matplotlib库是Python中绘制二维、三维图表的数据可视化工具，能通过使用简单语句实现复杂绘图效果。 本节将以一些简单的图表图形作为切入点，来简单了解一下matplotlib基础用法。...y轴范围 plt.plot(x, y) #绘制折线图 可以看到x轴和y轴的范围已被改变。...ymax = 0.3, facecolor = 'green', alpha = 0.3) #绘制垂直y轴参考线 plt.plot(x, y) #绘制折线图 使用axhline可以绘制平行于x轴的水平参考线..., lw = 2) #绘制平行y轴参考线 plt.plot(x, y) 使用annotate函数添加图形细节的指向型注释文本，语法如下： plt.annotate(string, xy, xytext...() #可以使用plt.show()展示图形 同样的，也可以在plt.plot中使用ls和lw指定线条样式和宽度。
前言 接上篇：【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（上篇） 建议把代码复制到pycharm等IDE上面看实际效果，方便理解嗷❤️ 第六部分：保存与导出图表 在实际的应用场景中，...这样可以控制保存图像的实际尺寸。 6.5 解决中文乱码问题 在绘制带有中文标题或标签的图表时，可能会遇到显示乱码的问题。这是由于 matplotlib 默认使用的字体不支持中文。...plt.yticks()：自定义 Y 轴的刻度及显示内容。 7.3 添加网格线 为了使数据更加清晰直观，特别是在查看大范围的数据时，网格线 (Grid) 是一个很有用的工具。...add_artist()：将第一个图例添加到当前的轴 (axes) 上，这样第二个图例可以独立添加。 拓展： 多个图例的使用有助于在一张图表中展示大量数据时，避免混淆，保持数据的清晰和可读性。...以上就是关于【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（下篇）的内容啦，各位大佬有什么问题欢迎在评论区指正，或者私信我也是可以的啦，您的支持是我创作的最大动力！❤️
以时下最流行的Python语言为工具，对图像处理技术的具体操作进行详细讲述，上一次的内容中已经为大家介绍了PIL python图像处理类库的使用，包括读取图像，转换灰度图像，创建缩略图，裁剪图像区域，调整尺寸和旋转...它可以很好地帮助我们处理数学运算，绘制图表，或者在图像上绘制点、直线和曲线，具有比PIL更强大的绘图功能。Matplotlib中的PyLib接口包含很多方便用户创建图像的函数。...这里是matplotlib中的有关LaTex的使用介绍：Latex的使用 链接：https://matplotlib.org/users/mathtext.html 在完成了坐标轴的设置后，我们还可以通过...▌绘制点和线 下面，我们来看一下在已绘制的图像上绘制点和线。...那么我们回过头来看一下上面的代码：首先为绘制原始图像，然后再x,y列表中给定点的x坐标，y坐标上绘制出蓝色五角星状标记点，注意，我们取x[:2]意为取x列表元素的第零个和第一个，不包含第二个元素，y列表同理
plt.style.available 查看图表的风格，选择一个自己喜欢的图表风格，在图表中不能显示汉字，使用一段代码就可以显示了。...这里首先设置图像的大小，跟我们画画一样，选择多大的纸张去作图，一样的道理，然后设置坐标轴，起始坐标，网格线等。 有时候，要在一张图表上绘制多条线。...* 10 y3=x * 20 y4=x * 30 可以在一个plt.plot命令后继续加另一个plt.plot命令，可以在一张图上做另一条线。...B') plt.plot(x,y3,label='C') plt.plot(x,y4,label='D') plt.legend()#显示图例 多表绘制 下面介绍在一张图表的不同位置绘制不同的线型...[1,1].plot(x,y4,label='D',color='g') 有时候绘制多张表时需共享一个坐标轴，可以使用sharex='all'命令。
假设在环境变量中设置了Python的路径，则只需使用pip命令安装matplotlib软件包即可上手。 使用以下命令： $ pip安装matplotlib ? 在我的系统中，该软件包已经安装。...axvline的语法如下： plt.axvline（x = 0，ymin = 0，ymax = 1，** kwargs） 用这种语法：x是x轴的坐标。这是从垂直方向生成线的位置。...水平线 ? axhline（）绘制一条水平线的语法如下： plt.axhline（y = 0，xmin = 0，xmax = 1，** kwargs） 在语法中：y是沿y轴的坐标。...前面的所有示例都是关于在一个图中进行绘制。在同一图中绘制多个图怎么办？ 您可以借助Python pyplot的subplot（）函数在同一图中生成多个图。...plt.show（） 在此示例中，x轴上的点将从0到160开始，如下所示： ?
1.2, 2]) # 不给定X，则X 默认0到len(Y), 长度同Y plt.show()#使图形显示到屏幕 X轴和Y轴的数据可以是python序列，也可以是numpy数组。...如果只给定Y轴的数据，则X轴的数据默认为从0到len(Y)-1，长度同Y的整数序列。图形如下，默认绘制的是蓝色细实线： ?...(True) #显示x轴和y轴的刻度线，此处True可以省略 plt.show()#绘制到屏幕 曲线绘制函数plt.plot中有一些关键字参数： linestyle 或 ls ： 表示线型 linewidth...绘制多个曲线时，曲线交叉处，zorder大的覆盖小的 antialiased 或 aa ：抗锯齿，布尔型 visible ： 曲线的可见性，布尔型 ?...每一个pyplot函数都会使画布发生一些改变，如创建画布，创建图形，绘制曲线，设置标题，x和y轴的标签，曲线的图例和刻度线等等。
# 绘制图表 plt.plot(x, y) # 设置坐标轴的范围 plt.xlim(0, 6) # X 轴的范围 plt.ylim(0, 30) # Y 轴的范围 # 设置 X 轴和 Y 轴的刻度...4.2 绘制多个数据系列 有时候我们需要在同一个图表中展示多个数据系列，来进行对比或分析。我们可以通过在 matplotlib 中绘制多个数据线来实现这一点。...plt.legend()：显示图例，以便区分不同的产品线。 通过这个例子，我们学会了如何在同一个图表中绘制多个数据系列，这在多维数据的分析中非常有用。...4.3 创建子图布局 当我们有多组数据想要展示在同一个窗口时，可以使用子图布局。在 matplotlib 中，子图功能允许我们将同一个图表窗口划分为多个区域，每个区域展示不同的数据。...以上就是关于【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（上篇）的内容啦，各位大佬有什么问题欢迎在评论区指正，或者私信我也是可以的啦，您的支持是我创作的最大动力！❤️
这里我们会用到python的 Matplotlib库去绘制图形，并且会结合numpy库一起使用。 ?...NumPy: NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...:轴脊柱——记录数据区域边界的线....="*")代码中的参数； label就是图例标签名称，配合着plt,legend一起使用; color设置颜色; linestyle线的类型; linewidth线的粗细设置; marker点的标记形状...;还有更多参数在之后具体的图形绘制中会讲到。
使用plt.xlabel(s)和plt.ylabel(s)方法可以分别设置当前x轴和y轴的标签。...使用plt.grid()方法可以设置图表中的网格线： plt.grid(b=None, which='major', axis='both', **kwargs) 参数说明： b：可选，默认为...axis：可选，设置显示哪个方向的网格线，可以是取 ‘both’（默认），‘x’ 或 ‘y’，分别表示两个方向，x 轴方向或 y 轴方向。...使用plt.plot()方法可以绘制曲线图，语法结构如下： plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) 参数说明： x：可选，表示X轴数据，类型为列表或数组...除了常用的曲线图外，Matplotlib库还可以绘制许多其他种类的图： 函数 说明 plt.plot() 绘制折线图 plt.scatter() 绘制散点图 plt.bar() 绘制柱状图 plt.barh
时已经初始化了，[]是在top,bottom,left和right中的选择；()表示需补充参数，参数未经过初始化 区分选择和补充的含义 以下是set_position中各种值的类型 data:移动轴的位置到交叉轴的指定坐标...，不能够改变坐标轴 而left和bottom可以改变坐标轴的位置，参数如上图所示 添加图例： 在plot函数中以[键-值] 的形式增加一个参数 plot(X,S,color="blue",linewidth...=x,orientation='horizontal',color='red') show() 注意重叠问题： 在绘制多组条形图进行对比时需要注意一点，bar_width的范围是(0,1)没错，但是多组图表需要保证几组图表的范围之和不超过...# labels=['1','2'] 图像标注会覆盖掉plt.plot函数中的label # handles=[]参数会选择要画的线，其中画的线由plt.plot函数赋值...pylab只是提供了一个方便的导入常用包的接口 和matlab的区别： 在matlab中，画了一条线以后，如果想接着画另一条线，则需要hold on函数 python中直接画即可
Matplotlib中文编码配置 默认情况下绘制图表中如果包含中文会出现乱码这里我们先解决出现乱码的办法，需要修改刚刚安装完的matplotlib模块中的一个配置文件matplotlibrc，我这里在电脑盘符...Matplotlib入门实例 首先我们看一个最简单的图表绘制代码： from matplotlib import pyplot as plt #定义x y 轴的数据值 dev_x = [25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35...的轴线 plt.plot(ages_x, py_dev_y, label='Python') #定义javascript的薪水y轴值 js_dev_y = [16446, 16791, 18942, 21780...plt.plot(ages_x, js_dev_y, label='JavaScript') #定义所有开发者的薪水y轴值 dev_y = [17784, 16500, 18012, 20628, 25206...，指定线的颜色和线的样式 plt.plot(ages_x, dev_y, color='#444444', linestyle='--', label='All Devs') #设置x，y，标题的文字
在绘制子图时也可以通过plt.sca(plt.subplot(all_fig_num, 1, cur_figid))来绘制子图。...关键字参数指定各种属性： label : 给所绘制的曲线一个名字，此名字在图示/图例(legend)中显示。..., u’1.5′, u’2.0′, u’2.5′, u’3.0‘] 获得X轴上表示主刻度线的列表，可看到X轴上共有10条刻度线: >>> axis.get_ticklines() >> plt.colorbar() 通过imshow()的cmap参数可以修改显示图像时所采用的颜色映射表。
在最简单的形式中，可以按如下方式创建图形和轴。 fig = plt.figure() ax = plt.axes() ?...在Matplotlib中，图形（类plt.Figure的实例）可以被认为是包含表示轴，图形，文本和标签的所有对象的单个容器。...在本书中，我们通常使用变量名称fig来指代图形实例，而ax来指代轴实例或轴组实例。 绘制图 一旦我们创建了一个轴，我们就可以使用ax.plot函数绘制一些数据。...另外我们设置图片具有相等的宽高比，以便在屏幕上，x轴中的一个单位等于y轴中的一个单位： plt.plot(x, np.sin(x)) plt.axis('equal'); ?...当在单个轴中显示多条线时，创建标记每种线类型的图例是很有用的。 同样，Matplotlib有一种快速创建这样一个传奇的内置方式。 它是通过（plt.legend（）方法完成的。
Matplotlib是Python中最流行的绘图库，它模仿MATLAB中的绘图风格，提供了一整套与MATLAB相似的绘图API，通过API，我们可以轻松地绘制出高质量的图形。...不会显示；both表示大小区间坐标轴分割线都有 参数axis，指定绘制grid 的坐标轴，取值为both，x或y。...增加图例 当多条曲线显示在同一张图中时，图例可以帮助我们区分识别不同的曲线，在中国银行的数据中，我们可以把开盘价和收盘价同时放在一张曲线图中,并为二者增加图例....2.3 多种线条属性 线条的类型 在绘制曲线时，除了绘制实线外，还可以绘制虚线，plot函数中的linestyle参数用于设置曲线类型，为了书写方便，有时候用ls代替linestyle。...4、多图绘制 除了上面介绍的，Matplotlib的另一大特色是面向对象的绘图，类比生活中的用纸笔绘图，我们来解释Matplotlib面向对象绘图 在使用生活中纸笔画图时，我们需要先找到一张白纸，在白纸上绘图
在本教程中，我们将详细介绍如何使用Python进行数据绘图，并通过实例逐步学习各种常见的图形类型和绘图技巧。...='o')plt.title("定制样式的折线图")plt.xlabel("X轴")plt.ylabel("Y轴")plt.show()输出：这将绘制一个绿色的虚线折线图，并在每个数据点处加上圆形标记。...='blue', label='数据点')# 绘制回归线plt.plot(x, model.predict(x), color='red', label='回归线')plt.title("线性回归图")...Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 常用函数的大全Python绘图库函数大全在数据可视化过程中，Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 是常用的库。...通过本文的实例，你应该能够在实际项目中选择合适的库，并高效地进行数据可视化工作。希望你能在数据分析和科学研究的过程中，充分利用这些强大的工具。
它的文档相当完备，并且 Gallery 页面 中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。...基本构成 在 matplotlib 中，整个图像为一个 Figure 对象。在 Figure 对象中可以包含一个或者多个 Axes 对象。...plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) # 绘制 y=x^2 的图像，设置 color 为 red，线宽度是 1，线的样式是 -- plt.plot(x,y,color='red...，线的样式是 -- plt.plot(x,y,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--') # 设置 x，y 轴的范围以及 label 标注 plt.xlim(-...=(8,5)) # 绘制 y=x^2 的图像，设置 color 为 red，线宽度是 1，线的样式是 -- plt.plot(x,y,color='red',linewidth=1.0,linestyle
3.3函数xlim()--设置x轴的数值显示范围 3.4函数xlabel()--设置x轴的标签文本 3.5 函数grid()--绘制刻度线的网格线 3.6 函数axhline()--绘制平行与x轴的水平参考线...在画布上的就是图形，图形是一些Axes实例，里面几乎包含了matplotlib的组成元素，例如坐标轴、刻度、标签、线和标记等。...2.准备数据 我们可以导入第三方包NumPy和快速绘图模块pyplot，matplotlib库就是建立在科学计算包NumPy基础之上的Python绘图库。...个数 y = np.sin(x) y1 = np.random.randn(100) # 在标准正态分布中随机地取100个数 3.函数用法 3.1函数plot()–展现变量的趋势变化 函数功能： 展现变量的趋势变化...axhline()–绘制平行与x轴的水平参考线 函数功能： 绘制平行与x轴的水平参考线 调用签名： plt.axhline(y=0.0, c=‘r’, ls=‘–’, lw=2) 参数说明： y:
一、问题分析 使用 canvas 绘制图片或者是文字在 Retina 屏中会非常模糊。如图： [img] 因为 canvas 不是矢量图，而是像图片一样是位图模式的。...也就是说二倍屏，浏览器就会以 2 个像素点的宽度来渲染一个像素，该 canvas 在 Retina 屏幕下相当于占据了2倍的空间，相当于图片被放大了一倍，因此绘制出来的图片文字等会变模糊。...类似的，在 canvas context 中也存在一个 backingStorePixelRatio 的属性，该属性的值决定了浏览器在渲染 canvas 之前会用几个像素来来存储画布信息。...", 50, 50); 这样就可以解决 canvas 在高清屏中绘制模糊的问题。...完整的demo：https://www.html.cn/demo/canvas_retina/index.html 参考文章：《解决 canvas 在高清屏中绘制模糊的问题》
案例2 基于numpy绘制正弦曲线 案例3 设置线，标记样式 案例4 添加图例 案例5 显示注释坐标点 案例6 设置标题与坐标轴 案例7 显示多条线 案例8 添加网格线 案例9 添加网格线 案例10...Hunter 在 2002 年开始编写，提供了一个套面向绘图对象编程的 API 接口，能够很轻松地实现各种图像的绘制，并且它可以配合 Python GUI 工具（如 PyQt、Tkinter 等）在应用程序中嵌入图形...初开发的Matplotlib，仅支持绘制2d图形，后来随着版本的不断更新，Matplotlib在二维绘图的基础上，构建了一部分较为实用的3D绘图程序包，通过调用该程序包一些接口可以绘制3D散点图、3D曲面图...2）美工层 Matplotlib结构中的第二层，它提供了绘制图形的元素时的给各种功能，例如，绘制标题、轴标签、坐标刻度等。...轴') plt.ylabel('我是$Y$轴') plt.plot(x,y1,'r-',label='$y_1=sin(x)$') plt.plot(x,y2,'b:',label='$y_2=cos
一篇快速上手 Matplotlib 的好文章~ 在开始正式介绍 Matplotlib 用法之前，先来简单了解下 Matplotlib。 Matplotlib 是 Python 的一个绘图库。...plt.plot(x, y) plt.show() ? 在一张图纸里绘制多个图形 有时候，可能需要在一个图纸里绘制多个图形，这里我们同时绘制了 (x, y), (x, y * 2)两个图形。...plt.plot(x, y) plt.plot(x, y * 2) plt.show() ? 绘制出图形之后，我们可以自己调整更多的样式，比如颜色、点、线。...像素 , 圆 o 方形 s 三角形 ^ 常见的线的表示方式： 线的类型 表示方式 直线 - 虚线 -- 点线 : 点划线 -....设置 figure 你可以认为Matplotlib绘制的图形都在一个默认的 figure 中，当然了，你可以自己创建 figure，好处就是可以控制更多的参数，常见的就是控制图形的大小，这里创建一个
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