Python在数据科学中的地位,不仅仅是因为numpy, scipy, pandas, scikit-learn这些高效易用.接口统一的科学计算包,其强大的数据可视化工具也是重要组成部分.在Python中,使用的最多的数据可视化工具是matplotlib,除此之外还有很多其他可选的可视化工具包,主要包括以下几大类: matplotlib以及基于matplotlib开发的工具包:pandas中的封装matplotlib API的画图功能,seaborn,networkx等: 基于JavaScrip…

Visualization of seaborn  seaborn[1]是一个建立在matplot之上,可用于制作丰富和非常具有吸引力统计图形的Python库.Seaborn库旨在将可视化作为探索和理解数据的核心部分,有助于帮人们更近距离了解所研究的数据集.无论是在kaggle官网各项算法比赛中,还是互联网公司的实际业务数据挖掘场景中,都有它的身影.    在本次介绍的这个项目中,我们将利用seaborn库对数据集进行分析,分别展示不同类型的统计图形. 首先,我们将导入可视化所需的所有必要包,我…

如需转发,请注明出处:小婷儿的python  https://www.cnblogs.com/xxtalhr/p/10486560.html 一.数据可视化 data.mat 链接:https://pan.baidu.com/s/1XMi-71QzlzkGppN17AS1bw提取码:uddg 方法一 import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport pandas as pdimport scipy.io as sio #导入数据…

抽象化|具体化: 如盒形图 | 现实中的图 功能性|装饰性:没有装饰和渲染 | 包含艺术性美学上的装饰 深度表达|浅度表达:深入层次的研究探索数据 | 易于理解的,直观的表示 多维度|单一维度:数据的多个层次 | 数据的单一维度 创造性|熟悉性:全新的方式进行可视化 | 被大众接受并且熟悉的方式 新颖性|冗余性: 每个元素只表述一次 | 每个元素表示多次 Matplotlib: Backend层 用于处理向屏幕或文件渲染图形 Artist层 包含图像绘制的容器:Figure, Subplot 及…

最近因工作原因,需要处理一些数据,顺便学习一下动态图表的绘制.本质是使具有源头的流动信息能够准确找到其上下级关系和流向. 数据来源是csv文件 导入成为dataframe之后,列为其车辆的各部件供应商公司名称或其自身的属性. 导入后经过处理期望是看到整个工业的供应链和市场份额. 先上代码: # 数据架构 总领数据架构-品牌-车辆用途- import matplotlib.pyplot as plt from pyecharts import Pie,Bar,Page,Bar3D,Overlap,…

前言 在日常工作中,经常可以见到各种各种精美的热力图,热力图的应用非常广泛,下面一起来学习下Python的Seaborn库中热力图(heatmap)如何来进行使用. 本次运行的环境为: windows 64位系统 python 3.5 jupyter notebook ​ 1 构造数据 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib…

matplotlib在python中一般会与numpy同时出现,解决一些科学计算和数据的可视化问题. matplotlib其实就是matlib在python中的实现,因此不会有太大的难度,而由于python自身在处理大数据方面的优势,使python和hadoop.hive甚至spark都有很好的结合,那么Python中的 可视化会更加的重要. 1.python实现一个正弦函数 plt.title(u'sin函数图',fontproperties=font)  #设置标题 plt.xlabel(u…

一.数据分析的目的(利用大数据量数据分析,帮助人们做出战略决策) 二.什么是matplotlib? matplotlib: 最流行的Python底层绘图库,主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB,模仿MATLAB构建,能将数据进行可视化.更直观的呈现.使数据更加客观.更具说服力. 三.matplotlib模块的使用基本要点,根据不同的需求选择不同的图表,常用如折现图.散点图.柱状图等. 四.matplotlib能够绘制折线图,散点图,柱状图,直方图,箱线图,饼图等,但是,我们需要知道不同的…

安装seaborn,可以使用 pip: pip install seaborn 也可以使用 conda: conda install seaborn 一个简单的箱线图: import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="ticks") # Initialize the figure with a logarithmic x axis f, ax = plt.su…

导入相关模块 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np 基本图表 散点图:scatter N = 1000 x = np.random.randn(N) y = np.random.randn(N) plt.scatter(x,y) plt.show() scatter的函数签名如下 scatter(x,y,s=None,c=None,marker=None,cmap=None,norm=None…

Seaborn-Powerful Matplotlib Extension seaborn实现直方图和密度图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline s1=pd.Series(np.random.randn(1000)) plt.hist(s1)#直方图 结果: (array([ 1., 4., 19., 88.,…

可以看链接:https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78820654 1.import seaborn as sns 2.seaborn的主题风格(5种):如黑底.白底.要格子.不要格子等.sns.set_style("dark") (1)sns.set():想使用seaborn默认样式可以采用set函数, (2)seaborn预先定义了5中主题样式,以适合不同场景需要,分别是:darkgrid, whitegrid, dark, w…

参考链接:https://blog.csdn.net/theonegis/article/details/51037850 官方文档:https://matplotlib.org/3.1.0/api/_as_gen/matplotlib.animation.FuncAnimation.html 我们可以使用Matplotlib的animation类的FuncAnimation()方法来制作动画,只需要提供一个动态更新数据的函数 需要注意的是,这个函数需要以元组的形式返回一个需要在下一次绘图中更新…

前言 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的Python库.Echarts是百度开源的一个数据可视化 JS 库,可以生成一些非常酷炫的图表. Pyecharts在1.x版本之后迎来重大更新,与老版本(0.5X)已是两个完全不同的版本,所以很多小伙伴在使用Pyecharts出现了类似'pyecharts' has no attribute 'xxx'的报错,那是因为你安装了1.x的版本却使用了0.5x的调用方法. 当然如果你更习惯使用0.5X版本的可以通过如下语句来进行安装:…

方法一:指定字体 import matplotlib.pyplot as plt myfont = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='/home/dai/SimHei.ttf') plt.plot([0, 1], [1, 2]) plt.title('显示中文', size=16, fontproperties=myfont) #在每一个需要显示中文的地方指定字体 这种方法比较麻烦,每次画图都需要指定字体 方法二:添加字体到matplot…

除了从文件加载数据,另一个数据源是互联网,互联网每天产生各种不同的数据,可以用各种各样的方式从互联网加载数据. 一.了解 Web API Web 应用编程接口(API)自动请求网站的特定信息,再对这些信息进行可视化.每次运行,都会获取最新的数据来生成可视化,因此即便网络上的数据瞬息万变,它呈现的信息也都是最新的. Web API是网站的一部分,用于与使用非常具体的URL请求特定信息的程序交互.这种请求称为API调用.请求的数据将以易于处理的格式(如JSON或CSV)返回. GitHub(http…

之前在今日头条中更新了几期的Matplotlib教学短视频,在圈内受到了广泛好评,现应大家要求,将视频中的代码贴出来,方便大家学习. 为了使实例图像显得不单调,我们先将绘图代码贴上来,此处代码对Figure背景设置无影响. 默认背景下图像及代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import matplotlib.image as img from matplotlib.fo…

1 >>> import matplotlib.pyplot as plt 2 >>> plt.axis([0,5,0,20]) 3 [0, 5, 0, 20] 4 >>> plt.title('my first plot',fontsize=20,fontname='Times New Roman') 5 <matplotlib.text.Text object at 0x0000000005254208> 6 >>>…

matplotlib API函数都位于matplotlib.pyplot模块,通常引入约定为:import matplotlib.pyplot as plt 1.Figure和Subplot 图像都位于Figure对象,可以用plt.figure创建,fig=plt.figure().其有一个选项figsize用于确保当图片保存到磁盘时具有一定的大小和纵横比.不能通过空Figure绘图,必须用add_subplot创建一个或多个subplot才行.ax1=fig.add_subplot(2,2,…

参考matplotlib官方指南: https://matplotlib.org/tutorials/introductory/pyplot.html#sphx-glr-tutorials-introductory-pyplot-py pyplot是常用的画图模块,功能非常强大,下面就来见识下它的能力吧 1.快速画出常见图形 2.使用关键字字符串作图 3.使用类别变量画图 4.创建多图 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.…

参考matplotlib官方指南: https://matplotlib.org/tutorials/introductory/usage.html#sphx-glr-tutorials-introductory-usage-py matplotlib的用户指南分为三个等级:入门,中级,高级.在入门级,主要介绍下图内容 这里我首先介绍 使用指南 部分,即 Usage Guide. 1.一张图的组成 在使用matplotlib画图时,你会发现各种参数,下面就说说这些参数具体设置什么 2.画图函数的…

导入相关模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd 中文显示设置 在之前,绘图时均使用的是英文,并没有使用过中文,那是因为直接使用中文会遇到乱码的问题,就比如: a = (1,3,2,5,4) b = (2,5,3,4,1) plt.plot(a) plt.xlabel('类型') plt.ylabel('数量') plt.title('某商店货物数量') plt.show() 当然,并不是因…

导入相关模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd 图表设置 添加X.Y轴标签以及图标标题 a = (1,3,2,5,4) b = (2,5,3,4,1) plt.plot(a) plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Test') plt.show() 添加图例 简单的图例仅需要在画图函数中添加一个label标签就行,在绘制完后调用plt.leg…

最近总是需要用matplotlib绘制一些图,由于是新手,所以总是需要去翻书来找怎么用,即使刚用过的,也总是忘.所以,想写一个入门的教程,一方面帮助我自己熟悉这些函数,另一方面有比我还小白的新手可以借鉴,大神就绕路吧.这篇文章是根据<利用Python进行数据分析>总结出来的,不是很全面,但是作为入门,足够了. 首先,需要能启动IPython 交互界面吧,这个如果还没有启动的话,就自行百度吧. 如果安装了Anaconda,那么以这种方式启动IPython吧. 这样会将IPython配置为使用你所…

详细的参考链接:更详细的:https://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5615947.html 图像.子图.坐标轴以及记号 Matplotlib中图像的意思是打开的整个画图窗口,[图像]里有所谓的[子图],子图的位置是有坐标网格确定的,而[坐标轴]的位置却不受任何限制,可以放在图像中的任何位置 上篇中是使用隐式的方法来绘制图像以及坐标轴,当我们使用plot()时,matplotlib调用gca()函数以及gcf()函数获取当前的坐标轴和图像,如果获取不到图像,则会调用fi…

参考链接:https://www.cnblogs.com/dudududu/p/9149762.html 更详细的:https://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5615947.html Matplotlib是一个2D绘图库,在绘图及显示效果方面更加出色,它和大名鼎鼎的matlab并不是一个软件,可以认为前者是后者迁移到Python上的图形库 使用: 安装matplotlib pip install matplotlib 我们先从简到繁,先绘制一组正弦和余弦图像,然后再逐步…

官方帮助文档 patches - Matplotlib 1.5.1 documentation patches 下主要包含的常用图形类有: Eclipse Circle Wedge 1. plt.gca().add_patch(**) 注意,创建的图形对象不会直接在 figure 中显示,需要添加进 axis. import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Wedge a = We…

pyplot官网教程https://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html #导入matplotlib的pyplot模块 import matplotlib.pyplot as plt plot用于绘制线条 ''' 第1步:定义x和y坐标轴上的点 ''' #x坐标轴上点的数值 x=[1, 2, 3, 4] #y坐标轴上点的数值 y=[1, 4, 9, 16] ''' 第2步:使用plot绘制线条 第1个参数是x的坐标值,第2个参数是y的坐标值 '''…

bar的参考链接:https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html 第一种办法 一种方法是每次都重新画,包括清除figure def animate(fi): bars=[] if len(frames)>fi: # axs.text(0.1,0.90,time_template%(time.time()-start_time),transform=axs.transAxes)#所以这样 time_text.s…

Text 为plots添加文本或者公式,反正就是添加文本了 参考链接:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.text.html#matplotlib.pyplot.text 参考链接(应用):https://matplotlib.org/tutorials/text/text_intro.html#sphx-glr-tutorials-text-text-intro-py 补充: 获取设置的text: 参考链接:https://…