一.函数 1.plot()    --   展示变量的趋势与变化 用法: plt.plot(x,y,ls="-",lw=2,label="plot figure") 参数说明: x:x轴上的数值 y:y轴上的数值 ls:折线图的线条风格 lw:折线图的线条宽度 label:标记图形内容的标签文本 代码实例: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.05,10,1000)…

  1.使用函数绘制matplotlib的图表组成元素 (1)函数plot---变量的变化趋势 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linespace(0.05, 10, 1000) #在x轴均匀取1000个点 y = np.cos(x) #对应的y值 plt.plot(x,y,ls="-", lw=2, label="plot figure") ''' ls-------->线条…

1 简介 matplotlib作为Python生态中最流行的数据可视化框架,虽然功能非常强大,但默认样式比较简陋,想要制作具有简洁商务风格的图表往往需要编写众多的代码来调整各种参数. 而今天要为大家介绍的dufte,就是用来通过简短的代码,对默认的matplotlib图表样式进行自动改造的Python库: 2 利用dufte自动改造matplotlib图表 通过pip install dufte安装完成后,我们就可以将dufte的几个关键API穿插在常规matplotlib图表的绘制过程中,目前…

1.图名,图例,轴标签,轴边界,轴刻度,轴刻度标签 # 图名,图例,轴标签,轴边界,轴刻度,轴刻度标签等 df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2),columns=['A','B']) fig = df.plot(figsize=(6,4)) # figsize:创建图表窗口,设置窗口大小 # 创建图表对象,并赋值与fig plt.title('Interesting Graph - Check it out') # 图名 plt.xlabel('Plot N…

Matplotlib 是一个python 的绘图库,主要用于生成2D图表. 常用到的是matplotlib中的pyplot,导入方式import matplotlib.pyplot as plt 一.显示图表的模式 1.plt.show() 该方式每次都需要手动show()才能显示图表,由于pycharm不支持魔法函数,因此在pycharm中都需要采取这种show()的方式. arr = np.random.rand(10) plt.plot(arr) plt.show() #每次都需要手动sh…

目录 在一张画布中绘制多个图表 加图表元素 气泡图 组合图 直方图 雷达图 树状图 箱形图 玫瑰图 在一张画布中绘制多个图表 Matplotlib模块在绘制图表时,默认先建立一张画布,然后在画布中显示绘制的图表. 如果想要在一张画布中绘制多个图表,可以使用subplot()函数将画布划分为几个区域,然后在各个区域中分别绘制不同的图表. subplot()函数的参数为3个整型数字: 第1个数字代表将整张画布划分为几行: 第2个数字代表将整张画布划分为几列: 第3个数字代表要在第几个区域中绘制图表,…

1. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline # 导入相关模块 # linestyle参数 plt.plot([i**2 for i in range(100)], linestyle = '-.') #不用设置的时候默认为直线‘-’ # '-' solid line style # '--' dashed line style # '-.' dash-d…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd arr1 = np.random.rand(10)#一维数组 arr2 = np.random.rand(10, 2)#二维数组 plt.plot(arr2) # plot可以没有横坐标,纵坐标为数组中的数据,横坐标对应着索引 plt.show() # 一维数组就是一条线,二维数组就是两条线 魔法方法 # %matplotlib inline # Spel…

代码 1 ''' 2 使用matplotlib创建图表,并显示在tk窗口 3 ''' 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 from matplotlib.pylab import mpl 6 from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg, NavigationToolbar2Tk 7 import tkinter as tk 8 import numpy as np 9 impo…

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import zoomed_inset_axes from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import mark_inset import numpy as np fig, ax = plt.subplots(figsize=[5, 4]) y = x = range(-20,20) ax.plot(x…