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

一.语法简介 plt.legend(loc=2,edgecolor='red',facecolor='green',shadow='True',fontsize=10) #edgecolor 图例边框线颜色 facecolor 图例背景色 shadow 是否添加阴影 title 图例标题 fontsize 设置字体大小 ''' 设置图例位置loc参数简介 best 0 根据图标区域自动选择最合适的位置 upper right 1 右上角 upper left 2 左上角 lower left 3

妙方之解决matplotlib的图例里的中文呈现小方形 分析思路: 每个中文都对应地呈现一个小方形, 不多也不少. 不能说是乱码. 应该是matplotlib的默认字库不支持中文造成的. 应对办法: 选用一个较大点的中文字库替换掉matplotlib包里的一个字库 实战举例: 确认已经退出了jupyter环境(否则可能无法操作matplotlib库里的字库文件), 然后打开cmd窗口, 执行下面的命令: cd d:\Anaconda2\Lib\site-packages\matplotlib\m

echarts 图表中经常需要对不同的颜色设置图例标识不同的意义,而仪表盘的指针只存在一个值,如何表示不同颜色的意义,官网配置项并未给出该功能: 不同段的颜色是通过axisLine->lineStyle->color来设置的: 搜索了很多的资料都没有找到用来标识各颜色段的图例: 反复琢磨,可不可以使用有图例的图来强制加上这个图例呢? 这里熟悉echarts的童鞋可能想到解决方法了: 那我们就来使用一招"移花接木"大法: 主要思想:使用柱状图的legend图例,然后设置柱状图

有时默认的图例位置不符合我们的需要,那么我们可以使用下面的代码对legend位置进行调整. plt.legend(loc='String or Number', bbox_to_anchor=(num1, num2)) 其中,第一个参数loc,设置它可以遵循以下的表格 String Number upper right 1 upper left 2 lower left 3 lower right 4 right 5 center left 6 center right 7 lower cent

# 导入相关模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 设置 figure Matplotlib 绘制的图形都在一个默认的 figure 中,我们可以自己创建 figure,可以控制更多的参数,常见的就是控制图形的大小 plt.figure(figsize=(6, 3)) plt.plot(x, y) plt.plot(x, y * 2) plt.show() 设置标题 plt.plot(x, y) plt.plot(x, y *

作图时图例往往都会出现一个图例框内,如果需要不同类型的图例分别显示,比如显示两个图例. 基本上,出现两个图例的话,需要调用两次 legend .第一次调用,你需要将图例保存到一个变量中,然后保存下来.第二次调用清除之前创建的第一个的图例,之后你可以通过 Axes.add_artist 函数手动将第一个图例重新添加回来. 以下为一个简单的例子进行说明: # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as n

图例参考:http://matplotlib.org/gallery.html API参考:http://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html # -*- coding:utf-8 -*- """ Simple demo with multiple subplots. """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1 = np.linspac

转自:https://www.cnblogs.com/alimin1987/p/8047833.html import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdx= np.arange(1,20,1)plt.plot(x,x**2,label='Fast')#label为标签plt.plot(x,x*2,label='Mormal')#lplt.legend(loc=0,ncol=2)#图例及位置: 1右上角,2

matplotlib 中设置图形大小的语句如下: fig = plt.figure(figsize=(a, b), dpi=dpi) 其中: figsize 设置图形的大小,a 为图形的宽, b 为图形的高,单位为英寸 dpi 为设置图形每英寸的点数 则此时图形的像素为: px, py = a*dpi, b*dpi # pixels # e.g. # 6.4 inches * 100 dpi = 640 pixels 也就是说,同一像素尺寸的图形(比如 1200 * 600)可以有任意种不同的组

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

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl baseclass=[1,2,3,4] name = ['class1','class2','class3','class4'] scores = [67,79,89,50] plt.title("title") # 图形标题 plt.xlabel("x labal") # x轴名称 plt.ylabel("y label") # y

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

Customizing plots with style sheets import matplotlib as mpl 查看配置文件所在的目录:mpl.get_configdir() 1. 自定义 style 在 mpl.get_configdir() 目录下,首先创建 stylelib 目录,接着创建 style 文件(~/.matplotlib/stylelib/myname.mplstyle)

一个国际友人绘图遇到的问题,查了一手资料.主要参考的是这个老哥的做法(https://blog.csdn.net/wyquin/article/details/80508260) #totalSeed 为折线图对应的Y fig1, ax = plt.subplots() ax.plot(totalSeed, df.loc[:,'MACDhist_1']) ax.plot(df.loc[:,'MACDhist_2']) ax.plot(df.loc[:,'MACDhist_5']) ax.plot

''' 将前面的知识进行练习 plot,scatter,legend等 ''' import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib import cm as cm #定义数据 x = np.linspace(0.5, 3.5, 100) y = np.sin(x) y1 = np.random.rand(100) #scatter图 plt.scatter(x, y1, c = "0.25", label

legend()的一个用法: 当我们有多个 axes时,我们如何把它们的图例放在一起呢?? 我们可以这么做: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(, ) fig = plt.figure() ax1 = plt.subplot(, , ) ax2 = plt.subplot(, , ) l1, = ax1.plot(x, x*x, 'r') #这里关键哦 l2, = ax2.plot(x, x*x, '

源自  matplotlib中的legend()——用于显示图例 -- 博客园 http://www.cnblogs.com/yinheyi/p/6792120.html legend()的一个用法: 当我们有多个 axes时,我们如何把它们的图例放在一起呢?? 我们可以这么做: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(1, 11) fig = plt.figure(1) ax1 = plt.subplot

  上一篇博客中说到,matplotlib中所有画图元素(artist)分为两类:基本型和容器型.容器型元素包括三种:figure.axes.axis.一次画图的必经流程就是先创建好figure实例,接着由figure去创建一个或者多个axes,然后通过axes实例调用各种方法来添加各种基本型元素,最后通过axes实例本身的各种方法亦或者通过axes获取axis实例实现对各种元素的细节操控. 本篇博客继续上一节的内容,展开介绍三大容器元素创建即通过三大容器可以完成的常用设置.   1 figur