来源：Python开发者 ID：PythonCoder Matplotlib是一个Python语言的2D绘图库，它支持各种平台，并且功能强大，能够轻易绘制出各种专业的图像。 运行环境 由于这是一个Python语言的软件包，因此需要你的机器上首先安装好Python语言的环境。关于这一点，请自行在网络上搜索获取方法。 很显然，绘制出来的值对应了图中的纵坐标（y轴）。 一次绘制多个图形 有些时候，我们可能希望一次绘制多个图形，例如：两组数据的对比，或者一组数据的不同展示方式等。 如果不理解这行代码，请先学习一下Python 机器学习库 NumPy 教程 title指定了图形的标题，labels指定了标签，alpha是透明度 这段代码输出的图形如下所示： ?
问题现象 通过pip3 install matplotlib安装完该绘图库后，进入Python交互式命令行中执行导入操作，返回错误如下 ? 问题解决 看来，应该是Matplotlib模块依赖于tkinter模块绘图，于是执行导入tkinter模块 >>> import tkinter Traceback (most recent call requirement tkinter (from versions: ) No matching distribution found for tkinter 通过搜索引擎的帮助，发现，原来Tkinter是Python 下调用tcl程序的标准程序包，于是通过以下方式尝试安装 # yum -y install python34-tkinter tk-devel 测试是否安装成功并可用 # python3 Python 3.4.8
一键领取预热专享618元代金券，2核2G云服务器爆品秒杀低至18元！云产品首单低0.8折起，企业用户购买域名1元起…
作者：强波的技术博客 来源：见文末 Matplotlib是一个Python语言的2D绘图库，它支持各种平台，并且功能强大，能够轻易绘制出各种专业的图像。本文是对它的一个入门教程。 运行环境 由于这是一个Python语言的软件包，因此需要你的机器上首先安装好Python语言的环境。关于这一点，请自行在网络上搜索获取方法。 很显然，绘制出来的值对应了图中的纵坐标（y轴）。 一次绘制多个图形 有些时候，我们可能希望一次绘制多个图形，例如：两组数据的对比，或者一组数据的不同展示方式等。 如果不理解这行代码，请先学习一下Python 机器学习库 NumPy 教程 title指定了图形的标题，labels指定了标签，alpha是透明度 这段代码输出的图形如下所示： ?
最近看了一篇文章《一个牛逼的Python 可视化库：PyG2Plot》，可惜只是简单介绍，并且只有一个简陋的官方示例。 经过一番测试成功复现了其中一个示例图片，还很精致。 今天正好把完整过程分享给大家，看看这个新库绘图也可以这么漂亮！ Python可视化新秀 这个Python可视化新秀，在GitHub上是这样介绍的： ? G2Plot 是一套简单、易用、并具备一定扩展能力和组合能力的统计图表库，基于图形语法理论搭建而成。 不过研究PyG2Plot还得先从G2开始讲，它是蚂蚁金服开源一个基于图形语法，面向数据分析的统计图表引擎。后来又在其基础上，封装出业务上常用的统计图表库——G2Plot。 ? 不过现在Python这么热，几乎每一个nb的前端可视化库，最终都会被用python开发一套生成相应html的库！它也不例外，封装出了Python可视化库——PyG2Plot。
Python可视化新秀 这个Python可视化新秀，在GitHub上是这样介绍的： ? PyG2Plot 是@AntV/G2Plot 在 Python3 上的封装。 G2Plot 是一套简单、易用、并具备一定扩展能力和组合能力的统计图表库，基于图形语法理论搭建而成。 不过研究PyG2Plot还得先从G2开始讲，它是蚂蚁金服开源一个基于图形语法，面向数据分析的统计图表引擎。后来又在其基础上，封装出业务上常用的统计图表库——G2Plot。 ? 不过现在Python这么热，几乎每一个nb的前端可视化库，最终都会被用python开发一套生成相应html的库！它也不例外，封装出了Python可视化库——PyG2Plot。 plot.set_options(options: object): 给图表实例设置一个 G2Plot 图形的配置。
Python绘图一般都是利用matplotlib库，利用这个库可以画出各种优美的图形，但是这个库画一些论文中比较复杂的图形时，代码就比较难写。 今天就给大家介绍一个基于matplotlib制作的绘图专用的库，可以绘制论文所需的图形，代码还很简单。 这个库就是Seaborn！ 绘图示例 散点图 import seaborn as sns sns.set_theme(style="ticks") df = sns.load_dataset("penguins") sns.pairplot 我们只需要对代码进行稍微的修改就可以出图，作为论文里面的结果了。这个库真的减小了我们的学习成本。 本期推送里面的图与代码都是来自于Seaborn官方文档，这个库可以绘制的图形远不止上文所展示的，大家可以去官方网站学习。
今天就带你深入体验易于使用、文档健全、功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的（甚至只要一行！） 但我们现在有一个更好的选择了 —— 比如易于使用、文档健全、功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly。今天就带你深入体验下，了解它如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。 （plotly 绘制的范例图表。图片来源：plot.ly） Plotly 概述 plotly 的 Python 软件包是一个开源的代码库，它基于 plot.js，而后者基于 d3.js。 在选择一款绘图库的时候，你最需要的几个功能有： 快速探索数据所需的一行代码图表 拆分/研究数据所需的交互式元素 当需要时可以深入细节信息的选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来，要用 Python 来源 towardsdatascience.com） 是时候升级你的 Python 绘图库了，让自己在数据科学和可视化方面变得更快、更强、更美吧！
Altair is a declarative statistical visualization library for Python, based on Vega and Vega-Lite, and select “File”->”New”->”Notebook” and then click “Select” without changing the kernel (it should say “Python 2” or “Python 3” depending on which Python version you are running). ?
前言 最近翻到一篇知乎，上面有不少用Python（大多是turtle库）绘制的树图，感觉很漂亮，整理了一下，挑了一些觉得不错的代码分享给大家（这些我都测试过，确实可以生成喔~赶快去试一下吧） one 樱花树 t.down() t.color('lightcoral') # 淡珊瑚色 t.circle(1) t.up() t.backward(a) t.right(90) t.backward(b) # 绘图区域 turtle库的使用 环境要求 python3 最好有一个ide，我用的是最基本的pycharm 这是我根据mooc的教程写下来的（视频链接在文末），希望能给刚开始学习Python提供一个范例： 这篇博文 turtle意思是海龟，是一个绘图库，是python的标准库之一（注意标准库与第三方库的区别），我们可以叫它海龟库，这是这个程序最关键的地方。 turtle（海龟）是一种真实的存在，可以理解为： 有一只海龟，其实在窗体正中心，在画布上游走； 走过的轨迹形成了绘制的图形 海龟由程序控制，可以变换颜色，改变宽度等 再来看一下一些有趣的示例（使用turtle
pyHeatMap 详细介绍 这是一个生成热图的小程序，基于 Python 和 PIL 开发。 程序截图： 点击图 ? 热图 ? easy_install 安装： easy_install pyheatmap 通过源码安装： git clone git://github.com/oldj/pyheatmap.git cd pyheatmap python = 2: continue a = [int(i) for i in a] data.append(a) # 开始绘制 hm =
地图绘制 大家在绘制栅格地图的时候有可能还在使用ArcGIS进行出图，但是ArcGIS出图比较慢，而且批量出图的时候又比较麻烦。 今天给大家介绍一个Python中用于地图绘制的库，Cartopy，这个库跟basemap非常相似，不过basemap现在已经不再更新。所以大家使用Python绘制地图还是使用Cartopy比较好。 Cartopy简介 Cartopy是一个Python软件包，用于地理空间数据处理，以便生成地图和其他地理空间数据分析。 both', shrink=1, ax=ax,ticks=ticks,cax=cax,orientation='horizontal') plt.show() 区域绘图 Cartopy，利用代码绘制地图可以批量出图，并且可调性也更大。
matplotlib就是一个好用且常用的绘图库，如果没有安装的可以用pip安装一下： $ pip install matplotlib 安装好后就可以使用了。 plt.savefig("examples.png") plt.show() 代码中我给出了两份准确率数组，表示训练过程中每一轮的准确率，然后使用plt绘图，plot就是绘图函数，参数包含了横坐标、纵坐标 、绘制内容（bo表示蓝点，r表示红线，这个可以在Matplotlib 用户指南查看）、标签名（这个标签名就可以被图例使用了）。 title函数表示图标的标题，legend函数表示要添加图例，可以设置位置，默认右下角。代码中既保存了图像，也做了显示。因为如果在服务器训练时想要绘图的话，很可能没法直接看，那就要保存然后再查看了。 否则你保存下来的将是一个新的空白图。 绘制的结果如下图所示： 绘图结果 从图中就可以很直观地感受到在训练70轮左右的时候就到达准确率的最高点了，在78%左右。
https://github.com/chenjiandongx/cutecharts 今天，给大家介绍一个很酷的 Python 手绘风格可视化神包：cutecharts。 和 Matplotlib 、pyecharts 等常见的图表不同，使用这个包可以生成下面这种看起来像手绘的各种图表，在一些场景下使用效果可能会更好。 ? GitHub 地址： https://github.com/chenjiandongx/cutecharts 怎么画出这些图表呢，很简单，一行命令先安装好该库： pip install cutecharts https://github.com/chenjiandongx/cutecharts.git $ cd cutecharts $ pip install -r requirements.txt $ python setup.py install 下面就介绍下每个图表如何绘制。
最近有不少粉丝来问我，Python绘图库太多，我知不知道学哪一个？即使我选择了某一个绘图库后，我也不知道怎么学，我不知道第一步做什么，也不知道接下来该怎么做，四个字一学就忘。 我反正是非常崩溃的，每次就感觉绘图代码怎么这么多，绘图逻辑完全一团糟，不知道如何动手。 后面随着自己反复的学习，我找到了学习Python绘图库的方法，那就是学习它的绘图原理。 绘图原理 在这四个绘图库里面，只有matplotlib和seaborn存在一定的联系，其余绘图库之间都没有任何联系，就连绘图原理也都是不一样的。 3. plotly绘图原理 首先在介绍这个图的绘图原理之前，我们先简单介绍一下plotly这个绘图库。 其实其实不管是任何编程软件的绘图库，都有它的绘图原理。我们与其盲目的去绘制各种各样的图形，不如先搞清楚它们的套路后，再去进行绘图库的图形练习，这样下去，我觉得大家会有一个很大的提高。
前言 本文参考：Python库官方文档 本文例子摘抄自Python库官方文档，为了方便讲解，个人进行了修改，并且相关函数说明不完全参照文档，在结果处贴出了执行结果，不方便用jpg等图片作为展示的用了 （当然，专业编程从业者使用 turtle 也肯定是没问题，所以我之前才说，这个python库所带来的体验是比较接近于“专业”的。） 通过这些线段可以组成各式各样的图案，如果你的绘画技术不怎么好，也许使用 turtle 进行绘制会有意想不到的惊喜！ 动画控制 delay() turtle.delay(delay=None) 参数： delay:正整数 以毫秒为单位设置或返回绘图延迟。绘图延迟越长，动画越慢。 如果给定n，则仅真正执行第n次定期屏幕更新，可用于加速复杂图形的绘制。
matplotlib绘图（2） plt.bar colors=["#348ABD","#A60628"] plt.bar([0,.7], prior, alpha=0.70, width=0.25, color
前奏： 在用turtle绘制图形时，需要安装对应python的解释器以及IDE，我安装的是pycharm，在安装完pycharm后，在pycharm安装相应库的模块，绘图可以引入turtle模块，想要进行运算可以引入 需要注意: 在pycharm 中 turtle 是不支持提示的,可能是动态语言的一种毛病吧 turtle绘图常用的函数有： ? 操纵海龟绘图有着许多的命令,这些命令可以划分为两种:一种为运动命令，一种为画笔控制命令 (1)画笔运动命令: 命令 说明 turtle.forward(distance) 向当前画笔方向移动distance ,缺省时也为绘制 turtle.goto(x,y) 将画笔移动到坐标为x,y的位置 turtle.penup() 移动时不绘制图形,提起笔，用于另起一个地方绘制时用 turtle.speed(speed ) 绘制图形时的宽度 turtle.pencolor() 画笔颜色 turtle.fillcolor(colorstring) 绘制图形的填充颜色 turtle.color(color1, color2
但是，有时候这并不能满足我们的需求，比如我作为某地级市的预报员，绘制该市降水图时，为使图片整洁，一般不希望多出其他市县。 shp_path=r'E:\enshi\恩施.shp'#确定shp文件地址 接着，按照前面教的绘图流程应该添加画布，增加子图，准备绘制。 这种绘图方式有什么用处呢？ 现在是从头至尾全部绘制，然后我们按照在Python气象绘图教程特刊（一）中的方法，查出图层属性： ? 这样即可灵活实现地图的绘制，满足我们日常的需求。
泰山创意创作（TAIDC）是腾讯推出的面向创作者，以及企业在泛内容领域的素材智能化设计生产平台，提供在线工具创作各类形态素材，用于传统行业，新媒体等运营。为企业提供深度定制接口，秒速海量的服务生产效果稳定，可靠的创意素材，助力用户与企业达成降本增效目标。
扫码关注云+社区
领取腾讯云代金券
云服务器
测试服务 WeTest
文件存储
命令行工具
SSL 证书