import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ''' legend 图例就是为了帮我们展示出每个数据对应的图像名称. 更好的让读者认识到你的数据结构. ''' x = np.linspace(-3, 3, 50) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 plt.figure() #set x limits plt.xlim((-1, 2)) plt.ylim((-2, 3)) # set new sticks new_sticks =…

matplotlib 强化学习 import matplotlib.pyplot as plt ... plt.show() #显示图像:下面都要写,就不重复了 二维图表 1. 基本图表 用plot方法画出x=(0,10)间sin的图像 x = np.linspace(0, 10, 30) #产生0-10之间的30…

Numpy库学习笔记: 1.array()   创建数组或者转化数组 例如,把列表转化为数组 >>>Np.array([1,2,3,4,5]) Array([1,2,3,4,5]) 还有,元组,range对象,arange 等转为数组 2.numpy库还有很多数组创建函数,如: Np.linspace(0,10,11)   #等差数组 Np.logspace(1,100,10)  #对数数组 3.一维数组,二维数组等,如: Np.zeros((3,3))   #全为0的33二维数组 Np…

全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) Echarts数据可视化开发代码注释全解 Echarts数据可视化开发参数配置全解 6大公共组件详解(点击进入): title详解. tooltip详解.toolbox详解.legend详解.dataZoom详解.visualMap全解 5大坐标系详解(点击进入): 地理坐标系geo详解.grid直角坐标系(xAxis.yAxis)详解.parallel平行坐标系详解.polar极坐标系详解.radar雷达坐标系详解 19种图表类型详解(点击进入,待续): s…

Numpy库 numpy:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合.树莓派Python v3默认安装已经包含了numpy. ①    导入模块 >>> import numpy as np ②    生成数组 >>> np.array([1, 2, 3, 4, 5])        # 把列表转换为数组 array([1, 2, 3, 4, 5]) >>…

1.添加图例 >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np >>> x = np.linspace(-3, 3, 50) >>> y1 = 2*x + 1 >>> y2 = x**2 >>> plt.figure() <Figure size 640x480 with 0 Axes> >>> plt…

matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. 本章节作为matplotlib的入门介绍,将较为深入地挖掘几个例子,从中理解和学习matplotlib绘图的一些基本概念. 先来看一个简单的例子:…

author:pprp Matplotlib数据可视化 [TOC] 安装 conda install matplotlib sudo apt-get install python-matplotlib 架构 scripting Artist backend Backend层 FigureCanvas对象实现绘图区域 Renderer在FigureCanvas上绘图 Event处理用户输入 Artist层 图中能看到的元素都是这个层的,比如标题,标签,刻度等 分为两种: primitive 原始…

1. 安装和文档 pip install matplotlib 官方文档 为了方便显示图像,还使用了ipython qtconsole方便显示.具体怎么弄网上搜一下就很多教程了. pyplot模块是提供操作matplotlib库的经典Python接口. # 导入pyplot import matplotlib.pyplot as plt 2. 初探pyplot plot()的参数表 matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs) The following for…

ggplot2中的legend包括四个部分: legend.tittle, legend.text, legend.key, legend.backgroud.针对每一部分有四种处理方式: element_text()绘制标签和标题,可控制字体的family, face, colour, size, hjust, vjust, angle, lineheight,当改变角度时,序将hjust调整至0或1.element_rect()绘制主要供背景使用的矩形,你可以控制颜色的填充(fill)和边界…