Matplotlib基本图形之直方图 直方图特点 由一系列高度不等的纵向条形组成,表示数据分布情况例如年级同学身高分布注意与条形图的区别 示例代码: import osimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt basedir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) resultdir = os.path.join(basedir, 'result') def create_hist(da…

Matplotlib基本图形之饼状图 饼状图特点: 饼状图显示一个数据系列中各项大小与各项总和的比例饼状图的数据点显示为整个饼状图的百分比 示例代码 import os import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt basedir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) resultdir = os.path.join(basedir, 'result') class…

Matplotlib基本图形之条形图2 1.绘制多条条形图 示例代码: import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt basedir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) resultdir = os.path.join(basedir, 'result') index = np.arange(4) A = [34,64,45,73] B = [44,53, 49,…

Matplotlib基本图形之条形图 条形图特点: 以长方形的长度为变量的统计图表用来比较多个数据分类的数据大小通常用于较小的数据集分析例如不同季度的销量,不同国家的人口 示例代码: import osimport timeimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt basedir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))resultdir = os.path.join(basedir, 'r…

Matplotlib基本图形之折线图折线图特点 折线图是用折线将各数据连起来组成的图形常用来观察数据随时间变化的趋势例如:股票价格,温度变化,等等 示例代码: import os import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates basedir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) resultdir…

Matplotlib基础图形之散点图 散点图特点: 1.散点图显示两组数据的值,每个点的坐标位置由变量的值决定 2.由一组不连续的点组成,用于观察两种变量的相关性(正相关,负相关,不相关) 3.例如:身高-体重,纬度-温度,等等 示例代码: import osimport timeimport matplotlib.pyplot as pltbasedir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))resultdir = os.path.join(b…

在学习Python的各种工具包的时候,看网上的各种教程总是感觉各种方法很多很杂,参数的种类和个数也十分的多,理解起来需要花费不少的时间. 所以我在这里通过几个例子,对方法和每个参数都进行详细的解释,这样对于0基础的人也可以快速的掌握Matplotlib基本图形操作. 首先导入numpy和matplotlib包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 使图形可以直接在notebook上显示 首先…

2D图形 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt 散点图 [散点图需要两个参数x,y,但此时x不是表示x轴的刻度,而是每个点的横坐标!] scatter() 通过散点图 可以研究 两个特征之间的关系 x = np.random.normal(loc=0,scale=5,size=1000) y = np.random.nor…

机器学习当中能深入浅出的方法第一步就是先学会用numpy了.numpy是一个第三方的开源python库,他提供了许多科学的数值计算工具,尤其是大型矩阵计算,但使用配置非常简单,结合matplotlib能够非常方便的将计算结果展示成各种图形,如点状图,折线图,散点图. 先搭建开发环境,首先到 https://www.anaconda.com/download/现在 适合你自己的安装包,这里我就下载了,Anaconda 5.1 mac版,python 是 3.6. 没梯子的可以到清华大学的镜像网站去…

matplotlib 中设置图形大小的语句如下: fig = plt.figure(figsize=(a, b), dpi=dpi) 其中: figsize 设置图形的大小,a 为图形的宽, b 为图形的高,单位为英寸 dpi 为设置图形每英寸的点数 则此时图形的像素为: px, py = a*dpi, b*dpi # pixels # e.g. # 6.4 inches * 100 dpi = 640 pixels 也就是说,同一像素尺寸的图形(比如 1200 * 600)可以有任意种不同的组…