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. 在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不习惯,而且画图质量不高.…

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. 在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不习惯,而且画图质量不高.…

图表有很多个组成部分,例如标题.x/y轴名称.大刻度小刻度.线条.数据点.注释说明等等. 我们来看官方给的图,图中标出了各个部分的英文名称 Matplotlib提供了很多api,开发者可根据需求定制图表的样式. 前面我们设置了标题和x/y轴的名称,本文介绍更多设置其他部分的方法. 绘图 先绘制一个事例图.然后以此为基础进行定制. def demo2(): x_list = [] y_list = [] for i in range(0, 365): x_list.append(i) y_list…

1.基本设置 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline sns.set_style("ticks") sns.set_context("paper") # 设置风格.尺度 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告…

1. 线性关系数据可视化 lmplot( ) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline sns.set_style("darkgrid") sns.set_context("paper") # 设置风格.尺度 import warnings warnings.filterwarning…

1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt imp…

conda  install seaborn  是安装到jupyter那个环境的 1. 整体风格设置 对图表整体颜色.比例等进行风格设置,包括颜色色板等调用系统风格进行数据可视化 set() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % ma…

目前搜到的是,下载一个字体到程序路径,设置成默认字体.  https://blog.csdn.net/irene_loong/article/details/68955485 #图表显示中文设置 import matplotlib as mpl # 新增包 from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter #新增函数 mpl.rcParams['font.size'] = 15 # 设置字体大小 custom_fo…

引入 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 导入相关模块 使用 # 图表窗口1 → plt.show()       plt.plot(np.random.rand(10))       plt.show()      # 直接生成图表  特点:使用后无需写 show()   # 图表窗口2 → 魔法函数,嵌入图表 %matplotlib inline      x = np.random.ra…

画一个量随着时间变化的曲线是经常会遇到的需求,比如画软件用户数的变化曲线.画随时间变化的曲线主要用到的函数是matplotlib.pyplot.plot_date(date,num).由于其第一个变量是datetime类型的,所以对于string类型的数据输入,首先需要进行格式化操作. 一.使用strptime进行string的格式化 1.1一个基本例子 time=datetime.datetime.strptime('2014-12-28 13:49:30','%Y-%m-%d %H:%M:%…