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…

1. 启动 IPython 2. >> fig = plt.figure() >> ax1 = fig.add_subplot(346)          # 将画布分割成3行4列,图像画在从左到右从上到下的第6块 >> ax2 = fig.add_subplot(3,4,12) 3. 绘制几个点连接 >> plt.plot([1.5, 2, 4, -2, 1.6])…

matplotlib API函数都位于matplotlib.pyplot模块,通常引入约定为:import matplotlib.pyplot as plt 1.Figure和Subplot 图像都位于Figure对象,可以用plt.figure创建,fig=plt.figure().其有一个选项figsize用于确保当图片保存到磁盘时具有一定的大小和纵横比.不能通过空Figure绘图,必须用add_subplot创建一个或多个subplot才行.ax1=fig.add_subplot(2,2,…

参考链接:https://blog.csdn.net/theonegis/article/details/51037850 官方文档:https://matplotlib.org/3.1.0/api/_as_gen/matplotlib.animation.FuncAnimation.html 我们可以使用Matplotlib的animation类的FuncAnimation()方法来制作动画,只需要提供一个动态更新数据的函数 需要注意的是,这个函数需要以元组的形式返回一个需要在下一次绘图中更新…

详细的参考链接:更详细的:https://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5615947.html 图像.子图.坐标轴以及记号 Matplotlib中图像的意思是打开的整个画图窗口,[图像]里有所谓的[子图],子图的位置是有坐标网格确定的,而[坐标轴]的位置却不受任何限制,可以放在图像中的任何位置 上篇中是使用隐式的方法来绘制图像以及坐标轴,当我们使用plot()时,matplotlib调用gca()函数以及gcf()函数获取当前的坐标轴和图像,如果获取不到图像,则会调用fi…

参考链接:https://www.cnblogs.com/dudududu/p/9149762.html 更详细的:https://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5615947.html Matplotlib是一个2D绘图库,在绘图及显示效果方面更加出色,它和大名鼎鼎的matlab并不是一个软件,可以认为前者是后者迁移到Python上的图形库 使用: 安装matplotlib pip install matplotlib 我们先从简到繁,先绘制一组正弦和余弦图像,然后再逐步…

bar的参考链接:https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html 第一种办法 一种方法是每次都重新画,包括清除figure def animate(fi): bars=[] if len(frames)>fi: # axs.text(0.1,0.90,time_template%(time.time()-start_time),transform=axs.transAxes)#所以这样 time_text.s…

Text 为plots添加文本或者公式,反正就是添加文本了 参考链接:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.text.html#matplotlib.pyplot.text 参考链接(应用):https://matplotlib.org/tutorials/text/text_intro.html#sphx-glr-tutorials-text-text-intro-py 补充: 获取设置的text: 参考链接:https://…

效果: 代码: def scatter_curve(): # plt.subplot(1,1,1) n=1024 X=np.random.normal(0,1,n) Y=np.random.normal(0,1,n) T=np.arctan2(X,Y)#用于渐变色彩 plt.axes([0,0,1,1]) #和subplot差不多,四个参数指定区域的大小 #plt.axes([xmin,xmax]) plt.scatter(X,Y,s=4,c=T,alpha=0.5)#4代表点的大小 plt.x…

参考链接:https://blog.csdn.net/You_are_my_dream/article/details/53457960 fill()填充函数曲线与坐标轴之间的区域: x = np.linspace(0, 5 * np.pi, 1000) y1 = np.sin(x) y2 = np.sin(2 * x) plt.fill(x, y1, color = "g", alpha = 0.3) fill_between()填充两个函数曲线之间的部分: def wave_cur…

-----------------------------------------------------------Matplotlib:绘图和可视化------------------------------------------------------------------------------    Matplotlib:---------------------------------------------------是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包    一:…

Matplotlib:绘图和可视化 简介 简单绘制线形图 plot函数 支持图类型 保存图表 一 .简介 Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包.数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一,可以帮助我们完成很多操作,例如:找出异常值.必要的一些数据转换等.完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化. 安装方式: pip install matplotlib 引用方法: import matplotlib.pyplot as plt 二 .简单绘制线形图…

第1节 pandas 回顾 第2节 读写文本格式的数据 第3节 使用 HTML 和 Web API 第4节 使用数据库 第5节 合并数据集 第6节 重塑和轴向旋转 第7节 数据转换 第8节 字符串操作 第9节 绘图和可视化 pandas 回顾 一.实验简介 学习数据分析的课程,需要同学们掌握好 Python 的语言基础,和对 Numpy 与 Matplotlib 等基本库有一些了解.同学们可以参考学习实验楼的 Python 语言基础教程与 Python 科学计算的课程. pandas 是后面我们…

Python之绘图和可视化 1. 启用matplotlib 最常用的Pylab模式的IPython(IPython --pylab) 2. matplotlib的图像都位于Figure对象中. 可以使用plt.figure创建一个新的Figure,不能通过空Figure绘图,必须用add_subplot创建一个或多个subplot axes[0,1]可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴. 利用Figure的subplots_adjust方法可以修改间距,w…

抽象化|具体化: 如盒形图 | 现实中的图 功能性|装饰性:没有装饰和渲染 | 包含艺术性美学上的装饰 深度表达|浅度表达:深入层次的研究探索数据 | 易于理解的,直观的表示 多维度|单一维度:数据的多个层次 | 数据的单一维度 创造性|熟悉性:全新的方式进行可视化 | 被大众接受并且熟悉的方式 新颖性|冗余性: 每个元素只表述一次 | 每个元素表示多次 Matplotlib: Backend层 用于处理向屏幕或文件渲染图形 Artist层 包含图像绘制的容器:Figure, Subplot 及…

一.安装:绘图和可视化 pip install matplotlib 我们已经下好了anaconda 包含了绘图工具包 直接导入即可 import matplotlib.pyplotlib as plt 二.# 第一种图形 可视化绘图:折线图 # 上面由于是中文需要解决乱码的问题 b = [2,5,4,8,9,7,10] plt.plot(b) # 设置标题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unico…

Python在数据科学中的地位,不仅仅是因为numpy, scipy, pandas, scikit-learn这些高效易用.接口统一的科学计算包,其强大的数据可视化工具也是重要组成部分.在Python中,使用的最多的数据可视化工具是matplotlib,除此之外还有很多其他可选的可视化工具包,主要包括以下几大类: matplotlib以及基于matplotlib开发的工具包:pandas中的封装matplotlib API的画图功能,seaborn,networkx等: 基于JavaScrip…

学习路线 简介 简单绘制线形图 plot函数 支持图类型 保存图表 1.简介 Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包.数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一,可以帮助我们完成很多操作,例如:找出异常值.必要的一些数据转换等.完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化. 安装: pip3 install matplotlib 引用方法: import matplotlib.pyplot as plt 2.简单绘制线形图 plt.plot() # 绘图…

一.简单介绍Matplotlib 1.Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包 2.安装方法:pip install matplotlib 3.引用方法:import matplotlib.pyplot as plt 4.绘图函数:plt.plot() 5.显示图像:plt.show() 二.Matplotlib:plot函数 1.plot函数:绘制折线图 线型linestyle(-,-.,--,..) 点型marker(v,^,s,*,H,+,x,D,o,…) 颜色…

Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包. 安装方法:pip install matplotlib 引用方法:import matplotlib.pyplot as plt 绘图方法 绘图函数:plt.plot() #调用函数生成图像 显示图像:plt.show() #显示图像 注意:每显示一次就会把创建的图对象数据清空,当需要再次显示的话,就需要再创建一个数据 绘图函数语法:plt.plot(["数据1","数据2","数据3…

一.Matplotlib基础知识 1.1Matplotlib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 1.2 导包 import numpy as np import pandas as pd import matpl…

#matplotlib简单绘图之plot import matplotlib.pyplot as plt a=[1,2,3] b=[10,2,30] plt.plot(a)#纵坐标为a的值,横坐标为a的index,即0:1,1:2,2:3 plt.show() %matplotlib inline #上句为jupyter中的魔法函数,不需要plt.show(),只要运行plt.plot(a,b)就会出图,在别的编译器中无法使用 plt.plot(a,b) 结果: [<matplotlib.lin…

属性 *)调整图像边缘及图像间的空白间隔plt.subplots.adjust(6个参数) 图像外部边缘的调整可以使用plt.tight_layout()进行自动控制,此方法不能够很好的控制图像间的间隔.如果想同时控制图像外侧边缘以及图像间的空白区域,使用命令: plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2, right=0.8, top=0.8,hspace=0.2, wspace=0.3) *)subplot(111)参数为111,即中间没有逗号隔开的意思…

这个链接里有下面这个图(图里还有超链接):https://matplotlib.org/3.1.1/api/artist_api.html#matplotlib.artist.Artist 各种图例:(可以在不知道想要功能的基类时在这里面找):https://matplotlib.org/gallery/index.html 未分类: get_xticklabels()返回一个text object的list,可以参考text object的属性来设置想要的功能 text:https://mat…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5025772.html python有许多可视化工具,本书主要讲解matplotlib.matplotlib是用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).matplotlib的目的是为了构建一个MATLAB式的绘图接口.本书中的大部分图都是用它生成的.除了图形界面显示,还可以把图片保存为pdf.svg.jpg.png.gif等形式. 1.matplotlib API入门 Ipython可以用close()关闭界面.…

Python有很多可视化工具,本篇只介绍Matplotlib. Matplotlib是一种2D的绘图库,它可以支持硬拷贝和跨系统的交互,它可以在Python脚本.IPython的交互环境下.Web应用程序中使用.该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合使用一种GUI工具包(如IPython),Matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的食…

matplotlib API入门 使用matplotlib的办法最常用的方式是pylab的ipython,pylab模式还会向ipython引入一大堆模块和函数提供一种更接近与matlab的界面,matplotlib API函数位于matplotlib.pyplot模块中,其通常的引入约定是:import matplot.pyplot as plt 1.Figure和Subplot matplotlib的图像都位于Figure对象中,你可以用plt.figure创建一个新的Figure,不能通过…

博客地址:http://www.cnblogs.com/yudanqu/ Seaborn是对matplotlib的extend,是一个数据可视化库,提供更高级的API封装,在应用中更加的方便灵活.下面我简单介绍一下他的用法,实际应用的时候,可以直接从文档中查找这个库,这时候使用就很快捷了. 老样子,首先将使用它所需要的库导入进来,当然,其中包括numpy之类的是为了演示它的功能才导入的,大家要先理解一下每个库的作用. import numpy as np import pandas as pd…

如需转发,请注明出处:小婷儿的python  https://www.cnblogs.com/xxtalhr/p/10486560.html 一.数据可视化 data.mat 链接:https://pan.baidu.com/s/1XMi-71QzlzkGppN17AS1bw提取码:uddg 方法一 import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport pandas as pdimport scipy.io as sio #导入数据…

Mataplotlib是一个强大的python绘图和数据可视化工具包 安装方法:pip install matplotlib 引用方法:import matplotlib.pyplot as plt 绘图函数:plt.plot() 显示图像:plt.show() plot函数: 图像标注: 画布与子图: 可以画的图类型:‘’ 绘制K线图: 金融数据接口包:…