矩阵图非常有用,人们经常用它来查看多个变量之间的联系. 下面用著名的鸢尾花数据来画一个矩阵图.从sklearn导入鸢尾花数据,然后将其转换成pandas的DataFrame类型,最后用seaborn画图.(seaborn包里也有这个数据,也可以直接从seaborn包导入此数据) 矩阵图: sns.pairplot(data,hue=...)   ---   hue为data里的数据,用其来显示不同颜色 由于data需要的格式为每列是变量(在这里是鸢尾花的四个特征),每行则是各变量的观测数据,因此

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

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) 

雷达图常用于对多项指标的全面分析.例如:HR想要比较两个应聘者的综合素质,用雷达图分别画出来,就可以进行直观的比较. 用Matplotlib画雷达图需要使用极坐标体系,可点击此链接,查看对极坐标体系的介绍:https://www.cnblogs.com/kallan/p/6738577.html. 下面,我们从五个方面(编程能力,沟通技能,专业知识,团队协作,工具掌握)来对路人甲和路人乙进行比较. 代码如下: import numpy as np from matplotlib import p

这篇随笔是matplotlib画线的补充>>> #nocl参数控制图例中有几列,>>> import numpy as np>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> import pandas as pd>>> #nocl参数控制图例中有几列,>>> x = np.arange(0,10,1)>>> plt.plot(x,x,x,x*2,x,x/

参考1:http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/matplotlib/ 参考2:https://matplotlib.org/api/artist_api.html import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True) y_sin = np.sin(x) y_co

Matplotlib安装 NumPy库方便数值运算,但枯燥的数据并不利于人们的直观理解. 数据需要可视化. Matplotlib:一个数据可视化函数库 使用前需要安装  利用Python自带的pip工具自动安装  访问python官网提供的扩展包下载页面安装 https://pypi.python.org/pypi pyplot子库 Matplotlib的子库pyplot提供了2D图表制作的基本函数, 实现如: 创建图形, 在图形上创建画图区域, 在画图区域上画线,在线上标注等功

2.1.身高和体重实例 import matplotlib.pyplot as plt height = [161,162,163,164,165] weight = [50,60,70,80,90] plt.scatter(height,weight) plt.show() 运行生成散点图 In [48]: %run sandian.py 2.2.股票涨幅实例 #股票涨幅 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #收盘和开盘的数据

import matplotlib.pyplot as pltx = [4, 9, 21, 55, 30, 18]labels = ['math', 'history', 'chemistry', 'physics', 'biology','Enrlish']explode = [0, 0.01, 0.01, 0.02, 0.03, 0]plt.pie(x, labels=labels, explode=explode,shadow=True,autopct='%1.1f%%',startang

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

这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/us-postage.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 postage=pd.read_csv(r"http://datas

这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://book.flowingdata.com/ch05/data/us-population-by-age.xls 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取excel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 population=pd.read_ex

这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/ppg2008.csv 首先查看一下数据文件的前5行: Name G MIN PTS FGM FGA FGP FTM FTA FTP ... \ 0 Dwyane Wade 79 38.6 30.2 10.8 22.0 0.491 7.5 9.8 0.765 ... 1 LeBron James 81 37.7 28.4 9.7 1

我在网上随便找了一组数据,用它来学习画图.大家可以直接把下面的数据复制到excel里,然后用pandas的read_excel命令读取.或者直接在脚本里创建该数据. 饼图: ax.pie(x,labels=...,explode=...) 代码如下: import numpy as np import matplotlib from matplotlib import pyplot as plt matplotlib.rcParams['font.sans-serif']='Microsoft

直方图用于展示数据的分布情况,x轴是一个连续变量,y轴是该变量的频次. 下面利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/crimeRatesByState2005.csv 以下是这个数据文件的前5行: state murder forcible_rape robbery aggravated_assault \ 0 United States 5.6 31.7 140.7 291

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

Matplotlib里有两种画散点图的方法,一种是用ax.plot画,一种是用ax.scatter画. 一. 用ax.plot画 ax.plot(x,y,marker="o",color="black") 二. 用ax.scatter画 ax.scatter(x,y,marker="o",s=sizes,c=colors) ax.plot和ax.scatter的区别: ax.plot:各散点彼此复制,因此整个数据集中所有的点只需配置一次颜色和大小

这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/hot-dog-contest-winners.csv (用于普通柱形图) http://datasets.flowingdata.com/hot-dog-places.csv (用于堆积柱形图和横向柱形图) 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

学习python的道路是漫长的,今天又遇到一个问题,所以想写下来自己的理解方便以后查看. 在使用matplotlib的过程中,常常会需要画很多图,但是好像并不能同时展示许多图.这是因为python可视化库matplotlib的显示模式默认为阻塞(block)模式.什么是阻塞模式那?我的理解就是在plt.show()之后,程序会暂停到那儿,并不会继续执行下去.如果需要继续执行程序,就要关闭图片.那如何展示动态图或多个窗口呢?这就要使用plt.ion()这个函数,使matplotlib的显示模式转换

1:matplotlib基础 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形[1] . 通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等. Matplotlib基础知识 1.Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 表示特定坐标轴的值 绘图区域 实际

1.trees = {'no surfacing': { 0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}}} 2.从我的文件trees.txt里读的决策树,也是一个递归字典表示 #coding=utf-8 import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt # 载入 pyplot API import os, sys import time decisionNo