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Python-matplotlib 商业图表绘制01

引言 在绘制学术图表之余,我们也会进行商业图表绘制,毕竟学术图表的配色有点单调和严谨啊 ? 。今天这篇推文就使用小清新配色对散点图和折线图进行另类的绘制绘制出让人耳目一新的可视化作品 ? ? 数据可视化 本期推文的可视化绘制技巧相对简单,对其进行合理组合和颜色优化,就能呈现出不一样的效果,因为构造数据比较简单,这里直接给出整个的绘制代码: import pandas as pd import ax.transAxes, ha='center', va='center',fontsize = 6,color='black') plt.savefig(r'F:\DataCharm\商业艺术图表仿制 本期就是使用文本对x轴刻度label进行绘制,颜色设置则使用之前的颜色字典。 总结 Python-matplotlib绘制此类图表的灵活性还是不错的(当然,前提是比较属性各个绘图函数 ? ?

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Python-matplotlib 商业图表绘制04

本期还是推出Python-matplotlib "小清新"商业图表绘制推文,在发现ax.plot()绘图函数的多类别图表功能后,经过不断和点、文本等尝试搭配后,所能构建的图表也就多了起来,下面就直接上教程 数据可视化设计 本期我们构建一组简单的时间变化图表数据,当然还有我们常用的颜色字典构建。 ,zorder=1) #分上下情况绘制点、线混合图形 for x in [0,10,20,30]: #绘制横线上的散点,颜色不同 ax.scatter(x,.5,s=120,color (2)ax.scatter()绘制散点。 (3)ax.text()文本的灵活添加。 (4)颜色的合理选择。 结果图表如下: ? (也有小伙伴提出这个图可能用PPT制作会更快,我也偷偷试了下 ? ? ·),我们的目的是更好的熟悉matplotlib 的那些容易忽略却功能强大的绘图函数,使我们在绘制不同图表时节省时间,更好的完成绘制任务 ? ? ) 03.

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    如何运用Python绘制NBA投篮图表

    我们将使用下面程序中提到的网址来获得James Harden的投篮图表数据。 请注意,上述图表歪曲了数据。 x轴的值是实际对应值的倒数。让我们只绘制从右侧的投篮图来看看这个问题。 画出篮球场 首先我们需要弄清楚如何在我们的图表绘制篮球场。通过查看输出的第一个投篮图和数据,我们可以大致估算出篮筐的中心位于原点。我们还可以估计每10个单位在x或y轴上表示一英尺。 利用这些维度,我们可以将它们转换成适用于我们图表的尺寸,并使用 Matplotlib Patches画出来。我们将使用圆形,矩形和圆弧来绘制篮球场。现在来创建我们绘制篮球场的方程。 In [16]: importsys print('Python version:', sys.version_info) import IPython print('IPython version:'

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    Python-matplotlib 商业图表绘制03

    引言 本篇推文为python-matplotlib 商业图表绘制的第三篇文章,主要内容为圆润柱状图的绘制,这也是我之前一直想做的事情,在浏览Matplotlib官网时,发现了一个方法,就试着进行绘制 fontsize = 5,color='black') #去除刻度等信息 #ax.axis('off') ax.set_axisbelow(True) plt.savefig(r'F:\DataCharm\商业艺术图表仿制 \artist_03_1.png',width=6,height=4, dpi=900,bbox_inches='tight') (1) 柱状图绘制 for x,y,z in (3) ax.plot()绘制线段 这里使用了ax.plot()方法绘制了另类线段,不仅可以设置线段类型,对线段的始末的形状也可以进行定制设计,代码如下: #绘制空心圆线段 ax.plot([.36,5.64 总结 本期推文介绍了“圆润”柱形图的绘制,相比于常规柱状图,此类效果更加片平化,配上合理颜色后颜值也较高,适合小清新的风格哦。

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    Python-seaborn 基础图表绘制-散点图

    上期推文推出第一篇基础图表绘制-R-ggplot2 基础图表绘制-散点图 的绘制推文,得到了很多小伙伴的喜欢,也是我更加想使这个系列做的更加完善和系统,我之前也有说过,会推出Python和R的两个版本绘制教程 ,接下来我们就推出基础散点图的Python绘制版本。 本期主要涉及的知识点如下: Python-seaborn 绘制多类别散点图 seaborn 定制化美化设置 Python-seaborn 绘制多类别散点图 由于涉及的图表类型为多类别散点图的绘制,在使用常规 matplotlib进行绘制时会显得格外繁琐,所以我们选择了对matplotlib进行了更高级的API封装,使作图更加容易的seaborn包进行图表绘制,更多seaborn 介绍,大家可以直接去seaborn 总结 本期推文我们推出了基础散点图的Python绘制版本,希望可以满足喜欢使用Python绘图的小伙伴。大家有啥意见也可以在文末 读者讨论 区进行谈论交流啊。

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    Python-matplotlib 商业图表绘制02

    引言 Python-matplotlib商业图表绘制的第二篇教程也已经推出,本期的推文主要涉及到文本、annotate()、散点以及颜色搭配等内容的讲解,话不多说,直接上教程 ? ? 02. year = ax.text(.5,y,text,ha='center', va='center',fontsize = 8,color='black',fontweight='bold') #定制化绘制 ax.transAxes, ha='center', va='center',fontsize = 4,color='black') plt.savefig(r'F:\DataCharm\商业艺术图表仿制 right', va='center' 此外,在文本字符串中,我们还设置了换号符号(\n): ' the text can be displayed another\npositionxytext' 最终绘制的效果如如下 总结 本期推文主要涉及的可视化设计技巧不多,但也是定制化绘制中比较常用的方法,希望小伙伴们可以掌握哦,特别是ax.annotate()方法,可以设计出很多“很炫”的可视化作品。

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    Python-matplotlib 商业图表绘制05

    本期还是继续前面的Python-matplotlib 商业图表绘制系列的第5篇教程推文,目的还是为了熟悉matplotlib的绘图语法。 由于下面子图部分绘图技巧较为单一,我们我们今天主要绘制图的上半部分(图中红框部分)。主要涉及的matplotlib绘图技巧如下: ax.plot()绘制自定义化散点图。 ax.scatter()绘制散点。看过我之前教程的小伙伴会发现,我是经常使用此方法进行图表设计。 ax.fill_between()绘制填充。 ax.text()文本添加。 (上述图片来源于朋友的公众号) Python-matplotlib 仿制代码如下: // FileName: plot05.py //@NingHaitao import pandas as pd import mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes #读取数据 data = pd.read_excel(r"F:\DataCharm\商业艺术图表仿制

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    Python-seaborn 基础图表绘制-散点图

    上期推文推出第一篇基础图表绘制-R-ggplot2 基础图表绘制-散点图 的绘制推文,得到了很多小伙伴的喜欢,也是我更加想使这个系列做的更加完善和系统,我之前也有说过,会推出Python和R的两个版本绘制教程 ,接下来我们就推出基础散点图的Python绘制版本。 本期主要涉及的知识点如下: Python-seaborn 绘制多类别散点图 seaborn 定制化美化设置 Python-seaborn 绘制多类别散点图 由于涉及的图表类型为多类别散点图的绘制,在使用常规 matplotlib进行绘制时会显得格外繁琐,所以我们选择了对matplotlib进行了更高级的API封装,使作图更加容易的seaborn包进行图表绘制,更多seaborn 介绍,大家可以直接去seaborn 总结 本期推文我们推出了基础散点图的Python绘制版本,希望可以满足喜欢使用Python绘图的小伙伴。大家有啥意见也可以在文末 读者讨论 区进行谈论交流啊。

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    笔记:使用python绘制常用的图表

    参考链接: Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1 本文介绍如果使用python汇总常用的图表,与Excel的点选操作相比,用python绘制图表显得比较比较繁琐,尤其提现在对原始数据的处理上 但两者在绘制图表过程中的思路大致相同,Excel中能完成的工作python大多也能做到。为了更清晰的说明使用python绘制图表的过程,我们在汇总图表的代码中进行注解,说明每一行代码的具体作用。 并在文章的最后给出了自定义字体和图表配色的对应表。        4        5         import          numpy as np         import          pandas as pd         #导入图表库以进行图表绘制 图表中的颜色,可以直接使用颜色名称,也可以使用简称来设置图表中使用的颜色,本文中没有使用默认的颜色,而是使用了自定义颜色。

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    Python-matplotlib 商业图表绘制第2弹

    引言 Python-matplotlib商业图表绘制的第二篇教程也已经推出,本期的推文主要涉及到文本、annotate()、散点以及颜色搭配等内容的讲解,话不多说,直接上教程 ? ? 02. year = ax.text(.5,y,text,ha='center', va='center',fontsize = 8,color='black',fontweight='bold') #定制化绘制 ax.transAxes, ha='center', va='center',fontsize = 4,color='black') plt.savefig(r'F:\DataCharm\商业艺术图表仿制 right', va='center' 此外,在文本字符串中,我们还设置了换号符号(\n): ' the text can be displayed another\npositionxytext' 最终绘制的效果如如下 总结 本期推文主要涉及的可视化设计技巧不多,但也是定制化绘制中比较常用的方法,希望小伙伴们可以掌握哦,特别是ax.annotate()方法,可以设计出很多“很炫”的可视化作品。

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    Python绘制棒棒糖图表,真的好看!

    棒棒糖图表则是对条形图的改进,以一种小清新的设计,清晰明了表达了我们的数据。 下面小F就给大家介绍一下,如何使用Python绘制棒棒糖图表。 先绘制一个带有每年数值的条形图。 # 绘制柱状图 plt.bar(df.Year, df.value) plt.show() 两行代码,即可得到一张条形图图表,看起来确实是有点拥挤。 并且在图表中添加散点图,可在条形图的顶部绘制圆形。 比起先前的蓝色条形图图表,棒棒糖图表确实是好看了不少。 除了用条形图来绘制棒棒糖图表,还可以使用线条,这样整体的宽度会更加一致。 可以使用参数标记在两端绘制圆,而不是只在顶部生成散点图。 然后可以通过更改y-limit参数来隐藏最底端的圆。

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    Python绘制棒棒糖图表,真的好看!

    棒棒糖图表则是对条形图的改进,以一种小清新的设计,清晰明了表达了我们的数据。 下面小F就给大家介绍一下,如何使用Python绘制棒棒糖图表。 先绘制一个带有每年数值的条形图。 # 绘制柱状图 plt.bar(df.Year, df.value) plt.show() 两行代码,即可得到一张条形图图表,看起来确实是有点拥挤。 ? 并且在图表中添加散点图,可在条形图的顶部绘制圆形。 比起先前的蓝色条形图图表,棒棒糖图表确实是好看了不少。 除了用条形图来绘制棒棒糖图表,还可以使用线条,这样整体的宽度会更加一致。 可以使用参数标记在两端绘制圆,而不是只在顶部生成散点图。 然后可以通过更改y-limit参数来隐藏最底端的圆。

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    Python-matplotlib 商业图表绘制第3弹

    本篇推文为python-matplotlib 商业图表绘制的第三篇文章,主要内容为圆润柱状图的绘制,这也是我之前一直想做的事情,在浏览Matplotlib官网时,发现了一个方法,就试着进行绘制,效果还不错 fontsize = 5,color='black') #去除刻度等信息 #ax.axis('off') ax.set_axisbelow(True) plt.savefig(r'F:\DataCharm\商业艺术图表仿制 \artist_03_1.png',width=6,height=4, dpi=900,bbox_inches='tight') (1) 柱状图绘制 for x,y,z in (3) ax.plot()绘制线段 这里使用了ax.plot()方法绘制了另类线段,不仅可以设置线段类型,对线段的始末的形状也可以进行定制设计,代码如下: #绘制空心圆线段 ax.plot([.36,5.64 总结 本期推文介绍了“圆润”柱形图的绘制,相比于常规柱状图,此类效果更加片平化,配上合理颜色后颜值也较高,适合小清新的风格哦。

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    使用 plotly 绘制数据图表

    导语:使用 python-plotly 模块来进行压测数据的绘制,并且生成静态 html 页面结果展示。 本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制,并且生成静态html页面方便结果展示。 Plotly能够绘制具有用户交互功能的精美图表。 [1499930375542_386_1499930375654.png] Python-Plotly 安装 本文档主要是介绍使用plotly的Python API来进行几种简单图表绘制,更多Plotly )这五种典型的图表基本上涵盖了大部分类型的测试数据,各位小伙伴可以加以变形绘制出更多的漂亮图标。

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    canvas绘制虚线图表

    其实该图表,就是一个圆圈外面在套一个圆弧的效果, 主要的难点在于不知道怎么绘制圆圈的虚线效果。 其实canvas本身已经支持了虚线的绘制,就是一个api调用的事情,api是setLineDash。 -Math.PI/2,Math.PI /2 ); ctx.stroke(); ctx.restore(); </script> </body> </html> 绘制效果如下图所示

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    Excel图表技巧02:绘制动态图表

    图表数据区域中的单元格数据增加或减少时,图表会自动相应变化,这就是我们所说的动态图表。本文介绍Excel中两种基本的制作动态图表的方法。 方法1:使用表 使用表作为图表源数据,那么当在表中添加或删除数据时,图表会自动更新,如下图1所示。 ? 方法2:使用命名公式 可以使用命名公式生成数据,作为图表的系列值,从而制作动态图表,如下图2所示。 ? 首先,定义2个名称。 名称:year 引用位置:=OFFSET(Sheet2! $B:$B)-1,1) 然后,选择要绘制图表的数据,创建图表。编辑该图表的水平轴标签如下图3所示。 ? 编辑该图表的数据系列标签如下图4所示。 ? 也可以选择图表系列后,直接在公式栏中修改SERIES公式,如下图5所示。 ? 至此,动态图表制作完成。 欢迎在下面留言,完善本文内容,让更多的人学到更完美的知识。

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    使用plot绘制实时图表

    var serverId; var myTimer; var previousPoint = null; var campArr //切换图表

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    Python-Seaborn 17个超好看图表绘制

    /cook.csv') #读取数据集(「菜J学Python」公众号后台回复cook获取) df['难度'] = df['用料数'].apply(lambda x:'简单' if x<5 else('一般 分类散点图:swarmplot #绘制分类散点图(带分布属性) #语法 ''' seaborn.swarmplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order= 欢迎关注菜J学Python,专注用Python爬虫、数据分析和可视化。我们坚持认真写Python基础,有趣写Python实战。 ?

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    甘特图绘制(Excel绘制图表系列课程)!

    嗯 为了追求心目中的男神女神(小编心中只有女神、男神是我自己),制定了一张恋爱计划表,然后我想把这个表以图表的形式展现出来! 第二步:调整坐标轴序列和水平坐标轴 Tips:我们肯定是有先后顺序的,先获取QQ最后才能确定关系,为了符合我们的日常观看习惯,就需要更改垂直坐标轴序列 继续啰嗦:Excel图表是想改哪里点哪里!!! 第三步:改变水平坐标轴最大最小值 想一下,我们想获取QQ号码的第一天作为整个图表的起始点,追到手最后一天作为水平坐标轴的最右边终点,那我们需要将5月20日设为水平轴最小值,6月24日设为水平轴的最大值 改一下颜色、加一下图表标题(不截图啦): ?

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    图表绘制之RepeatNode的妙用

    图表绘制之RepeatNode的妙用 前言 最近接到许多大屏项目,其中有一个智慧大楼的项目,大致是由3d场景+数据图表组成,需要能监控实时数据、安防 监控、出入统计以及消防安全等功能如下图 [智能概述v4.0 是一个由多个递增的矩形拼接而成的类似柱状图的进度条,来表示当前车位占用率的图表。 451480b020c645349df46ce4c8220895~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 使用echarts的问题 拿到这个设计稿时,第一反应是用大家常用的Echarts来绘制这种图表绘制逐渐递增高度的矩形就可以实现递增的repeatNode了! 给RepeatNode加点料 于是找到repeatNode的绘制逻辑,在绘制中加入下面的一段代码 [6d7d98e4829742048c68cfb60fcb2eb2~tplv-k3u1fbpfcp-zoom

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