1.二维散点图 二维散点图的函数原型: matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs) x, y对应了平面点的位置, s控制点大小, c对应颜色指示值,也就是

# 使用matplotlib.pyplot.scatter绘制散点 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl # 设置默认字体,解决中文显示乱码问题 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 自动计算点 x_values = list(range(1, 101)) y_values = [x ** 2 for x in x_values] plt.scatter(x_values

# 使用matplotlib.pyplot.scatter绘制散点 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl # 设置默认字体,解决中文显示乱码问题 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 画单个点 plt.scatter(0, 0, s=200) # 指定点的大小 # 画多个点 x_values = [1, 2, 3, 4, 5] y_squares = [1, 4, 9,

转载自博客:https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/68130199 matplotlib.pyplot.scatter 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(,) y = x fig = plt

Matplotlib之scatter 1,使用scatter绘制散点图并设置其样式: 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 3 '''使用scatter绘制散点图并设置其样式''' 4 square = [1,4,s=200] 5 6 plt.title("Square Numbers",fontsize=30) 7 plt.xlabel("Values",fontsize=20) 8 plt.ylabel("Square

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

# 当elevation=0时,视角为沿x1负方向看,当elevation=90时,视角沿x3负方向看.# 当azimuth=0时,视角为沿x1负方向看,当azimuth=90时,视角沿x2负方向看.# 随着azimuth的增加,从x3负方向看,x1x2平面是顺时针旋转的.# 逆时针旋转,能把x1,x2的大小顺序调整为常规平面坐标系.ax.view_init(10, -70)

目录 一.    Matplotlib介绍    1 二.    初级绘制    1 1.    绘图简介    1 2.    在上面的过程中,主要就是下面三个元素:    1 三.    2D各种图形绘制    1 1.    简单案例剖析    2 2.    除了折线图,怎样绘制其他图?    2 四.    2D图像绘制    3 1.    线型图    3 2.    柱形图    4 3.    散点图    5 4.    饼状图    6 5.    量场图    7 6. 

1.什么是数据可视化 数据可视化在量化分析当中是一个非常关键的辅助工具,往往我们需要通过可视化技术,对我们的数据进行更清晰的展示,这样也能帮助我们理解交易.理解数据.通过数据的可视化也可以更快速的发现量化投资中的一些问题,更有利于分析并解决它们.接下来我们主要使用的可视化工具包叫做--Matplotlib,它是基于Numpy和tkinter二次开发的,它是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包. 2.Matplotlib的用法 2.1.Matplotlib绘图基础 安装方式: pip i

本节的内容来源:https://www.dataquest.io/mission/10/plotting-basics 本节的数据来源:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Forest+Fires 原始数据展示(这张表记录了某个公园的火灾情况,X和Y代表的是坐标位置,area代表的是烧毁面积) import pandas forest_fires = pandas.read_csv('forest_fires.csv') print(forest_fi

Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图 2017-12-27 作者:淡水化合物 Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).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Python IDE使用比如PyCharm,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矢量

环境: Windows10 python3.6.4 numpy1.14.1 matplotlib2.1.2 工具:Cmder 目录: 1.线性图 2.散点图 3.饼状图 4.条形图 5.直方图 例1:一条简单的线性直线 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.arange(100, 201) ##可以尝试改下范围值看看图片有什么变话 plt.plot(data) plt.show() 注: 1.通过np.arang

自动保存图表:pyplot.savefig('D:\\pic.png'),替代了 pyplot.show(). # 使用matplotlib.pyplot.scatter绘制散点 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl # 设置默认字体,解决中文显示乱码问题 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 自动计算点 x_values = list(range(1, 101)) y_

一.matplotlib.pyplot.scatter用来画散点图 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#设置中文字体,否则中文title会乱码 x = [3.3, 5.8, 3.6, 3.4, 5.2] y = [6.5, 2.6, 6.3, 5.8, 3.1] c = ['red', 'blue', 'green', 'blac

前言 前面两篇文章介绍了 python 中两大模块 pandas 和 numpy 的一些基本使用方法,然而,仅仅会处理数据还是不够的,我们需要学会怎么分析,毫无疑问,利用图表对数据进行分析是最容易的,通过图表可以很好地理解数据之间的关联性以及某些数据的变化趋势.因此,将在这篇博客中介绍 python 中可视化工具 matplotlib 的使用. Figure 和 Subplot matplotlib 的图像都位于 Figure 对象中,可以用 plt.figure 创建一个新的 Figure f

matplotlib 学习总结 作者:csj更新时间:01.09 email:59888745@qq.com 说明:因内容较多,会不断更新 xxx学习总结: 回主目录:2017 年学习记录和总结 # matplotlib 及环境配置 # 数据图的组成结构,与 matplotlib 对应的名称 # 常见的数据绘图类型,与绘制方法 # 您可能需要以下的准备与先修知识: # Python开发环境及matplotlib工具包 # Python基础语法 # Python numpy 包使用 # 一幅数据图

在matplotlib中使用函数 matplotlib.pyplot.scatter 绘制散点图,matplotlib.pyplot.scatter的函数签名如下: matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold

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,

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * numpy 常用来组织源数据: 使用 plot 函数直接绘制上述函数曲线, 可以通过配置 plot 函数参数调整曲线的样式.粗细.颜色.标记等: 曲线图:matplotlib.pyplot.plot(data) 灰度图:matplotlib.pyplot.hist(data) 散点图:matplotlib.pyplot.scatter(data) 箱式图:

这次,让我们使用一个非常有名且十分有趣的玩意儿来完成今天的任务,它就是jupyter. 一.安装jupyter matplotlib入门之前,先安装好jupyter.这里只提供最为方便快捷的安装方式:pip install jupyter. 启动jupyter也十分简单:jupyter notebook 执行命令后,自动启动服务,并自动打开浏览器,jupyter就长这样 找到你想要的目录,右上角new-->python3新建一个可以执行python3代码的jupyter文件 新文件长这样.虽说每