最近在用python中的matplotlib画折线图,遇到了坐标轴 "数字+刻度" 混合显示.标题中文显示.批量处理等诸多问题.通过学习解决了,来记录下.如有错误或不足之处,望请指正. 一.最简单的基本框架如下:已知x,y,画出折线图并保存.此时x和y均为数字. # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib的pyplot子库,用于画简单的2D图 import random x= range(0…

Matplotlib安装 NumPy库方便数值运算,但枯燥的数据并不利于人们的直观理解. 数据需要可视化. Matplotlib:一个数据可视化函数库 使用前需要安装  利用Python自带的pip工具自动安装  访问python官网提供的扩展包下载页面安装 https://pypi.python.org/pypi pyplot子库 Matplotlib的子库pyplot提供了2D图表制作的基本函数, 实现如: 创建图形, 在图形上创建画图区域, 在画图区域上画线,在线上标注等功…

原文链接:http://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/20523679 参考资料:http://matplotlib.org/gallery.html   matplotlib画廊 有少量修改,如有疑问,请访问原作者! 首先补充一下:两种体系7种颜色 r g b y m c k (红,绿,蓝,黄,品红,青,黑) 在科研的过程中,坐标系中的XY不一定就是等尺度的.例如在声波中对Y轴取对数.肆意我们也必须知道这种坐标系如何画出来的.  1:对数坐标图…

折线图: import matplotlib.pyplot as plt y1=[10,13,5,40,30,60,70,12,55,25] x1=range(0,10) x2=range(0,10) y2=[5,8,0,30,20,40,50,10,40,15] plt.plot(x1,y1,label='Frist line',linewidth=3,color='r',marker='o', markerfacecolor='blue',markersize=12) plt.plot(x2…

在作图过程中,需要绘制多个变量,但是每个变量的数量级不同,在一个坐标轴下作图导致曲线变化很难观察,这时就用到多个坐标轴.本文除了涉及多个坐标轴还包括Axisartist相关作图指令.做图中label为公式的表达方式.matplotlib中常用指令. 一.放一个官方例子先 from mpl_toolkits.axisartist.parasite_axes import HostAxes, ParasiteAxes import matplotlib.pyplot as plt import nu…

一:散点图: scatter函数原型   其中散点的形状参数marker如下:   其中颜色参数c如下:     n = 1024 # 均值是0, 方差是1, 取1024个数 x = np.random.normal(0, 1, n) y = np.random.normal(0, 1, n) # 设置颜色值 T = np.arctan2(y, x) bar = plt.scatter(x, y, s=10, c=T, alpha=0.5, cmap='hot') # plt.xticks(()…

本文为学习笔记----总结!大部分为demo.一部分为学习中遇到的问题总结.包含怎么设置标签为中文等.matlab博大精深.须要用的时候再继续吧. Pyplot tutorial Demo地址为:点击打开链接  一个简单的样例: # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 4, 9, 16]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 执行结果为: 我仅仅指定了一组li…

Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单. Python中通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图.Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果.matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlb.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt…

箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况.例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等. 把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)分别为数据的第25%,50%和75%的数字. I-------------I o I-------------I o I-------------I o I-------------I Q1                Q2                 Q3 (lower quartile) …

这篇随笔是matplotlib画线的补充>>> #nocl参数控制图例中有几列,>>> import numpy as np>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> import pandas as pd>>> #nocl参数控制图例中有几列,>>> x = np.arange(0,10,1)>>> plt.plot(x,x,x,x*2,x,x/…