数据分析与展示---Matplotlib入门】的更多相关文章

简介: 一:Matplotlib库的介绍 (一)简单使用 二:区域划分subplot 三:plot函数 四:pyplot的中文显示 (一)方法一:修改rcParams参数 (二)方法二(推荐),在有中文地方增加属性:fontproperties 五:pyplot的文本显示方法 六:pyplot的子绘图区域 (一)subplot2grid() (二)GridSpec类加上subplot方法 一:Matplotlib库的介绍 (一)简单使用 import matplotlib.pyplot as p…
Matplotlib库入门 Matplotlib库介绍 Matliotlib库是Python优秀的数据可视化第三方库. Matliotlib库的效果见:http://matplotlib.org/gallery.html Matplotlib库由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发. matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令字库,相当于快捷方式.导入方式如下: import matplotlib.pyplot as plt 范例:使用Matplotlib库绘图…
Matplotlib库介绍:优秀的数据可视化第三方库 使用:Matplotlib库由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发,matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 Pyplot的plot()函数 Pyplot的中文显示:第一种方法 pyplot并不默认支持中文显示,需要rcParams修改字体实现 Pyplot的中文显示:第二种方法 在有中文输出的地方,增加一个属性:fontproperties Pyplot的文本显示 Pyplot的子绘图区…
Matplotlib库入门 Matplotlib基础绘图函数示例 pyplot基础图表函数概述 函数 说明 plt.plot(x,y,fmt, ...) 绘制一个坐标图 plt.boxplot(data,notch,position) 绘制一个箱体图 plt.bar(left,height,width,bottom) 绘制一个条形图 plt.barh(width,bottom,left,height) 绘制一个横向条形图 plt.polar(theta,r) 绘制极坐标图 plt.pie(dat…
一:基本绘图函数(这里介绍16个,还有许多其他的) 二:pyplot饼图plt.pie的绘制 三:pyplot直方图plt.hist的绘制 (一)修改第二个参数bins:代表直方图的个数,均分为多段,取其中的每段均值 (二)normed为1代表我们要使用归一化数据(所占比例)在y轴,为0表示每个期间所占个数 四:pyplot极坐标图bar的绘制(角度空间内展示效果不错,在生活中不常用) 五:pyplot散点图的绘制(面向对象绘制:各种绘制函数变为当前图表区域对象的方法,这是推荐的方法) 六:引力…
Pyplot基础图表函数 Pyplot饼图的绘制: Pyplot直方图的绘制: Pyplot极坐标图的绘制: Pyplot散点图的绘制: 单元小结: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import wavfile rate_h, hstrain= wavfile.read(r"H1_Strain.wav","rb") rate_l, lstrain= wavfile.re…
概括: 一:数据维度 (一)一维数据 (二)二维数据 (三)多维数据 (四)高维数据 二:Numpy的数组对象:ndarray (一)Numpy介绍 (二)N维数组对象ndarray (三)ndarray的元素类型 (四)当ndarray数组由非同质对象构成时 三:ndarray数组的创建方法 (一)从python中的列,元组等类型创建ndarray数组 (二)使用Numpy中函数创ndarray数组,如:arange,ones,zeros等 (三)使用Numpy中其他函数创建ndarray数组…
这是我学习北京理工大学嵩天老师的<Python数据分析与展示>课程的笔记.嵩老师的课程重点突出.层次分明,在这里特别感谢嵩老师的精彩讲解. NumPy库入门 数据的维度 维度是一组数据的组织形式.数据维度就是在数据之间形成特定关系表达多种含义的一个概念. 一维数据: 一维数据由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织.对应列表.数组和集合等概念. 列表和数组:一组数据的有序结构. 区别: 列表:数据类型可以不同 数组:数据类型相同 二维数据: 二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的组合…
0 数据分析之前奏 课程主要内容:常用IDE:本课程主要使用:Anaconda Anaconda:一个集合,包括conda.某版本Python.一批第三方库等 -支持近800个第三方库 -适合科学计算领域 -包含多个主流工具 -开源免费 -跨平台 本身不是个ide 是将多个工具集成在一起的 conda -一个工具,用于包管理和环境管理 -包管理与pip类似,管理Python第三方库 -环境管理能够允许用户使用不同版本的Python,并能灵活切换 conda将工具.第三方库.Python版本.co…
这次,让我们使用一个非常有名且十分有趣的玩意儿来完成今天的任务,它就是jupyter. 一.安装jupyter matplotlib入门之前,先安装好jupyter.这里只提供最为方便快捷的安装方式:pip install jupyter. 启动jupyter也十分简单:jupyter notebook 执行命令后,自动启动服务,并自动打开浏览器,jupyter就长这样 找到你想要的目录,右上角new-->python3新建一个可以执行python3代码的jupyter文件 新文件长这样.虽说每…
0 简单介绍 Matplotlib是一个Python语言的2D绘图库,它支持各种平台,并且功能强大,能够轻易绘制出各种专业的图像. 1 安装 pip install matplotlib 2 入门代码示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(100, 201) plt.plot(data) 结果: 对照着这个线形图,我们来讲解一下三行代码的逻辑: 通过np.arange(100, 201)生成一个…
章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotlib 直方图 Matplotlib 散点图 Matplotlib 填充图 Matplotlib 网格 Matplotlib 极坐标图 Matplotlib 3D图 Matplotlib 保存图形 绘制一个简单图形 让我们从一个简单的…
Numpy库入门 从一个数据到一组数据 维度:一组数据的组织形式 一维数据:由对等关系的有序或无序数据构成,采用线性方式组织. 可用类型:对应列表.数组和集合 不同点: 列表:数据类型可以不同 数组:数据类型相同 二维数据:由多个一维数据构成,是一维数据的组合形式. 表格是典型的二维数据 多维数据:由一维或二维数据在新维度上扩展形成. 高维数据:仅利用最基本的二元关系展示数据间的复杂结构. 键值对将数据组织起来的形式 一维数据:列表和集合类型 二维数据:列表类型 多维数据:列表类型 高维数据:字…
简介 一:Pandas库的介绍 二:Pandas库的Series类型 (一)索引 (1)自动索引 (2)自定义索引 (二)Series类型创建 (1)列表创建 (2)标量值创建 (3)字典类型创建(将字典键作为索引) (4)从ndarray类型创建 (三)基本操作 三:Pandas库的DataFrame类型 (一)DataFrame创建 (1)ndarray创建 (2)字典创建(值为Series类型) (3)字典创建(值为列表类型)字典键都是列索引,行索引是自带或者我们使用index创建的 (二…
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…
环境: Windows10 python3.6.4 numpy1.14.1 matplotlib2.1.2 工具:Cmder 目录: 1.线性图 2.散点图 3.饼状图 4.条形图 5.直方图 例1:一条简单的线性直线 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(100, 201) ##可以尝试改下范围值看看图片有什么变话 plt.plot(data) plt.show() 注: 1.通过np.arang…
Matplotlib绘图和可视化 简介 我的前面两篇文章介绍了 Nimpy ,Pandas .今天来介绍一下Matplotlib. 简单来说,Matplotlib 是 Python 的一个绘图库.它包含了大量的工具,你可以使用这些工具创建各种图形,包括简单的散点图,正弦曲线,甚至是三维图形.Python 科学计算社区经常使用它完成数据可视化的工作. 你可以在他们的网站上了解到更多 Matplotlib 背后的设计思想,但是我强烈建议你先浏览一下他们的图库,体会一下这个库的各种神奇功能. 画一个简…
文章目录 Note 数据 准备开始 操控风格 我错了!!! 定制图像 特别注意!!! figsize=(width, height)!!! 格式化标签 组合多个可视化对象? 保存你的图片 matplotlib教程学习笔记 这篇教程旨在展示如何开始.完善.结束可视化过程.我们将以一些原始的数据为开端,以保存可视化的图片为结尾.在其过程中,我们会展示一些整洁的特性和实用的练习. Note figure对象是图片的最终体,可能包含1个或多个Axes对象 Axes对象代表独立的plot,请不要把它和ax…
文章目录 Line Plot One figure, a set of subplots Image 展示图片 展示二元正态分布 A sample image Interpolating images 插值图像? Clip path Contouring and Pseudocolor 轮廓与伪彩色 Histograms hist() Paths Three-dimensional plotting Streamplot 流线图? Ellipses 椭圆 Bar charts 条形图 Pie c…
一.Pandas库入门 1. Pandas库的介绍 http://pandas.pydata.org Pandas是Python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具 import pandas as pdPandas基于NumPy实现,常与NumPy和Matplotlib一同使用 两个数据类型:Series, DataFrame 基于上述数据类型的各类操作:基本操作.运算操作.特征类操作.关联类操作 NumPy                        Pandas基础数据类型    …
一.Matplotlib库入门 1. Matplotlib库的介绍 http://matplotlib.org/gallery.html可查看Matplotlib库的效果 Matplotlib库由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([3,1,4,5,2]) plt.plot()只有一个输入列表或数组时,参数被当作Y轴,X…
1.列表与数组 在python的基础语言部分,我们并没有介绍数组类型,但是像C.Java等语言都是有数组类型的,那python中的列表和数组有何区别呢? 一维数据:都表示一组数据的有序结构 区别: 列表:数据类型可以不同,如:[3.1413,'pi',3.1404,[3.1402,2.34],'3.2376'] 数组:数据类型相同 .如[3.14,34.34,3433.3,343.23] 二维数据:二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的集合形式!表格是典型的二维数据! 注意:表格的表头,可以是…
主要内容是Matplotlib库的基本使用和方法 1 Matplotlib库 1.1 Matplotlib的介绍 Python优秀的数据可视化第三方库 数据可视化就是将数据以特定的图形图像的方式展示出来, 使数据更加的直观明了 范例网站 Matplotlib库是由各种可视化类构成, 内部结构复杂 为了简洁使用, 可以使用matplotlib.pyplot这个绘制各类可视化图形的命令子库, 类似于快捷方式的库来简化操作 导入 import matplotlib.pyplot as plt 同样pl…
matplotlib 一.Matplotlib基础知识 Matplotlib中的基本图表包括的元素 - x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线 - x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 - x轴和y轴刻度标签 tick label 表示特定坐标轴的值 - 绘图区域(坐标系) axes 实际绘图的区域 - 坐标系标题 title 实际绘图的区域 - 轴标签 xlabel ylabel 实际绘图的区域 包含单条曲线的图 注意:y,x轴的值必须为数字 import n…
单元4:Matplotlib库入门 matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Aug 2 10:03:57 2019 @author: ASUS """ import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([0,2,4,6,8],…
综合前述的类.函数.matplotlib等,完成一个随机移动的过程(注意要确定移动的次数,比如10万次),每次行走都完全是随机的,没有明确的方向,结果是由一系列随机决策确定的,最后显示出每次移动的位置的图表. 思考: 1)每次走动多少个像素,由随机函数决定,每次移动方向也随机确定.由随机方向和随机像素共同移动位置大小和方向. 2)保证将每次移动的位置保存在列表中,供后面matplotlib调用,生成图表. 故而,可以分成两个文件,一个为rand_moving类,生成走动像素.方向,并记录相关数据…
鉴于上一篇中最后三个问题: 1.上述程序是否能进行优化(比如功能相同的) 2.创建三个3个实例,用了3个语句,能否建一个函数,只输入一个数n,就自动创建n个实例?同时,每个实例的num_times随机,(n比较大时,num_times应该比较小) 3.当实现上述功能后,程序运行,只输入一个参数(创建实例的个数),就会自动生成对应的num_times,并分别调用相关函数生成对应图表. 可以,在类Rand_moving()中计算每一步的方向和移动位置时,都用到了一个乘法公式, x_direction…
摘要:先介绍条形图直方图,然后用随机数生成一系列数据,保存到列表中,最后统计出相关随机数据的概率并展示 前述介绍了由点进行划线形成的拆线图和散点形成的曲线图,连点成线,主要用到了matplotlib中的plot()和scatter()这个函数,但在实际生活工作中,不仅有折线图,还经常会出现月份经济数据对比图,身高统计图等,制成图表就很容易对比看出差异. 下面用matplotlib中bar()函数和hist()来实现条形图和直方图. 一.bar()函数 bar()函数的最主要的几个参数如下: ba…
饼图常用于统计学模块,画饼图用到的方法为:pie( ) 一.pie()函数用来绘制饼图 pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=…
前几篇都是手动录入或随机函数产生的数据.实际有许多类型的文件,以及许多方法,用它们从文件中提取数据来图形化. 比如之前python基础(12)介绍打开文件的方式,可直接读取文件中的数据,扩大了我们的数据来源.下面,将展示几种方法. 一.我们将使用内置的 csv 模块加载CSV文件 CSV文件是一种特殊的文本文件,文件中的数据以逗号作为分隔符,很适合进行数据的解析.先用excle建立如下表格和数据,另存为csv格式文件,放到代码目录下. 包含在Python标准库中自带CSV 模块,我们只需要imp…