,3] y1=[5,7,4] x2=[1,2,3] y2=[10,14,12] plt.figure...() plt.subplot(221)#第一个子图 plt.plot(x1,y1,'ro--') plt.subplot(223) plt.plot(x2,y2,'bo-')#第二个子图 plt.show...image.png 后记： 线图先到这，还有柱状图，散点图，3d图等待续…… 你可能感冒的文章： 我的机器学习numpy篇 我的机器学习pandas篇 我的机器学习微积分篇
在本文中，我将介绍matplotlib一个非常有价值的用于管理子图的函数——subplot_mosaic()。如果你想处理多个图的，那么subplot_mosaic()将成为最佳解决方案。...子图A占据了整个顶部行，而其余的图(B、C和D)排列在底部行。 layout = """AAA BCD""" 利用subplot_mosaic()来定义基于指定布局的子图。...变量ax是一个字典，便于单独访问每个子图。...更新后的布局如下: 我们可以这样改 完整代码 那么如果想包含一个空的子图呢？ 可以使用"."...占位符，如下所示: 看看结果 可以看到Matplotlib中subplot_mosaic()函数用于创建复杂的子图布局。
一个 Python 会话（session）中只能使用一次 plt.show() ，因此通常都把它放在脚本的最后。...plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100) # 获取当前轴，必要时创建一个 ax = plt.gca() # 设置将X轴的刻度值放在底部X轴上 ax.xaxis.set_ticks_position...: True或'all':所有子图共享 x 轴或 y 轴。...False或'none':每个子图 x 轴或 y 轴是独立的。 'row':每个子图行共享一个 x 轴或 y 轴。...坐标轴刻度与标签 可以将每个 Matplotlib 对象都看成是子对象的容器，例如每个 figure都会包含一个或多个 axes对象，每个 axes对象又会包含其他表示图形内容的对象。
子图 把图想成矩阵，那么子图就是矩阵中的元素，因此可像定义矩阵那样定义子图 - (行数、列数、第几个子图)。...这两个子图类似于一个列向量 subplot(2,1,1) 是第一幅 subplot(2,1,2) 是第二幅 声明完子图后，下面所有代码就只在这幅子图上生效，直到声明下一幅子图。 2×1 子图 ? ?...这两个子图类似于一个行向量 subplot(1,2,1) 是第一幅 subplot(1,2,2) 是第二幅 2×2 子图 ? ?...另外将 patch 的 alpha 设为 0 使其完全透明，就是为了有些标签在子图交界处还能显示出来。感兴趣的同学可以把 alpha 设成 1 看看上图变成什么样子了。...用两幅子图。 ? ? S&P500 的量纲都是千位数，而 VIX 的量刚是两位数，两者放在一起，那可不是 VIX 就像一条水平线一样。
条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子图 4....# 绘制 df 第一列的折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为： 1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图｜子图 # 将 df 的四列分别放在四个子图上...df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为： df 的四列分别放在一个图上 # 折线图｜绘制 df 全部列的折线图 # 同时指定 画布大小 标题 显示网格线 x...3个子图 df3.diff().hist(alpha=0.5, bins=20, figsize=(10, 6)) plt.show() 输出为： 4....总结 关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。
有时，并排比较不同的数据视图会很有帮助。为此，Matplotlib 具有子图的概念：可以在单个图形中一起存在的较小轴域分组。这些子图可能是插图，绘图网格或其他更复杂的布局。...在本节中，我们将探讨在 Matplotlib 中创建子图的四个例程。...例如，我们可以通过将x和y位置设置为 0.65（也就是说，从图形宽度的 65% 和高度的 65% 开始），x和y范围为 0.2（即轴域的大小是图形宽度的 20% 和高度的 20%），在另一个轴域的右上角创建一个插入的轴域...plt.subplot：子图的简单网格 子图的对齐的列或行是一个常见的需求，Matplotlib 有几个便利例程，使它们易于创建。其中最低级别是plt.subplot()，它在网格中创建一个子图。...为此，plt.subplots()是更容易使用的工具（注意subplots末尾的s）。 该函数不创建单个子图，而是在一行中创建完整的子图网格，并在 NumPy 数组中返回它们。
用来容纳所有绘图元素 Axes：容纳了大量元素用来构造一幅幅子图，一个figure可以由一个或多个子图组成 Axis：axes的下属层级，用于处理所有和坐标轴，网格有关的元素 Tick...(2, 2) # 创建一个2x2的子图矩阵 axs[0, 0].plot([0, 1], [0, 1]) # 在第一个子图中绘制一条线 plt.show() 2.Line2D对象绘制 import...(111) # 在图形对象上添加一个子图，并将其赋值给变量ax。...add_subplot()函数接受一个参数，表示子图的位置。# # 在这里，参数111表示将子图放置在图形对象的中心位置。...库中的一个方法，用于在图形中添加子图。
2.1 绘制bar类型的条形图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一张图 fig = plt.figure(1) # 创建一个子图...2.2 绘制barh条形图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一张图 fig=plt.figure(1) # 创建一个子图...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一张图 fig=plt.figure(1) # 创建一个子图 ax1=fig.add_subplot...# 创建一张图 fig = plt.figure(1) # 创建一个子图 ax1 = plt.subplot(111) # 使用numpy包中的array函数创建绘图所需的数据 slices = np.array...) # 第一个画板的第一个子图 plt.plot([1, 2, 3]) plt.subplot(212) # 第一个画板的第二个子图
所有的绘画只能在子图上进行。plt表示当前子图，若没有就创建一个子图。所有你会看到一些教程中使用plt进行设置，一些教程使用子图属性进行设置。他们往往存在对应功能函数。...（空白不绘制） fig,axarr = plt.subplots(4,1) #开一个新窗口，并添加4个子图，返回子图数组 ax1 = axarr[0] #通过子图数组获取一个子图 print(fig...,ax1) #方法3：一次性创建窗口和一个子图。...（空白不绘制） ax1 = plt.subplot(1,1,1,facecolor='white') #开一个新窗口，创建1个子图。...ax.add_patch(circ1) #将形状添加到子图上 ax.add_patch(pgon1) #将形状添加到子图上 fig.canvas.draw() #子图绘制 plt.show()
0 2 参数介绍 Figure：面板(图)，matplotlib中的所有图像都是位于figure对象中，一个图像只能有一个figure对象。...（空白不绘制） fig,axarr = plt.subplots(,) #开一个新窗口，并添加4个子图，返回子图数组 ax1 = axarr[] #通过子图数组获取一个子图 print(fig,...ax1) #方法3：一次性创建窗口和一个子图。...（空白不绘制） ax1 = plt.subplot(,,,facecolor='white') #开一个新窗口，创建1个子图。...0 7 散点图 fig = plt.figure() #添加一个窗口 ax =fig.add_subplot(,,) #在窗口上添加一个子图 x=np.random.random(
数据准备 首先我们看到目标输出的图片是一个画布上分为四个模块，分别是直方图、散点图、折线图、柱状图。下面这部分代码，分别是为这 4 张图准备的数据。...# 创建一个画布 # figsize表示画布横纵尺寸 # dpi表示清晰度（数值越大越清晰） fig = plt.figure(figsize=(15,8),dpi=120) # 在画布上创建 4 个子图...fig.add_subplot(2,2,3) ax4 = fig.add_subplot(2,2,4) # 用 data1 数据在第一个子图上创建折线图 # color 折线颜色 # linestyle...和 data3_2 在第三个子图上创建散点图 ax3.scatter(data3_1,data3_2,color='k') # 用 data4_1 和 data4_2 在第三个子图上创建柱状图 ax4...) pyplot 风格实现 plt.figure(figsize=(15,8),dpi=120) # 编辑第一个子图 plt.subplot(221) plt.title("折线图") plt.plot
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。...但实践中我们往往会遇到这样的尴尬局面：当两个或多个子图共享x轴或y轴时，某些子图的重要部分可能被轴标签、刻度标记等元素所遮挡，影响了数据的表现力和可读性。...二、解决之道：精细化调整与布局优化 自动调整边距（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...plt.tight_layout() plt.show() 手动设置子图间距（subplots_adjust）： 对于更精细的控制，可以通过plt.subplots_adjust()函数自定义顶部...隐藏特定子图的轴标签： 当某个子图的轴标签与其他子图重复时，可以选择性地隐藏这些非必需的轴标签，以保持图表简洁而不失信息完整性。
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