Python中绘图配色(参照博文: Python-画图(散点图scatter.保存savefig)及颜色大全) # 可以直接使用配色编码 c=["#A52A2A" if tag == 1 else "#ADD8E6"] 'aliceblue': '#F0F8FF', 'antiquewhite': '#FAEBD7', 'aqua': '#00FFFF', 'aquamarine': '#7FFFD4', 'azure': '#F0FFFF', 'beige': '

前言 众所周知,通过数据绘图,我们可以将枯燥的数字转换成容易被人们接受的图表,从而让人留下更加深刻的印象.而大多数编程语言都有自己的绘图工具,matplotlib就是基于Python的绘图工具包,使用它我们可以仅仅使用几行代码就生成 饼图.直方图.功率谱.条形图.错误图.散点图.气泡图,甚至生成动态图型也都很轻松.而且它的绘图方法丰富,可以在各种交互式环境中运行,且生成的图像质量高.兼容各种硬拷贝格式. 博主也是在测试一个算法的时候,为了更直观的呈现数据走向,学习了它的相关用法,这篇博客大部分内

matplotlib自带的颜色 seaborn的颜色 装了seaborn扩展的话,在字典seaborn.xkcd_rgb中包含所有的xkcd crowdsourced color names. 使用的代码 plt.plot([1,2], lw=4, c=seaborn.xkcd_rgb['baby poop green']) 使用的颜色名称 [参考] [1](原)python中matplotlib的颜色及线条控制

echarts根据某一变量动态修改柱状图颜色 1.option中参数配置项series { "name":"Android", "type":"bar", "data":bData, //配置样式 itemStyle: { //通常情况下: normal:{ // 每个柱子的颜色即为colorList数组里的每一项,如果柱子数目多于colorList的长度,则柱子颜色循环使用该数组 color: funct

 matplotlib 色卡对应参数值 cnames = { 'aliceblue': '#F0F8FF', 'antiquewhite': '#FAEBD7', 'aqua': '#00FFFF', 'aquamarine': '#7FFFD4', 'azure': '#F0FFFF', 'beige': '#F5F5DC', 'bisque': '#FFE4C4', 'black': '#000000', 'blanchedalmond': '#FFEBCD', 'blue': '#0000

#-*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.family']='sans-serif' mpl.rcParams['font.sans-serif']=[u'SimHei'] data=np.random.randint(1,11,3) x=np.arange(len(data)) ############

def bar_chart_generator():     l = [1,2,3,4,5]     h = [20, 14, 38, 27, 9]     w = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]     b = [1,2,3,4,5]       fig = plt.figure()     ax = fig.add_subplot(111)     rects = ax.bar(l, h, w, b,                    color='#ffff00',

一.柱状图 1.通过obj.plot() 柱状图用bar表示,可通过obj.plot(kind='bar')或者obj.plot.bar()生成:在柱状图中添加参数stacked=True,会形成堆叠图. fig,axes = plt.subplots(2,2,figsize=(10,6)) s = pd.Series(np.random.randint(0,10,15),index = list('abcdefghijklmno')) df = pd.DataFrame(np.random.r

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html 参考网址: http://stackoverflow.com/questions/22408237/named-colors-in-matplotlib http://stackoverflow.com/questions/8409095/matplotlib-set-markers-for-individual-points-on-a-line 代码: plt.subplot

柱状图在平常的图表中是非常常用的图,本节我们来看下如何来显示柱状图. 代码为: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 柱子的数量 n = 12 # 生成X轴上的坐标位置 X = np.arange(n) # 生成Y轴上的值 Y = np.random.rand(n) plt.bar(X, Y) # 生成柱状图上的标注值 for x,y in zip(X, Y): # 在(x, y+0.01

颜色(Colors): 基础颜色: character color 'b' blue 'g' green 'r' red 'c' cyan 'm' magenta 'y' yellow 'k' black 'w' white 此外,matplotlib也支持HTML颜色,可参考:http://www.runoob.com/html/html-colorvalues.html. (注:可直接上网搜索 ”HTML color names“) 也可用命令将其调出: import matplotlib

参考网址: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html http://stackoverflow.com/questions/22408237/named-colors-in-matplotlib http://stackoverflow.com/questions/8409095/matplotlib-set-markers-for-individual-points-on-a-line 代码: plt.subplots(1, 1) x

在做配置页面的时候,有这样一个需求,用户可以选择配置是单色柱状图或者彩色的柱状图,并且颜色可以自定义的 思路:首先默认构建一个一个空的图表,然后根据记录上一次操作保存过来的参数重新组建option的值,包括颜色(如下)清除option,在重组option 直接上代码 if(param.chartType=="singleBar"){//单色 option=$.getJLHZBarOption();//默认的option(自己写死的) option.color=params.colors

为了方便记忆,收藏备用 一 linestyle '-' solid line style '--' dashed line style '-.' dash-dot line style ':' dotted line style 二marker style '.' point marker ',' pixel marker 'o' circle marker 'v' triangle_down marker '^' triangle_up marker '<' triangle_left mar

可选的配色方案: Accent, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r, CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r, GnBu, GnBu_r, Greens, Greens_r, Greys, Greys_r, OrRd, OrRd_r, Oranges, Oranges_r, PRGn, PRGn_r, Paired, Paired_r, Pastel1, Pastel1_

  当使用qwtplotbarchart来使用柱状图时.可以通过下面代码来设置柱状图的颜色 QwtPlotBarChart  *barChart = new QwtPlotBarChart("Bar Chart" );    QwtColumnSymbol *symbol = new QwtColumnSymbol( QwtColumnSymbol::Box );    symbol->setLineWidth( 2 );    symbol->setFrameStyle(

series: [ { name: '值', type: 'bar', stack: '总量', //设置柱状图大小 barWidth : 20, //设置柱状图渐变颜色 itemStyle: { normal: { color: new echarts.graphic.LinearGradient( 0, 0, 1, 0, // 0,0,1,0表示从左向右 0,0,0,1表示从右向左 [ {offset: 1, color: '#83bff6'}, {offset: 0, color: '#1

今天是数据处理专题的第11篇文章,我们继续来介绍matplotlib这个包的使用方法. 在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib当中subplot的概念以及用法,今天我们将会来介绍matplotlib绘图中的一些具体的设置,可以让我们画出来的图像更加丰富,表现力也更强. 颜色 我们之前绘制的图像都是蓝色的,这也是matplotlib的默认颜色.我们可以使用color这个参数来设置图像的颜色,比如我们想要画原谅色的图,我们就传入color='green',这样我们得到的图像就是绿色了. 由于

def huitu_host(nodes,total): x = np.arange(len(nodes)) plt.figure(figsize=(9,5)) plt.xticks(x,nodes) plt.bar(x,total,width = 0.5,facecolor = 'yellowgreen',edgecolor = 'white') for x,y in zip(x,total): plt.text(x,y,'%.f' % y,ha="center", va="

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt size = 5 a = np.random.random(size) b = np.random.random(size) c = np.random.random(size) d = np.random.random(size) x = np.arange(size) total_width, n = 0.8, 3 # 有多少个类型,只需更改n即可 width = total_width /