任务描述： 使用Python+matplotlib进行数据可视化，创建两个轴域并共享x轴，然后在两个轴域中分别绘制散点图和折线图，并为两个图形创建图例。 参考代码： ? 运行结果： ?
目前C++代码与python2和python3都兼容。但是，CMakeLists.txt文件当前默认设置为使用python3，因此如果需要python2，则必须手动更改。.../* option: 要激活的选项 其支持的选项有： on-------启用轴线和标签 off------关闭轴线和标签 equal----通过更改轴限制来设置相等的缩放比例。...scaled---通过更改绘图框的尺寸来设置相等的缩放比例。 tight----设置足够大的限制以显示所有数据。 auto-----自动缩放（用数据填充绘图框）。...image----以等于数据限制的轴限制进行缩放。 square---方形地块；类似于缩放，但最初强制相同的x轴和y轴长度。...根据后端的不同，数字可能根本无法显示。
条形图 概述： 条形图使用水平或垂直方向的长条去表示数据。条形图用于显示两个或多个类别的值，通常x轴代表类别。每个长条的长度与对应类别的计数成正比。...函数： 用于显示条形图的函数是' plt .bar() ' bar()函数需要输入X轴和Y轴的数据 自定义： plt.bar()函数具有以下参数，可用于配置绘图： Width, Color, edge...当我们试图比较总体中的不同部分时，这种可视化效果是最好的。例如，一个销售经理想要知道一个月里不同付款类型所占比例，如现金、信用卡、借记卡、PayPal等应用的支付比例。...请输入图片描述 散点图 概述： 散点图通过显示数据点来展示两列数据之间的关系。绘制散点图需要两个变量，一个变量表示X轴位置，另一个变量表示y轴位置。...每个分布都有四个不同的特征，包括 分布中心 分布散布 分布形状 分布峰值 直方图需要两个输入，x轴表示bin, y轴表示数据集中每个bin对应值的频率。每个bin都有一个最小值和最大值的范围。
首先我们来学习一下bar()函数，它的功能是在x轴上绘制定性数据的分布特征，也就是柱状图。使用方法是plt.bar(x,y)，其中x表示在x轴上的定性数据的类别，而y表示每种定性数据的类别的数量。...四 实例项目自由绘图 1 直方图 直方图擅长展示区间分布，比如某一科目的考试成绩，按照地区统计的人均寿命，发达国家与发展中国家人均可支配收入等等，现在我们需要绘制某个班级中Python语言考试成绩的分布区间图...在这里我们有必要重新再来说一下关于直方图与柱状图，因为他们的样子实在是太像了，只是柱体与柱体之间是否存在空隙，但恰恰是由于这一点，才让它们有所区别，也让它们分为擅长表示不同类型的数据。...('人数') plt.title('不同班级的Python成绩直方图') plt.legend(loc=1) # 原来用upper right这些，现在1表示右上，234分别对应逆时针旋转位置 plt.show...5 箱型图 箱型图主要应用在一系列测量或者比较数据的观测中，比如学校与学校之间或者班级与班级之间的成绩比较，各个运动员之间的体能比较，产品优化前和产品优化后的各项数据指标展现的结果比较等等，箱型图是数据分析场景应用的比较多的一种数据可视化图形
, 6, 8, 10] # 绘制折线图 plt.plot(x, y) # 添加标题和标签 plt.title("折线图示例") plt.xlabel("X轴") plt.ylabel("Y轴")...y = [2, 4, 6, 8, 10] # 绘制散点图 plt.scatter(x, y) # 添加标题和标签 plt.title("散点图示例") plt.xlabel("X轴") plt.ylabel...柱状图（Bar Plot） 用于比较不同类别的数据 import matplotlib.pyplot as plt x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y =...[10, 15, 7, 12, 9] # 绘制柱状图 plt.bar(x, y) # 添加标题和标签 plt.title("柱状图示例") plt.xlabel("X轴") plt.ylabel(...饼图（Pie Chart） 用于显示数据的相对比例 import matplotlib.pyplot as plt labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'
bins：数据集的分隔区间 color：直方图的颜色 alpha：直方图颜色的透明度 直方图与柱形图相似但不同，直方图表示的是离散型数值的区间分布情况；更多关于直方图hist的教程请参考官方文档。...range与arange的区别：arange函数返回的是numpy里定义的数组，数组每一个元素的数据类型一致。range在Python2与Python3里有着不同的功能。...() 参数说明：绘制饼图plt.pie(x,explode,labels,autopct,startangle) x：每一块的比例，如果sum(x)>1，会对sum(x)进行归一化操作。...(theta*np.pi,r,c='c',alpha=0.4) # 填充雷达图，课设置颜色与透明度 plt.ylim(0,100) # 设置极坐标轴的范围 plt.title('雷达图') plt.show...：x轴方向数据点的误差计算方法 yerr：y轴方向数据误差点的计算方法 ecolor：误差棒的颜色 mfc：数据点的标记颜色 mec：数据点标记边缘颜色 capthick：误差棒边界横杠的厚度 capsize
，用于计算饼图的各个扇区的比例。...设置饼图的半径为：0.5 设置饼图的中心位置为：(0.2,0.2) 设置百分比标签与圆心的距离：0.6 设置分裂饼图，使得A列“热门bot名称”前5列的扇区突出 确保x轴和y轴的刻度一致，从而使饼图保持圆形...，包含50种不同的颜色 colors = plt.cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(labels))) # 设置饼图的初始绘制角度为90度 explode = [0.1]...) ax.set_xlim(-0.5, 0.5) ax.set_ylim(-0.5, 0.5) # 设置图表的标题 ax.set_title('Poe平台前50个bots月活用户占比分析') # 确保x轴和...y轴的刻度一致，从而使饼图保持圆形 ax.axis('equal') # 保存图片到文件夹 plt.savefig(r"F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\poetop50bots.png") #
简介 Seaborn 是 Python 中一个非常受用户欢迎的可视化库。...Seaborn 中的数据分布型图绘制函数： 分类数据型图 在面对数据组中具有离散型变量（分类变量）的情况时，我们可使用以 X 轴或 Y 轴作为分类轴的绘图函数来绘制分类数据型图。...在面对按数据子集绘图、分行或分列显示子图和不同类型图组合等绘图要求时，多子图网格绘制功能不但可以一次性可视化展示数据集中各变量的变化情况，而且可以减少绘制复杂图的时间。...FacetGrid() 函数可以实现行、列、色调 3 个维度的数值映射，其中，行、列维度与所得的轴阵列有明显的对应关系，色调变量可被视为沿深度轴的第三维，用不同的颜色绘制不同级别的数据。...在 PairGrid () 函数中，每个行和列都会被分配一个不同的变量，这就导致绘制结果为显示数据集中成对变量间关系的图。这种图也被称为“散点图矩阵”。
1 基本用法 指定x和y plt.plot(x,y) 默认参数，x 为 0~N-1 plt.plot(y) 因此，在上面的例子中，我们没有给定 x 的值，所以其默认值为 [0,1,2,3]。...3 显示范围 与 MATLAB 类似，这里可以使用 axis 函数指定坐标轴显示的范围： plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) ?...柱状图(bar chart)，是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况，用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析...仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例，数据点显示为整个饼图的百分比。...labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None) 参数: x (每一块)的比例，如果sum(x) > 1会使用sum(x)归一化 labels (每一块
如果为plot()命令提供单个列表或数组，则matplotlib假定它是一系列y值，并自动为您生成x值。由于python范围以0开头，因此默认的x向量与y具有相同的长度，但从0开始。...因此x数据为 [0,1,2,3]。...例如，要用红色圆圈绘制上述内容，您将发出： #plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) #x轴数据，y轴数据，format_string控制曲线的格式字串 #format_string...您可以使用python关键字参数或MATLAB样式的字符串/值对： lines = plt.plot(x1, y1, x2, y2) # use keyword args plt.setp(lines,...更改轴的比例很容易： plt.xscale('log') 下面显示了具有相同数据和y轴不同比例的四个图的示例。
') plt.show() 您可能想知道为什么x轴的范围是0-3，而y轴的范围是1-4。...如果为plot()命令提供单个列表或数组 ，则matplotlib假定它是y值的序列，并自动为您生成x值。由于python范围从0开始，因此默认x向量的长度与y相同，但从0开始。因此x数据为 。...您可以使用python关键字参数或MATLAB样式的字符串/值对： lines = plt.plot(x1, y1, x2, y2) # use keyword args plt.setp(lines,...对数轴和其他非线性轴 matplotlib.pyplot不仅支持线性轴刻度，还支持对数和对数刻度。如果数据跨多个数量级，则通常使用此方法。...更改轴的比例很容易： plt.xscale（'log'） 下面显示了四个图的示例，这些图的y轴数据相同且比例不同。
对比Excel与Pyhton，手把手教你绘制高大上的棒棒糖图。 ---- Excel绘制棒棒糖图 首先是数据准备，首先将原始数据复制一列，得到两列一样的数据。...选择数据，插入组合图，分别设置柱状图和散点图的组合图表，确认后既可以得到初步的棒棒糖图。 可根据需要设置相应的样式： 其中设置x轴的位置相对较复杂些。...首先选中y轴，右击再点击设置坐标轴格式，接下来分别设置横坐标轴位置及横坐标轴标签。设置x坐标轴值为0.8，或者你需要的轴。设置x坐标轴标签在图的底部。 结果得到如下样式。...，因为xmin和xmax设置的值在0～1之间的比例值。...stem(x,y, linefmt=None, markerfmt=None, basefmt=None) x : array-like, optional 数据x轴 y : array-like 数据
在python中，有一个强大的工具matplotlib来帮助我们，用图形化的方式来展现数据。在《机器学习实战》一书中，就多处使用了matplotlib来绘制图形，帮助我们理解数据和学习算法。...x = np.linspace(0, 10, 100)# 绘制序列 plt.plot(x, x, label='linear')# 添加图例 plt.legend()# 显示图形 plt.show()...如果你要绘一个特别的坐标轴，还有坐标轴标签、标题和图例，以及坐标轴比例和网格线要考虑。 子图 这个是matplotlib中最不容易理解的。首先是我们为什么需要它？...因为有时候我们需要将不同的数据视图并排进行比较。为此，Matplotlib引入了子图的概念：可以在一个图中存在多组较小的坐标轴。...其实，plt.subplot(111)与plt.subplot(1, 1, 1)等价，前两个的含义是，将图想象为1x1的网格，最后一个参数表示网格的第1个子图。所以就是这个代码就是坐标轴布满整个图。
与MATLAB的比较 pyplot是matplotlib的一个模块，它提供了一个类似MATLAB的接口。 matplotlib被设计得用起来像MATLAB，具有使用Python的能力。...免费是其优点 与 Gnuplot的比较 gnuplot和matplotlib都是成熟的开源项目。 它们都可以产生多种不同绘图类型。...虽然很难指定一种某人能做而他人不能做的图形类型，但它们仍然具有不同的优点和缺点： 优点 缺点 Matplotlib 带有内置代码的默认绘图样式与Python的深度集成Matlab风格的编程接口（对一些人来说是优点...带有内置代码的默认绘图样式 与Python的深度集成 Matlab风格的编程接口（对一些人来说是优点，但对于其他人来说可能是缺点）。...) # 显示图片 plt.show() 饼图 plt.pie() 分布比例情况 # 饼图 # 设置图片大小 清晰度 plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100) # 需要进行分布的数据
作者 | Walker 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文详细介绍了两个数据可视化工具库并附python演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。...我们本篇文章讲的数据可视化是面向开发人员的，是利用python中一些可视化库如：matplotlib或是seaborn通过对数据可视化，来分析数据表格中各维度间的关系或是数据分布的特性，从而有助于我们更好的理解数据...(size=1000) 程序4： #灰度图，查看某个维度的数据状况 x = np.random.normal(size=1000) plt.hist(x, bins=100) 程序5： #饼图，显示一个系列中各项的大小以及各项所占总和的比例...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # x为数据, 根据数据在所有数据中所占的比例显示结果 # labels设置每个数据的标签...常用的属性有hue：对数据按照不同的类型先做分组，再分别对每组数据绘图；col：用于多列数据都出现分组时；markers：用哪种符号对数据进行标注，Ci：是否开启置信区间；color、data、x、y等
DataFrame是Pandas中的一个表格型的数据结构，包含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)，DataFrame即有行索引也有列索引，可以被看做是由Series组成的字典...Series是一种类似于一维数组的对象，是由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。仅由一组数据也可产生简单的Series对象。...x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起shadow是否阴影labeldistancelabel绘制位置,相对于半径的比例, 如<1则绘制在饼图内侧autopct控制饼图内百分比设置,可以使用...(figsize=(5, 5)) # 控制x轴和y轴的范围 plt.xlim(0, 4) plt.ylim(0, 4) # 将横、纵坐标轴标准化处理，保证饼图是一个正圆...(figsize=(5, 5)) # 控制x轴和y轴的范围 plt.xlim(0, 4) plt.ylim(0, 4) # 将横、纵坐标轴标准化处理，保证饼图是一个正圆
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。用户在熟悉了核心对象之后，就可以轻易的定制图像。...不同的是用柱形图表达数据较少的数据，如果数据量较大（超过10条），建议使用条形图。...直方图.png 4.5 绘制饼图plt.pie 适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。适用于简单的占比比例图，在不要求数据精细的情况适用。...优势：明确显示数据的比例情况，尤其适合渠道来源等场景。 劣势：不会显示具体的数值，只是整体的占比情况。...("从文件中加载数据并用matplotlib可视化") plt.xlabel("x轴") plt.ylabel("y轴") plt.show() 上面一段代码的运行结果如下图所示： ?
# 坐标轴的扩展比例（根据实际数据调整） x_ratio = 0 # x轴显示范围的扩展比例 y_ratio = 0.05 # y轴显示范围的扩展比例 # X轴的显示范围 xlim0 = x_axis_data...（根据实际数据调整） x_ratio = 0 # x轴显示范围的扩展比例 y_ratio = 0.05 # y轴显示范围的扩展比例 # X轴的显示范围 xlim0 = x_axis_data[zone_left...import inset_axes # 准备数据 x = np.linspace(-0.1*np.pi, 2*np.pi, 30) y_1 = np.sinc(x)+0.7 y_2 = np.tanh...markeredgecolor='black', markerfacecolor='C2') # 设置放大区间 zone_left = 11 zone_right = 12 # 坐标轴的扩展比例...（根据实际数据调整） x_ratio = 0.5 # x轴显示范围的扩展比例 y_ratio = 0.5 # y轴显示范围的扩展比例 # X轴的显示范围 xlim0 = x[zone_left]-(x
虽然作者是一名技术小白，但会保证每一篇文章都会很用心地撰写，希望这些基础性文章对你有所帮助，在Python和安全路上与大家一起进步。...在进行聚类、分类分析中，通常会将不同类型的数据标识成一组（类标），而对应的可视化操作也是将散点图绘制成不同的颜色或形状。下面代码即是分成三种不同类型的点集。...其他设置标题、X轴、Y轴前面已经叙述，这里不再解释。最后输出如图所示。 下图是柱状图的扩展版，它是对学习、旅游、看剧、聊天四个选项男女比例的对比。...直方图的Y轴是频率，柱形图的Y轴可以是数值。 直方图是一种展示数据频数或频率的特殊柱状图，y 轴是频数或频率的度量，既可以是频数（计数）也可以是频率（占比）。...Python数据分析与挖掘实战[M]. 北京：机械工业出版社，2016. [6] （美）Wes McKinney著. 唐学韬等译. 利用Python进行数据分析[M].
：x轴名称 plt.ylabel：y轴名称 plt.xlim：x轴的范围 plt.ylim：y轴范围 plt.xticks：第一个参数为范围，数组类型；第二个参数是标签，第三个是控制标签 plt.yticks...x/y：X/Y轴数据。两者都是向量，而且必须长度相等。...x：数据源 height：bar的高度 width：bar的宽度,默认0.8 bottom：y轴的基准,默认0 align：x轴的位置,默认中间,edge表示将bar的左边与x对齐 color：bar颜色...用于显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。饼图中的数据点显示为整个饼图的百分比，饼图的主要参数及其说明如下。...本文摘编于《Python广告数据挖掘与分析实战》，经出版方授权发布。 ?
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