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

颜色: 蓝色 - 'b' 绿色 - 'g' 红色 - 'r' 青色 - 'c' 品红 - 'm' 黄色 - 'y' 黑色 - 'k' 白色 - 'w' 线: 直线 - '-' 虚线 - '--' 点线 - ':' 点划线 - '-.' 常用点标记 点 - '.'  像素 - ','  圆 - 'o'  方形 - 's' 三角形 - '^' 参考: http://matplotlib.org/api/markers_api.html http://codingpy.com/article/a-qu

plt.axhline(y=0,ls=":",c="yellow")#添加水平直线 plt.axvline(x=4,ls="-",c="green")#添加垂直直线 2020-06-05

matplotlib:http://www.cnblogs.com/jasonhaven/p/7609059.html 1.基本图形 散点图:显示两组数据的值,每个点的坐标位置由变量的值决定,头一组不连续的点完成,用于观察两种变量的相关性. 折线图:用直线段将各种数据连接起来组成的图形,常用来观察数据随时间变化的趋势. 条形图:以长方形的长度为变量的统计图表,用来比较多个项目分类的数据大小,通常利用较小的数据集分析. 直方图:由一系列高度不等的纵向条形组成,表示数据分析的情况. 饼图:饼状图显示

Pyplot API 示例汇总:https://matplotlib.org/gallery/index.html#api-examples 该matplotlib.pyplot模块包含的功能允许您快速生成多种图形.有关展示matplotlib.pyplot模块使用的示例,请参阅 Pyplot教程 或Pyplot.我们还建议您研究面向对象的绘图方法,如下所述 matplotlib.pyplot.plotting 可以直接使用 acorr:绘制x的自相关. angle_spectrum:绘制角度谱

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目可联系 QQ:231469242 http://www.kancloud.cn/wizardforcel/scipy-lecture-notes/129866

线图 #定义 matplotlib.pyplot.plot() plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs) 解释说明: x和y分别代表坐标,x是可以不填,有默认值range(len(y)): 可选参数fmt是定义基本格式(如颜色.标记和线条样式)的便捷方式: #简单示例: plot(x,y) #默认的基本格式为"b-" plot(x,y,'bo

饼图英文学名为Sector Graph,又名Pie Graph.常用于统计学模块. 画饼图用到的方法为:matplotlib.pyplot.pie( ) #!/usr/bin/env python #!-*-coding:utf-8 -*- #!@Author : Biyoulin #!@Time : 2018/9/4 10:45 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中

[matplotlib颜色.形状.线型等详细配置方法] #1.颜色(三种方法)-color 八种内置颜色及其缩写: b:blue <蓝色> c:cyan <青色> g:green <绿色> m:magenta <洋红> r:red <红色> y:yellow <黄色> k:black <黑色> w:white <白色> 灰度表示法(只有灰色一种颜色,但是可以调整灰度) color='0.5' -->用数字

原文转载 https://segmentfault.com/a/1190000014966210 Seaborn学习大纲 seaborn的学习内容主要包含以下几个部分: 风格管理 绘图风格设置 颜色风格设置 绘图方法 数据集的分布可视化 分类数据可视化 线性关系可视化 结构网格 数据识别网格绘图 本次将主要介绍颜色调控的使用. 颜色风格设置   在Seaborn的使用中,是可以针对数据类型而选择合适的颜色,并且使用选择的颜色进行可视化,节省了大量的可视化的颜色调整工作.还是一样,在介绍如何使用颜

转自 https://my.oschina.net/swuly302/blog/94805 自定义matplotlib Created Saturday 08 December 2012 5.1 matplotlibrc文件 matplotlib使用matplotlibrc [matplotlib resource configurations]配置文件来自定义各种属性,我们称之为rc配置或者rc参数.在matplotlib中你可以控制几乎所有的默认属性:视图窗口大小以及每英寸点数[dpi],线

相关图 https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter8/chapter8 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl # 导入matplotlib库 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 导入seaborn库 %matplotl

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter7/chapter7 边缘箱形图 (Marginal Boxplot) 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途. 然而,箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数.第25和第75百分位数. 导入所需要的库 import numpy as np # 导入numpy库 import pandas as pd # 导入pandas库 import matplotlib as mpl # 导入matplotlib

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter5/chapter5 计数图 (Counts Plot) 避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小,这取决于该点中有多少点. 因此,点的大小越大,其周围的点的集中度越高. 导入所需要的库 import numpy as np # 导入pandas库 import pandas as pd # 导入matplotlib库 import matplotlib as mpl import matplotli

openface  人脸识别框架  但个人感觉精度还是很一般 openface的githup文档地址:http://cmusatyalab.github.io/openface/ openface的安装: 官方推荐用docker来安装openface,这样方便快速不用自己去安装那么多依赖库: docker pull bamos/openface docker run -p : -p : -t -i bamos/openface /bin/bash 也就两行代码的事情,如果自己一步步去安装的话,估

Matplotlib:其能够支持所有的2D作图和部分3D作图.能通过交互环境做出印刷质量的图像. ————————缩写定义———————— import matplot.pyplot as plt ————————函数解析———————— 1.饼图:plt.pie() (1)函数原型: pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=

1.seaborn设置整体风格 seaborn提供5中主题风格: darkgrid whitegrid dark white ticks 主要通过set()和set_style()两个函数对整体风格进行控制. 准备工作: import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt # 定义一个绘图函数 def sinplot(flip=1): x = np.li

Seaborn的分类图分为三类,将分类变量每个级别的每个观察结果显示出来,显示每个观察分布的抽象表示,以及应用统计估计显示的权重趋势和置信区间: 第一个包括函数swarmplot()和stripplot() 第二个包括函数boxplot()和violinplot() 第三个包括函数barplot()和pointplt() 导入所需要的库: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.se

  Parameters:¶ 参数 解释 变量 x,y,hue 数据集变量 变量名 date 数据集 数据集名 row,col 更多分类变量进行平铺显示 变量名 col_wrap 每行的最高平铺数 整数 estimator 在每个分类中进行矢量到标量的映射 矢量 ci 置信区间 浮点数或None n_boot 计算置信区间时使用的引导迭代次数 整数 units 采样单元的标识符,用于执行多级引导和重复测量设计 数据变量或向量数据 order, hue_order 对应排序列表 字符串列表 row

一.样式控制 1.set([context,style,palette,font,...]) 一步设定美学参数. 2.axes_style([style,rc]) 返回参数字典,用于绘图的美学风格. 3.set_style([style,rc]) 设定地块的审美风格. 4.plotting_context([context,font_scale,rc]) 返回参数dict以缩放图形的元素. 5.set_context([context,font_scale,rc]) 设置绘图上下文参数. 6.s

openface的githup文档地址:http://cmusatyalab.github.io/openface/ openface的安装: 官方推荐用docker来安装openface,这样方便快速不用自己去安装那么多依赖库: docker pull bamos/openface docker run -p 9000:9000 -p 8000:8000 -t -i bamos/openface /bin/bash 也就两行代码的事情,如果自己一步步去安装的话,估计很花时间. 参考路径:htt