本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的,专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据,且只针对折线图,我相信折线图才是最美的图表,在折线图中你能找到真正的数学之美,当前只针对生成网页类型可以截图使用,也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用,后期我会想办法针对视频自动演示进行研究,可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习,后面的文章我会写一些功能类的GUI工具,用于生成各类折线图,有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
说起折线图,很多人都觉得非常简单,不就是一些点连成的线吗?用 Excel 几秒钟就能画出一张折线图。
在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我(毛利)展示了使用Python来实现的各种可视化图表。
https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p/12355018.html
如何在论文中画出漂亮的插图?: https://www.zhihu.com/question/21664179
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可,而 Python 就不用多说了。
最近Python圈子当中出来一个非常火爆的框架PyScript,该框架可以在浏览器中运行Python程序,只需要在HTML程序中添加一些Python代码即可实现。该项目出来之后便引起了轰动,马上蹿升到了Github趋势榜榜首,短短20天已经有10K+的star了。既然如此,小编今天就带大家来看看该框架是如何使用的。
本帖我们目的只有一个,复现下面视频展示的内容,即中国(上证)和美国(标普 500)2016 年 3 月到 2020 年 4 月的故事走势对比。先点开视频看一看,配着 Fort Minor 的 Remember the Name 的前奏真带感。
如果你想要用 Python 进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。
如果你想要用 Python 进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。
matplotlib官方文档: http://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html (api的调用及一些示例代码)
前几天在百度图片里下载了一张金牛的图片,就是封面的这张。想着用Python标准库turtle肯定可以画出这张图,所以说干就干,花两天时间实现了。
本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
学习 zhenguo 老师的 Python 课已经一个星期了,自己感觉已经学有小成,刚好昨天老师在接单群里发了一个 100元的单子,我毫不犹豫的接了,不仅可以检验自己能否学以致用,还能赚顿小龙虾的钱(50元~)。 开发需求 这个单子的要求,是使用 Python 中的 matplotlib 库绘制动态的折线图,需求描述虽然很简单易懂,但是也要好好分析一下。 Matplotlib库 这个库也算是 Python 数据开发必学的库之一了,它主要的功能就是绘制图表,而且实现也非常简单,几行代码就可以绘制出直方图、折线
本文是 Python 系列的 Cufflinks 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
本博客转载自:http://blog.csdn.net/jenyzhang/article/details/52046372
在日常工作中经常会使用Excel,有时需要在excel表格中画曲线图,怎么操作呢?
大家好,最近分享了一些关于数据分析可视化相关的内容,其实在数据分析过程中,基本就是数据采集与处理,再通过描述性分析来探索数据,最后建模预测,而在数据探索部分这一环节你会通过各种图表来对数据进行描述,找到数据的趋势为后续建模做准备,这也是一份数据分析报告中较为吸引眼球的一部分,如果图表做的简陋或不明确,那么自然就没有往下读的兴趣。
今日锦囊 特征锦囊:怎么用matplotlib画出漂亮的分析图表 ? Index 数据集引入 折线图 饼图 散点图 面积图 直方图 条形图 关于用matplotlib画图,先前的锦囊里有提及到,不过那
matplotlib是基于Python语言的开源项目,旨在为Python提供一个数据绘图包。
Abstract Factory(抽象工厂)属于创建型模式,工厂类模式抽象程度从低到高分为:简单工厂模式 -> 工厂模式 -> 抽象工厂模式。
如今 Python 是个大热门,从基础数据处理,到高端人工智能,都有它的身影。而在数据分析领域,尤其是在可视化部分,Python 的各类绘图库也给用户带来了惊喜,比如各种随时间序列的动态可视化,能够比较清晰地呈现多个指标的变化情况。
实际上,作为最流行和最基础的数据可视化库,Matplotlib在某些方面有些令人困惑,这些部分经常有人问起。
好久不见,今天终于可以继续来写数据分析系列的文章了。在之前的文章中,我介绍过matplotlib的简单使用,同时也分享了几篇matplotlib应用实战的文章(如果你没看的话,建议先去看下),相信大家对于matplotlib有了一定的了解,其实总体来说比较简单,就是一个画图工具,只要我们把一些参数给记住就差不多了。这一章节主要介绍了Python可视化中除了matplotlib以外,另一个强大的可视化第三方库---seaborn。
帮助文档 https://github.com/davidsjoberg/ggbump
做数据分析和做科普是类似的,科普的意义在于将晦涩难懂的科学知识,以让大众更易接受和理解的方式呈现。而数据分析中的数据可视化做的正是如此关键中的关键,即是将数据的特点以一种显而易见的形式进行呈现。但也不必说的那么高级,我们可以说数据可视化就是“画图”。
image.png 之前有读者在公众号留言问开头的图应该如何画?我第一眼看到这个图简单的理解为了堆积柱形图,加折线图。所以基本的想法就是构造两份数据来画这个图,第一份用来画堆积柱形图,第二份用来画折线图。但是准备画图的时候才意识到这个堆积柱形图是一个分组的堆积柱形图,我之前画的都是单独的,没有画过分组的。一时还想不起来该如何画这个分组的堆积柱形图了。 今天找资料的时候找到一个链接 Beginners Guide to Creating Grouped and Stacked Bar Charts in R
Matplotlib 是 Python 中最基本的可视化工具,官网里 ((https://matplotlib.org/) 有无数好资料,但这不是重点,本文肯定和市面上的所有讲解都不一样。
1、 Import 函数 from 库,往后可以直接使用 函数 import库,要使用函数则需 库.函数。
近日,一位社区大佬将一个AI画山水画的开源项目移植到全志V853开发板上。这个项目仅用不到5000行代码,就实现了一个可以自动作画的“人工智能”,并且不需要调用任何第三方库。
Matplotlib可以说是Python最声名远扬的可视化库了,也是Python数据分析库的“三驾马车”之一。Matplotlib是基础而非常强大的可视化库,Seaborn等好用的可视化库是在前者的基础上进行的封装。Matplotlib擅长快速出简单的图、有丰富的接口进行精细化绘图、和Numpy结合做科学可视化及三维图配合默契、三维图。但也有些缺点,如不容易基于实用目的绘制有一定难度的图表(如小提琴图等)、标签等元素需指定坐标而不能自适应优化显示、难以实现交互。
Python画弯矩图,都以分段直线近似代替曲线,分段越多,越接近真实的弯矩曲线,就像这样
数据分析离不开数据可视化,我们最常用的就是pandas,matplotlib,pyecharts当然还有Tableau,看到一篇文章介绍plotly制图后我也跃跃欲试,查看了相关资料开始尝试用它制图。
请注意,本文编写于 980 天前,最后修改于 976 天前,其中某些信息可能已经过时。
以上这篇使用python matploblib库绘制准确率,损失率折线图就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
这次发表的是前几个月搞定的一个自定义控件,那时自己在写一个小的查看天气的软件,在这过程中就涉及了显示天气变化的折线图,一开始想用一些画图框架来解决问题,不过考虑到就只用到LineChart折线图这一个控件就要导一个库有点太浪费了,所以就自己自定义简易版LineChart算了。好了不说闲话老规矩,先发张效果图先:
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/138667.html原文链接:https://javaforall.cn
一个变量被多个函数引用,想让全局变量被所有函数共享和修改。有的伙伴可能会想,这还不简单:
matplotlib作为python中可视化最经典的库,是个不得不学习的东西。尽管长江后浪推前浪,涌现出了很多更好的可视化库,比如Plotly。不过,它们几乎全是建立在matplotlib的基础之上的。
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