matplotlib是python中的一个画图库,继承了matlib(从名字上也看得出来)的优点和语法,所以对于熟悉matlib的用户来说是十分友好的. pylab和pyplot 关于pylab和pyplot,人们做过不少的讨论.这两个模块有哪些不同呢?pylab模块跟matplotlib一起安装,而pyplot则是matplotlib的内部模块.两者的导入方法有所不同,可选择其中一种进行导入. from pylab import * #或 import matplotlib.pyplot as…

1 基本绘图 在plot()函数中只有x,y两个量时. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成曲线上各个点的x,y坐标,然后用一段段直线连起来 # 利用linspace函数产生一个等差数列 x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 200) cos_y = np.cos(x) / 2 sin_y = np.sin(x) # 用直线连接曲线上各点 plt.plot(x, cos_y) plt.plot(x,…

一篇matplotlib库的学习博文.matplotlib对于数据可视化非常重要,它完全封装了MatLab的所有API,在python的环境下和Python的语法一起使用更是相得益彰. 一.库的安装和环境的配置 windows下:py -3 -m pip install matplotlib linux下:python3 -m pip install matplotlib 建议配合Jupyter使用.在jupyter notebook中,使用%matplotlib inline,即可进入交互页面…

数据可视化实例分析 作者:白宁超 2017年7月19日09:09:07 摘要:数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息.但是,这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂.为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察.然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,无法达到其主要目的,…

上次用 python 脚本中定期查询数据库,监视订单变化,将时间与处理完成订单的数量进行输入写入日志,虽然省掉了人为定时查看数据库并记录的操作,但是数据不进行分析只是数据,要让数据活起来! 为了方便看出已完成订单的趋势,又不想想到使用Excel, 想到手动绘制表格填入数据就充满了抵触,哈哈,能用代码完成的事绝不手操,不能愧对python! 先确保python环境和pip已经安装好 这个过程分为3步: 安装 jupyter-notebook  ——>  安装matplotlib  ——> 写代码…

01|Figure和Subplot: matplotlib的图像全部在figure对象里面,就像是一片画布.figsize是figure的一个设置大小的属性.一个figure里面可以有无数个subplot,用来存放坐标系. python程序开始的时候加上程序开头加"%matplotlib",可以显示figure,若是不加就跳不出figure图框.但是"%matplotlib inline"是直接表示在编程界面中的,不会再次跳出做图框的. 若是未指定在某个ax上作图,…

一.相关知识 官网介绍 matplotlib API 相关博客 matplotlib绘图基础 漂亮插图demo 使用seaborn绘制漂亮的热度图 fig, ax = plt.subplots(2,2),其中参数分别代表子图的行数和列数,一共有 2x2 个图像.函数返回一个figure图像和一个子图ax的array列表. 补充:gridspec命令可以对子图区域划分提供更灵活的配置. 中文显示方框问题 这是由于matplotlib文件夹内没有中文字体包导致的,实际上函数包本身是支持中文的,常见解…

contour 与contourf 是绘制等高线的利器. contour  - 绘制等高线 contourf - 填充等高线 两个的返回值值是一样的(return values are the same), 实际上contourf 相当于 contour filled (英语不好,具体是fill 还是 filled) 常用参数语法 mp.contourf(x, y, z, 等高线条数,cmap=颜色映射)# 等高线填充 mp.contour(x, y, z, 等高线条数,colors=颜色, l…

可视化展示在数据分析领域中是一个至关重要的点,好的可视化展示对我们的结果分析有更好的支持作用. 一.问题 在数据分析的时代里面我们需要将数据的可视化展现出来,更加方便用户的观察.如下图 有些时候我们需要将数据和地理关系连接起来,将数据更好的可视化操作,如下图,因此介绍pyecharts. 二.方法 解决我们可以使用matplotlib,可以使用指令[pip install matplotlib],除了这个以外将介绍一种由js渲染出来的动图——pyecharts,可以结合中国地图以及其他比较酷炫的…

下图是要用到的数据集,反映了从1984到2016年的失业率的变化 1.导入可视化模块import matlibplot.pyplot as plt, 函数plt.plot(x, y)确定折线图的点,x是由这些点的x坐标组成的列表,y是由这些点的y坐标组成 的列表.plt.show()显示图像,plt.xlabel()给x轴命名,plt.xticks()可以设置x坐标刻度点旋转指定角度,plt.title()给折线图命名 下面的代码是以上函数的应用 import pandas as pd impo…