转载:https://www.jianshu.com/p/8f96318a153f matplotlib库的教程和使用方法此处就不累赘了,网上有十分多优秀的教程资源.此处直接上代码: def demo(): # 读取图片 training_x, training_y, test_x, test_y = dataset.load_mnist_data(1000, 100) im = training_x[0] # 绘画灰度图的四种方法 plt.subplot(221); plt.imshow(im

利用pandas读取Excel表格,用matplotlib.pyplot绘制直方图.折线图.饼图 数据: 折线图代码: import  pandas  as pdimport  matplotlib.pyplot as plt​plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号​df = pd.read_excel('qua

收集的一些觉得非常有用的绘图的资料: Python--matplotlib绘图可视化知识点整理 matplotlib.pyplot matplotlib gallery

博主本来就想简单地找一下代码,画一幅甘特图,结果百度之后发现甘特图的代码基本都不是用matplotlib库,但是像柱状图等统计图通常都是用这个库进行绘制的,所以博主就花了一些时间,自己敲了一份代码,简单地绘制了一份博主想要的甘特图,下边博主就来介绍分享一下. 何为甘特图? 甘特图(Gantt chart)又称为横道图.条状图(Bar chart).其通过条状图来显示项目,进度,和其他时间相关的系统进展的内在关系随着时间进展的情况.以提出者亨利·劳伦斯·甘特(Henry Laurence Gant

我们经常会遇到这种情况,有一个数学函数,我们希望了解他的图像,这个时候使用python 的matplotlib就可以帮助我们. 用sigmoid函数来举个例子. sigmoid函数: 代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-5,5,1000)  #这个表示在-5到5之间生成1000个x值 y=[1/(1+np.exp(-i)) for i in x]  #对上述生成的1000个数循环用sigmoi

imshow()是对图像进行绘制 imshow()函数格式为: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None) X: 要绘制的图像或数组. cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间. 实例: import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) 这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制,绘制成功后,返回一个matplotlib类型的数据.在窗口上绘制完图片后,返回一个Axe

1.函数形式 plt.plot(x, y, format_string, **kwargs) x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串(format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符 ) 关于*kwargs,有时候,函数的参数里会有(*args, *kargs),都是可变参数,*args表示无名参数,是一个元组,**kwargs是键值参数,相当于一个字典,比如你输入参数为:(1,2,3,4,k,a=1,b=2,c=3),*args=(1,2,3,4,k),*

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

**n, bins, patches = plt.hist(datasets, bins, normed=False, facecolor=None, alpha=None)** ## 函数说明 用于绘制多个数据集datasets的直方图 --- 主要形参: 1. datasets: 数据集列表, datasets中各个数据集的长度可以不等, 也可以传入numpy中的 2-D ndarray 2. bins: 直方图中箱子(bin)的个数 3. facecolor: 箱子的颜色 4. alpha

首先都得导模块. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pandas import Series,DataFrame 一.绘制单线图 1,直线图 x=[1,2,3,4,5] y=[2,4,6,8,10] plt.plot(x,y) 2,抛物线 x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.2) y = x**2 plt.plot(x,y) 3,正弦图 x = np.ara

n, bins, patches = plt.hist(datasets, bins, normed=False, facecolor=None, alpha=None) 函数说明 用于绘制多个数据集datasets的直方图 主要形参: datasets: 数据集列表, datasets中各个数据集的长度可以不等, 也可以传入numpy中的 2-D ndarray bins: 直方图中箱子(bin)的个数 facecolor: 箱子的颜色 alpha: 箱子的透明度 normed: 决定直方图y

创建画布或子图 函数名称 函数作用 plt.figure 创建一个空白画布,可以指定画布大小,像素. figure.add_subplot 创建并选中子图,可以指定子图的行数,列数,与选中图片编号.   绘制图形 函数名称 函数作用 plt.title 在当前图形中添加标题,可以指定标题的名称,位置,颜色,字体大小等参数. plt.xlabel 在当前图形中添加x轴名称,可以指定位置,颜色,字体大小等参数. plt.ylabel 在当前图形中添加y轴名称,可以指定位置,颜色,字体大小等参数. p

1.介绍 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.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. 2.Matplotlib基础知识 2.1.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 实际绘图的区域 2.2.

matplotlib.pyplot 是采用 python 语言和使用数值数学库 numpy 数组数据的绘图库．其主要目标是用于数据的可视化显示． 输出图形组成 matplotlib.pyplot 模块中,其绘制的输出图形 (Figure) 的各组成部分,如下图所示 其中 Figure 是整个输出图形,记录了所有子 Axes 对象,一些特殊的 artists (如标题,图例等) 和画布 (canvas)．画布 (canvas) 对用户是不可见的． Axes 是含有数据空间的图像区域．一个 figu

数据格式如下: 8_15/l_eye/2732.png -20.5773 -5.17769 -3.34583 21.5859 9_13_1/l_eye/1211.png -10.1145 34.9928 -38.2122 -26.3371 8_20/l_eye/5966.png -44.0264 50.2898 63.5838 -49.1353 8_13/l_eye/8780.png -16.9358 50.4528 -44.2617 -57.1462 9_16_2/l_eye/5370.png

matplotlib是python中很强大的绘图工具,在机器学习中经常用到 首先是导入 import matplotlib.pyplot as plt plt中有很多方法,记录下常用的方法 plt.plot()该方法用来画图,第一个参数是y值,第二个参数是x值,第三个参数是由两个值构成的字符串,第一个值是颜色,第二个值是线的类型 颜色的可选值有 ‘b’ blue ‘g’ green ‘r’ red ‘c’ cyan ‘m’ magenta ‘y’ yellow ‘k’ black ‘w’ whi

Matplotlib介绍 Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包. Matplotlib的主要功能 Matplotlib是python中的一个包,主要用于绘制2D图形(当然也可以绘制3D,但是需要额外安装支持的工具包) Matplotliban安装.调用   安装:pip install matplotlib 调用:import matplotlib.pyplot as plt Plot函数绘制多条曲线 一维参数 例如传入一个list对象使用plot,打印输出形成的

matplotlib图像绘制 / matplotlib image description  目录 关于matplotlib matplotlib库 补充内容 Figure和AxesSubplot的生成方式 子图的两种生成方式 折线图的绘制 柱状图的绘制 箱图的绘制 散点图的绘制 直方图的绘制 细节设置 1 关于matplotlib / About matplotlib 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.相应

1 问题描述 matploglib 能够绘制出精美的图表, 有些时候, 我们希望把一组图放在一起进行比较, 有没有什么好的方法呢? matplotlib 中提供的 subplot 可以很好的解决这个问题 2 subplot函数介绍 matplotlib下, 一个 Figure 对象可以包含多个子图(Axes), 可以使用 subplot() 快速绘制, 其调用形式如下 : subplot(numRows, numCols, plotNum) 1 图表的整个绘图区域被分成 numRows 行和 n

章节 Matplotlib 安装 Matplotlib 入门 Matplotlib 基本概念 Matplotlib 图形绘制 Matplotlib 多个图形 Matplotlib 其他类型图形 Matplotlib 柱状图 Matplotlib 饼图 Matplotlib 直方图 Matplotlib 散点图 Matplotlib 填充图 Matplotlib 网格 Matplotlib 极坐标图 Matplotlib 3D图 Matplotlib 保存图形 本章我们将从一个简单的图形开始,演示

matplotlib的pyplot模块提供了和MATLAB类似的绘图API,方便用户快速绘制二维图表.我们先看一个简单的 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(0,20,2000) y=np.sin(x) plt.plot(x,y) plt.show() 一.模块安装 matplotlib是python中强大的画图模块,按官网上的图例,基本能做出各种各样美观的图表,但python缺省并不带这个模块,需要自