一.折线图 二.散点图 三.条形图 四.直方图 五.饼图 一.折线图折线图用于显示随时间或有序类别的变化趋势 from matplotlib import pyplot as plt x = range(2, 26, 2) y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 27, 22, 18, 15] # 设置图片大小 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=180) # 绘制图形,plot折线图 plt.plot(x, y) # 保存图形

#coding=utf-8 """ 用matplotlib.pyplot画简单的折线图,直方图,散点图 """ import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5,6] y=[0.4,0.5,2,4,6,1] #画折线图 plt.plot(x,y) plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.title("line chart&qu

matplotlib是一个可视化数据的模块,安装前需要先安装Visual Studio Community:然后去https://pypi.python.org/pypi上查找matplotlib并下载:最后安装:python -m pip install matplotlib-2.0.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl: (安装过程中需要联网下载相关模块) 本例使用matplotlib模块画简单的折线图: from matplotlib import pyplot from

1. 背景 Python在一些数据可视化的过程中需要使用 plt 函数画柱状图和折线图. 2. 导入 import matplotlib.pyplot as plt 3. 柱状图 array= np.array(array) plt.hist(array, bins=50,facecolor="red", edgecolor="red" ,linewidth=5,alpha=0.7) plt.xlabel("") plt.ylabel("

利用pandas读取Excel表格,用matplotlib.pyplot绘制直方图.折线图.饼图 数据: 折线图代码: import  pandas  as pdimport  matplotlib.pyplot as plt​plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号​df = pd.read_excel('qua

achartengine画出动态折线图的效果最近有个项目需要用到实时曲线图,我也上网搜索了一下,最后还是选择使用achartengine这个现成的东西,毕竟自己再canvas一下实在是太麻烦,而且项目时间上也不允许,虽然这个画图引擎比较简单,不过勉强够用了. 下一步问题就来了,我仓促上手,只会画静态图,就是事先定义好几个坐标,然后activity载入的时候折线就已经画好了,可是我的项目要求我每隔一秒种都要把新搜集到的数据添加到图表中去,类似于windows中那个任务管理器里的性能统计图,网上搜来

引入: import matplotlib.pyplot as plt 基本语法: plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) x:x轴数据,列表或数组,可选 y:y轴数据,列表或数组 format_string:控制曲线的格式字符串,可选,如不写为默认格式 color:控制颜色,color='green' linestyle:线条风格,linestyle='dashed' marker:标记风格,maker='o' makerfacecolor:标记颜色,m

最近几天都在研究chartist,因为echarts生成的图是位图,导成PDF的时候不够清晰.而chartist是搜到的免费插件中呼声较高的,基于SVG. 今天主要是想举一些代码例子给大家,介绍下如何同时显示折线图和柱状图.chartist是响应式的,虽然我对响应式还不是很理解,理解的童鞋欢迎留言,算礼尚往来吧,哈哈 首先展示下最终的样子: chartist本身没有在同一个图上既画折线图又画柱状图的功能,但是,通过孜孜不倦的搜索,发现了workaround.接下来说下思路: 准备三个DIV,一个

用matplotlib模块 #!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂水寒城 功能:折线图.散点图测试 ''' import random import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt def list2mat(data_list,w): ''' 切片.转置 ''' mat=[] res=[] for i in range(0,len(data_list)-w+1,w): mat

1.函数形式 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串(format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符 ) 关于*kwargs,有时候,函数的参数里会有(*args, *kargs),都是可变参数,*args表示无名参数,是一个元组,**kwargs是键值参数,相当于一个字典,比如你输入参数为:(1,2,3,4,k,a=1,b=2,c=3),*args=(1,2,3,4,k),*

由于写论文要将“哈密顿回路问题(TSP)”的求解中间结果表示出来,查了一下使用程序画多边形图形.现在在总结一下,这个图是“由给定节点首尾相连的”闭合多边形. 1.使用matlab作闭合多边形图 没有找到直接画多边形的函数,只能是将各个点的坐标保存在数组中,将一个点与其相邻的点相连,并将最后一个点与第一个点连接.下面是一个示例的.m文件: clear; clc; a=[ ; ]; %要连接的点坐标 x;y [n,m]=size(a); :m-; line([a(,i),a(,i+)],[a(,i)

1.不带标记的 如: x=[1,5,3,7,4] plot(x) 2. 带标记 plot(x,'-*') '-s'  表示方格 '-p' 表示五角星 '-d' 表示菱形 '-h' 表示六角形 '-+' 表示用加号 '-o'  表示用圈 '-*'  表示星号 ..................... 3.有比较的折线,同时要有标记 x=[1,2,3,4,5] y=[1,2,3,4,5] z=[6,5,4,3,2] plot(x,y,'-s',x,z,'-*') 多条线比较: plot(x1,y1

目录 前言 (一)plt.plot()函数的本质 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (二)plt.plot()函数缺省x时 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (三)颜色控制符 (四)线形控制符 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.输出效果== (五)点的类型控制符 ==1.普通点类型== ==2.三角点== ==3.三叉点== ==4.多边形点== ==5.其他形状点== ==注:三种控制符可以单独使用,也可以组合使用== (六)风格

显示两张图片的代码: import numpy as np from scipy.misc import imread, imsave, imresize import matplotlib.pyplot as plt img = imread('cat.jpg') print(img.dtype, img.shape) # uint8 (500, 500, 3) img_tinted = img * [1, 0.1, 0.5] # RGB img_tinted = imresize(img_t

不多说,直接上干货! 最近,在帮导师,干此项目.其中需要 现在,我带你来一步一步地画出来. 第一步:插入  ->  图表 第二步: 第三步:弹出,默认的数据和图表. 第四步: 第五步: 第六步: 第七步:显示出数据 第八步:做最后的修改

虽然最后做成PPT里的图表会被要求用EXCEL画,但当我们只是在分析的过程中,想看看数据的走势,直接在SAS里画会比EXCEL画便捷的多. 修改起来也会更加的简单,,不用不断的修改程序然后刷新EXCEL里的透视表,,甚至有时还是需要重新插入图表等等麻烦的操作. 以下将介绍折线图(PROC GPLOT的用法): 先看代码: AXIS1 ORDER=(1990 TO 2012 BY 5) MINOR=(NUMBER=1);AXIS2 ORDER=(13000 TO 20000 BY 1000) MI

在Windows下使用客户端,直接可以打开.plt文件的gnuplot格式的文件,open->xx.plt 在Linux下使用shell 运行gnuplot脚本, 结果一闪而过.解决办法是在 程序末尾+一句: pause -1 #让程序永久暂停 操蛋的GNUPLOT命令简写,本来命令就很多,现在都用简写,谁tm知道是什么意思,而且还不好查.文档里面也是一大坨.简写是方便了,但是 让新手玩家欲哭无泪.所以本屌觉得这是个傻逼的 缩写方案. 转自:http://qbk378.lofter.com/ 谈

通常使用AChartEngine画出的折线图,如果背景不是黑色,则会在折线图的坐标轴旁边出现黑边,如图所示: 试了好多设置,最后终于发现,去除黑边的设置是: mRenderer.setMarginsColor(Color.TRANSPARENT); 即把margin设置为透明,可以根据实际情况调整. mRenderer是XYMultipleSeriesRenderer类型. 去除之后的效果是:

一.需要实现的目标是: 1.将数据绑定到pie的后台数据中,自动生成饼图. 2.生成的饼图有详细文字的说明. 1.设置chart1的属性Legends中默认的Legend1的Enable为false: 如图1所示: 图1 2.设置Series的ChartType为Pie,如图2所示: 图2 图3 3.后台绑定数据       List<string> xData = new List<string>() { "A", "B", "C

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

这里利用Jake Vanderplas所著的<Python数据科学手册>一书中的数据,学习画图. 数据地址:https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/data-CDCbirths/master/births.csv 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取csv文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt birth=p