绘制散点+连线图: http://www.cnblogs.com/aaronhoo/p/5150596.html http://zhidao.baidu.com/link?url=Q1b7NG8eEz-e-pg5PonP1M0A70sctCvfMgyvtjbu7jdGzRQX5TTpg5vqKEvRb1Vc7iRQ2BBp9h--rKHsYLoxH_ 其他参考: http://blog.csdn.net/baibaibai66/article/details/51260759 http://ww

#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*- from matplotlib.pyplot import * x=[1,2,3,4]y=[5,4,3,2] # 创建新图标figure() # 对角线图 第1个参数:2行 第2个参数:3列的网格 第3个参数:图形在网格的位置subplot(231)plot(x,y) # 垂直柱状图subplot(232)bar(x,y) # 水平柱状图subplot(233)barh(x,y) # 堆叠柱状图-颜色间隔su

误差线用于显示数据的不确定程度,误差一般使用标准差(Standard Deviation)或标准误差(Standard Error). 标准差(SD):是方差的算术平方根.如果是总体标准差,那么用σ表示,如果是样本标准差,那么用s表示.标准差反映数据集的离散程度,标准差越小,就说明数据越集中在其平均值附近.公式:(总体),(样本)     标准误差(SE):是样本分布的标准差.如果是样本平均数分布的标准差,那么就称为SEM(standard error of the mean),就是说每次从总体

箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况.例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等. 把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)分别为数据的第25%,50%和75%的数字. I-------------I o I-------------I o I-------------I o I-------------I Q1                Q2                 Q3 (lower quartile) 

最近开始学习python编程,遇到scatter函数,感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下: 1.scatter函数原型 2.其中散点的形状参数marker如下: 3.其中颜色参数c如下: 4.基本的使用方法如下: #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot

线图 #定义 matplotlib.pyplot.plot() plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs) 解释说明: x和y分别代表坐标,x是可以不填,有默认值range(len(y)): 可选参数fmt是定义基本格式(如颜色.标记和线条样式)的便捷方式: #简单示例: plot(x,y) #默认的基本格式为"b-" plot(x,y,'bo

先来看看我们要实现的效果图吧: 先来看看Matplotlib的plot函数原型 plt.plot(x, y, color='r', maker='o', linestyle='-', linewidth=2.0) 注意上面的color.maker.linestyle在同时画多组线的时候,我们想调线性.颜色的时候,你估计会想到用个列表的形式实现: maker=['o', '^', '*'] 可惜,plot函数并没有实现这个功能,只能一次次指定,这里可以借助python的itertools迭代实现,

定义: 由一组不连续的点完成的图形 散点图: 包含正相关性,负相关性和不相关性. 散点图生成函数: plt.scatter(x,y) 演示代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt open,close=np.loadtxt(‘000001.txt’,delimiter=’,’,skiprows=1,usecols=(1,4),unpack=True) #参数: ‘文件名称’,delimiter=’分隔符’,skiprows=

对比常用统计图 折线图: 特点:能够显示数据的变化趋势,反映事物的变化情况.(变化) 直方图: 特点:绘制连续性的数据,展示一组或者多组数据的分布情况(统计) 条形图: 特点:绘制离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差距(统计) 散点图: 特点:判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律) 绘制散点图(plt.scatter) 假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律

我们常用的统计图如下: 1.学会绘制散点图 一个小demo: 假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律? a = [11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23] b = [26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,

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

一.特点 离散的数据,查看分布规律,走向趋势 二.使用 1.核心 plt.scatter(x, y) # x为x轴的数据,可迭代对象,必须是数字 # y为y轴的数据,可迭代对象,必须是数字 # x和y必须一一对应 2.例子 注意:在设置x轴或y轴刻度时,ticks和labes的值要一一对应 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager a = [11, 17, 16, 11, 12, 11, 12

In [1]: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体支持   1 饼图-pie()¶   1.1 pie()方法参数说明¶   pie()是matplotlib中画饼图的方法,其主要参数如下:  

-----------------------------------------------------------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:

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 本章我们将从一个简单的图形开始,演示

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: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. 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() Matplotlib:plot函数 plot函数:绘制折线图 线型linestyle(-,-.,--,..) 点型marker(v,^,s,*,H,+,x,D,o,…) 颜色color(b,g,r,

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 plt4.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,…) -

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 饼图是另一种常见的图形类型,可以使用

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 一个图(figure)中可以包含多个

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 为了统计分析,需要对数据进行可视化,