在写论文用到matplotlib画散点图,想着如果能把每个点对应的ID打在点的旁边就好了,经过一番搜索,最后找到了方法. 首先是打点,先把所有的点画好,举例如下: p1 = ax.scatter(X[:,0], X[:,1], marker = ', s=10) 再依次给每个点打标签: for i in range(0, len(X)): ax.text(X[i,0],X[i,1], i) 最后的效果:

本文示例代码.数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在进行数据可视化时我们常常需要在可视化作品上进行一些文字标注,譬如对散点图我们可以将每个散点对应的属性信息标注在每个散点旁边,但随着散点量的增多,或图像上的某个区域聚集了较多的散点时,叠加上的文字标注会挤在一起相互叠置,出现如图1所示的情况: 图1 出现这种情况非常影响数据可视化作品的呈现效果,而我们下面要介绍的adjustText是一个辅

运行环境: py3.6 matplotlib 2.1.2 x = [2,4,6,7,8,5,4,3] y = [3,6,5,8,4,3,2,4] txt = ['我','今','晚','上','吃','了','个','鲸'] import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.scatter(x, y) for i in range(len(x)): plt.anno

1.数据可视化呈现的最基础图形就是:柱状图.水平条形图.折线图等等: 在python的matplotlib库中分别可用bar.barh.plot函数来构建它们,再使用xticks与yticks(设置坐标轴刻度). xlabel与ylabel(设置坐标轴标签).title(标题).legend(图例).xlim与ylim(设置坐标轴数据范围). grid(设置网格线)等命令来装饰图形 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #创建带数字

当我们获取完数据之后,一般来说数据可视化呈现的最基础图形就是:柱状图.水平条形图.折线图等等,在python的matplotlib库中分别可用bar.barh.plot函数来构建它们,再使用xticks与yticks(设置坐标轴刻度).xlabel与ylabel(设置坐标轴标签).title(标题).legend(图例).xlim与ylim(设置坐标轴数据范围).grid(设置网格线)等命令来装饰图形,让它更明晰与美观,但是对于数据标签(即在图形中的每一个点或条形位置上标注出相应数值),却没有直

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2),columns = ['A','B']) f = plt.figure(figsize=(10,10)) fig = df.plot(figsize=(6,4)) #figsize:创建图表窗口,设置窗口大小 #创建图表对象,并赋值于fig #print(fig,type(fig

大家好,欢迎大家阅读周四数据处理专题,我们继续介绍matplotlib作图工具. 在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib这个包当中颜色.标记和线条这三种画图的设置,今天我们同样也介绍三种新的设置.分别是标题.轴标签以及图例,这三个内容也是非常实用并且常用的.颜色.线条.标记这些设置的是图像本身的一些属性,而标题.轴标签这些数据是额外提供的补充数据,所以这两者的内在逻辑是不同的. 设置标题 和公众号一样,图像的标题也很重要,它直接告诉我们这幅图表达的内容.举个例子来说你画了logistic

大家好,欢迎来到周四数据处理专题,我们今天继续matplotlib作图教程. 在上周的文章当中我们介绍了如何通过xlabel和ylabel设置坐标轴的名称,以及这两个函数的花式设置方法,可以设置出各种各样的名称显示方法.今天我们来介绍介绍其他的设置. xlim.ylim 我们首先来介绍坐标轴的范围,坐标轴的范围很好理解,有的时候我们产出的数据的范围可能并不是完全我们想要的.如果我们不对坐标轴的范围进行设置的话,那么matplotlib默认会按照我们数据的范围来自动选择它认为最合适的区间来展示所有

https://blog.csdn.net/weixin_43338538/article/details/89003280 https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/70762476

本例模拟一个多标签文档分类问题.数据集基于下面的处理随机生成: 选取标签的数目:泊松(n~Poisson,n_labels) n次,选取类别C:多项式(c~Multinomial,theta) 选取文档长度:泊松(k~Poisson,length) k次,选取一个单词:多项式(w~Multinomial,theta_c) 在上面的处理中,拒绝抽样用来确保n大于2,文档长度不为0.同样,我们拒绝已经被选取的类别.被同事分配给两个分类的文档会被两个圆环包围. 通过投影到由PCA和CCA选取进行可视化

可视化的工具有很多,如Tableau,各种JS框架,我个人感觉应该是学JS最好,因为JS不需要环境,每个电脑都有浏览器,而像matplotlib需要Python这样的开发环境,还是比较麻烦的,但是毕竟用Python处理数据,本文还是要写点自己的学习笔记的,当然知道画什么最重要(我并不知道-.-)! 尽量画二维,不用三维.如果年龄和岁数的二维图,多了薪水,可以让高薪水的点画大的点,颜色深点. 文本可视化(word cloud词图,theme flow标签的量,情感可视化 积极的消极的等等) 时序可

转载出处 一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进

注:该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主讲人是肖凯老师. 数据绘图 数据可视化的原则 为什么要做数据可视化? 为什么要做数据可视化?因为可视化后获取信息的效率高.为什么可视化后获取信息的效率就高?因为人眼是个高带宽的巨量信号输入并行处理器,具有超强的模式识别能力,对可视符号的感知速度比对数字或文本快多个数量级,而可视化就是迎合了人眼的这种特点,才使得获取信息难度大大降低.(获取信息难度大大降低,也就是学习难度降低,也就能以有限的精力学到更多的东西,从而提高学习效率,所以可视化做得好

原创,转载请标明 QQ:231469242 # -*- coding: utf-8 -*- """Python3.0 Created on Sat Nov 26 08:54:26 2016 需要的安装包 pip install pytagcloud pip install pygame pip install simplejson @author: daxiong """ import pytagcloud #wordcounts 是一个列表,元

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间

#-*- 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)) ############

代码: def drawBar(): xticks = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']#每个柱的下标说明 gradeGroup = {'A':200,'B':250,'C':330,'D':400,'E':500}#用于画图的频率数据 #创建柱状图 #第一个参数为柱的横坐标 #第二个参数为柱的高度 #参数align为柱的对齐方式,以第一个参数为参考标准 plt.bar(range(5), [gradeGroup.get(xtick, 0) for xtick in xtick

1.在ubuntu下输入 sudo apt-get install python-matplotlib 安装matplotlib 2.简单代码使用

Tick locating and formatting 该模块包括许多类以支持完整的刻度位置和格式的配置.尽管 locators 与主刻度或小刻度没有关系,他们经由 Axis 类使用来支持主刻度和小刻度位置和格式设置.一般情况下,刻度位置和格式均已提供,通常也是最常用的形式. 默认格式 当x轴数据绘制在一个大间隔的一个小的集中区域时,默认的格式将会生效.为了减少刻度标注重叠的可能性,刻度被标注在固定间隔之间的空白区域.比如: ax.plot(np.arange(2000, 2010), ran

看看matplotlib是什么? matplotlib是python上的一个2D绘图库,它可以在夸平台上边出很多高质量的图像.综旨就是让简单的事变得更简单,让复杂的事变得可能.我们可以用matplotlib生成 绘图.直方图.功率谱.柱状图.误差图.散点图等 . matplotlib的发明人为John Hunter(1968-2012),很不幸,他已经在癌症治疗过程中引起的综合症中去世.一代伟人有很多贡献,我们要缅怀他.如果我们从他的贡献中受益很大的话,请考虑为John Hunter Techn