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【Python数据分析与可视化】:使用【Matplotlib】实现销售数据的全面分析 ——【Matplotlib】数模学习

数据准备:创建三个列表x、y1和y2,分别表示两个子图的x轴和y轴数据。 创建子图:使用plt.subplots方法创建一个包含两个子图的图形。...plt.subplots(2, 1)表示创建一个两行一列的子图布局,fig是图形对象,ax1和ax2是两个子图对象。 绘制子图:分别使用ax1.plot和ax2.plot方法绘制两个子图。...数据准备:创建三个列表x、y1和y2,分别表示两个数据集的x轴和y轴数据。 创建图形和子图:使用plt.subplots()方法创建图形和子图对象。fig是图形对象,ax1是第一个子图对象。...数据准备:创建两个列表x和y,分别表示横轴和纵轴的数据点。 创建图形:使用plt.plot(x, y)方法绘制折线图。...准备数据:使用字典形式准备数据。 创建图形和子图:使用plt.subplots()方法创建图形和子图对象。fig是图形对象,ax1是第一个子图对象。

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一篇文章学会Matplotlib

列表x和y分别包含水平和垂直坐标数据,并使用plt.plot()函数连接它们以绘制线条。添加标题、坐标轴标签和刻度标签可以提高图表可阅读性。...绘制多个子图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) #创建线性空间数组...y1 = np.sin(x) #根据 x 数组生成 y1 数据 y2 = np.cos(x) #根据 x 数组生成 y2 数据 # 创建网格并放置两个子图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots...(2, 1, sharex=True) # 调用subplots()方法,创建两行一列的子图网格。...# 在第一个子图中绘制sin函数 ax1.plot(x, y1, 'r-', linewidth=2) #调用plot()函数,在第一个子图中绘制sin函数,使用以红色为基调的单匹配线条。

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    【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通(上篇)

    通过这个例子,我们学会了如何在同一个图表中绘制多个数据系列,这在多维数据的分析中非常有用。 4.3 创建子图布局 当我们有多组数据想要展示在同一个窗口时,可以使用子图布局。...在 matplotlib 中,子图功能允许我们将同一个图表窗口划分为多个区域,每个区域展示不同的数据。 示例:创建 2x1 的子图布局 假设我们要展示两组销售数据,但希望它们在上下两个子图中显示。...(2, 1) # 2行1列的子图布局 # 绘制第一个子图 ax[0].plot(日期, 产品A, color='blue') ax[0].set_title('产品A的销售额') # 绘制第二个子图...,避免重叠 plt.show() 解释: plt.subplots(2, 1):创建两行一列的子图布局。...ax[0] 和 ax[1]:分别表示第一个和第二个子图区域。 plt.tight_layout():自动调整子图之间的间距,防止标题、标签等内容重叠。

    1.4K10

    OFDM原理及MATLAB仿真

    也就是上面说的频率可重复使用 答:从图中前两个子载波可以看到它们在频率上有重叠的部分,也就是达到了频率可重复使用的目的,即为复用 2、OFDM 优点 早期发展的无线网络或移动通信系统,是使用单载波调制...假设有 N 个子载波,每个子载波的频域符号为 X[k] ,其中 k 表示子载波的索引(从 0 到 N-1)。...2、OFDM 时域表达式 每个子载波的频域符号经过反快速傅里叶变换(IFFT)得到时域符号 x[n] ,其中 n 表示时域的离散时间点(从 0 到 N-1)。...(FFT)得到频域符号 X[k] ,其中 k 表示子载波的索引(从 0 到 N-1)。...% 循环遍历要绘制的子载波数量 for n = 0 : numel(x)-1 % 循环遍历时间序列 y(

    2.2K50

    机器学习之基于PCA的人脸识别

    subplot(2,4,index); 创建一个2x4的子图网格,并选择第index个子图作为当前维度值的显示位置。...通过以上代码,可以实现基于不同维度的特征向量重构人脸,并将结果显示在一个子图网格中。每个子图对应一个特定的维度值,同时还在每个子图上方显示该维度的标签。...for i=0:4 for循环迭代5次,从0到4。...创建空矩阵trainData和testData,用于存储训练数据和测试数据。 使用两个循环,将样本数据按列连接,并存储到trainData和testData中。...每个循环迭代15次,每次连接11个样本。 创建空矩阵result,用于存储不同k值和维度下的识别率。 使用两个嵌套循环,分别遍历k值和维度范围。

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    PSRSALSA 教程

    : pheader -c "nbin nsub nfreq npol" tutorial1.data 数据绘图(pplot) 绘制数据的灰度图 pplot tutorial1.data 绘制数据频域灰度图...“Z”选项不会从输入数据文件中删除任何数据。它只是从图中删除数据。当你完成后,写出一个带有“W”选项的子条目列表,我们可以使用它来将这些zapping选项应用到数据上。...因为我们将两个子元素加在一起,所以如果我们使用教程也不会有什么不同。...在这个特定的情况下,可以选择一个从bin ~ 120到bin ~ 180的区域。如果需要,可以同时选择多个区域:基线计算只使用未选择的区域。在pgplot窗口内按下S后,基线被减去。...仍然存在一个轻微的斜率,因为我们只是减去了每个子积分的基线平均值。通过制作单个子积分的图,你可以看到大部分基线不再存在,而漂移的子脉冲更加明显。

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    python数据科学系列:matplotlib入门详细教程

    需要指出,Axes从形式上是坐标轴axis一词的复数形式,但意义上却远非2个或多个坐标轴那么简单:如果将Figure比作是画板的话,那么Axes就是画板中的各个子图,这个子图提供了真正用于绘图的空间...),创建一个figure对象和相应数量的axes对象,同时返回该figure对象和axes对象嵌套列表,并默认选择最后一个子图作为"当前"图 ?...plt.subplots同时返回figure和axes实例 默认将最后一个axes子图作为"当前"图 绘制图表,常用图表形式包括: plot,折线图或点图,实际是调用了line模块下的Line2D图表接口...04 自定义子图 ? 前面提到,figure为绘图创建了画板,而axes基于当前画板创建了1个或多个子图对象。为了创建各种形式的子图,matplotlib主要支持4种添加子图的方式。...常用的添加子图的方法莫过于subplot和subplots两个接口,其中前者用于一次添加一个子图,而后者则是创建一组子图。

    2.7K22

    Matplotlib中的titles(标题)、labels(标签)和legends(图例)

    在使用可以使用Matplotlib时可以使用plt.subplots()命令一次创建多个子图的占位符,输入参数nrows和ncols定义要返回的行和列的数量。...返回数组包含ncols=2个元素的nrows=2个列表。每个元素都引用一个子图。...我们使用列表推导遍历所有轴,并使用ax.set_xlabel("whatever")为每个子图分配xlabel和ylabel。...可以通过调用ax2 = ax.twinx()来创建另一个y轴;ax2.set_ylabel(“Second y-axis”);但这会使绘制图例等事情变得复杂,因为现在绘图配置在同一子图中被分成两个容器,...可以自定义图形标签和标题的位置,方法是使用x和y参数,ha用于水平对齐,va用于垂直对齐。x和y所指向的图坐标是从图的左下角开始的0到1之间的数字。

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    AVM-SLAM:用于代客泊车的多传感器融合的语义视觉SLAM

    我们通过使用镜面高光检测算法[29]生成了用于模型训练的去光晕数据,以创建高光掩码(图4b)。然后,通过将其与手动注释的前景信息合并来细化此掩码以消除错误检测(图4c)。...在建图模块内,我们维护两个子地图:当前子地图和即将到来的子地图,确保相邻子地图之间有足够的共视区域。关键帧同时插入到两个子地图中。一旦当前子地图中达到了最大数量的关键帧,我们执行点云校正和局部优化。...然后,当前子地图被合并到全局地图中,下一个子地图取而代之,开始创建新的后续子地图。 图5:青色子地图和灰色全局地图。全局地图由子地图组成,子地图由关键帧组成。...关键帧到子地图的约束涉及关键帧和子地图之间的语义视觉约束,以及从语义环路检测中获取的语义回环约束。全局优化器周期性地对收集到的节点和边执行优化操作,随后更新每个关键帧和子地图的结果。...可以看出,使用SPQ循环检测和额外的运动学约束的姿态图优化可以构建更加逼真的地图。 图8:位姿图优化结果 其次进行了定性分析,使用车库平面结构的示意图(如图9a所示)与我们构建的语义地图进行比较。

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    这5小段代码轻松实现数据可视化(Python+Matplotlib)

    首先导入Matplotlib库的pyplot子库,并命名为plt。使用 plt.subplots()命令创建一个新的图。...最后再为该图设置好必要的标题和轴标签。这个函数轻松地实现了端到端的绘图!...而且,分组(使数据离散化)有助于看出“更宏观的分布”,若使用未被离散化的数据点,可能会产生大量数据噪声,从而很难看出数据的真实分布。 ?...代码中,y_data_list是一个列表,其中又包含多个子列表,每个子列表代表一个组。对每个列表赋予x坐标,循环遍历其中的每个子列表,设置成不同颜色,绘制出分组柱状图。 ?...堆积柱状图,适合可视化含有子分类的分类数据。下面这张图是用堆积柱状图展示的日常服务器负载情况统计。

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    Matplotlib的详细使用及原理

    ,从而达到数据可视化的最终效果 两种绘图接口 matplotlib提供了两种最常用的绘图接口 显式创建figure和axes,在上面调用绘图方法 依赖pyplot自动创建figure和axes,...而Axes则是Figure内部的一个子容器,用于绘制具体的图形。 >>>Matplotlib库中的primitive,通常译为“原始对象”,是用于创建和操作图形的基元。...实例 fig = plt.figure() # step 2 # 然后用Figure实例创建了一个两行一列(即可以有两个subplot)的绘图区,并同时在第一个位置创建了一个subplot ax =...2x2的子图矩阵 axs[0, 0].plot([0, 1], [0, 1]) # 在第一个子图中绘制一条线 plt.show()    2.Line2D对象绘制 import matplotlib.pyplot...这个方法通常与 pyplot.figure() 一起使用,以创建一个新的图形对象并添加子图。 此外还可以绘制误差折线图等各种图形。

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    有这5小段代码在手,轻松实现数据可视化(Python+Matplotlib)

    首先导入Matplotlib库的pyplot子库,并命名为plt。使用 plt.subplots()命令创建一个新的图。...最后再为该图设置好必要的标题和轴标签。这个函数轻松地实现了端到端的绘图!...而且,分组(使数据离散化)有助于看出“更宏观的分布”,若使用未被离散化的数据点,可能会产生大量数据噪声,从而很难看出数据的真实分布。 正态分布的IQ 下面是用Matplotlib库创建直方图的代码。...如图所示,两组关系其一是分数与组(组G1,G2,...等)的关系,其二是用颜色区分的性别之间的关系。代码中,y_data_list是一个列表,其中又包含多个子列表,每个子列表代表一个组。...对每个列表赋予x坐标,循环遍历其中的每个子列表,设置成不同颜色,绘制出分组柱状图。 堆积柱状图,适合可视化含有子分类的分类数据。下面这张图是用堆积柱状图展示的日常服务器负载情况统计。

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    动态数据可视化—使用Python的Matplotlib库创建动态图表的技巧与实践

    ,使得动画效果更明显在这个例子中,我们首先生成了随时间变化的数据 x 和 y,然后创建了一个动态图表,使用 plt.ion() 打开了交互模式,接着通过 plt.subplots() 创建了一个图形窗口和一个子图...和 values,然后创建了一个动态柱状图,使用 plt.ion() 打开了交互模式,接着通过 plt.subplots() 创建了一个图形窗口和一个子图,然后通过 ax.bar() 绘制了初始的柱状图...,我们首先初始化了饼图的数据 labels 和 sizes,然后创建了一个动态饼图,使用 plt.ion() 打开了交互模式,接着通过 plt.subplots() 创建了一个图形窗口和一个子图,然后通过...,我们首先初始化了热力图的数据 data,然后创建了一个动态热力图,使用 plt.ion() 打开了交互模式,接着通过 plt.subplots() 创建了一个图形窗口和一个子图,然后通过 ax.imshow...在创建动态图表时,关键的步骤包括:打开Matplotlib的交互模式,以便实时更新图表。创建图形窗口和子图,选择合适的图表类型。初始化数据,并绘制初始图表。通过循环更新数据,并调用相应的方法更新图表。

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    数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

    展示轴网格(默认是打开的) ▲表9-3 Series.plot方法参数 DataFrame拥有多个选项,允许灵活地处理列;例如,是否将各列绘制到同一个子图中,或为各列生成独立的子图。...回到本书之前使用的数据集,假设我们想要绘制一个堆积柱状图,用于展示每个派对在每天的数据点占比。...▲图9-22 小费百分比密度图 distplot方法可以绘制直方图和连续密度估计,通过distplot方法seaborn使直方图和密度图的绘制更为简单。...▲图9-25 statsmodels macro数据的成对图矩阵 你可能会注意到plot_ksw参数,这个参数使我们能够将配置选项传递给非对角元素上的各个绘图调用。...▲图9-28 根据星期几数值绘制的小费百分比箱型图 你可以使用更通用的seaborn.FacetGrid类创建自己的分面网格图。 具体请查看更多的seaborn文档。

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    Python 绘图,我只用 Matplotlib(二)

    1.1 库 我们绘制图形主要用到两个库,matplotlib.pyplot 和 numpy。在编码过程中,这两个库的使用频率较高,而这两个库的名字较长。这难免会给我们带来不便。...Figure 中最主要的元素是 Axes(子图)。一个 Figure 中可以有多个子图,但至少要有一个能够显示内容的子图。 Axes Axes 翻译成中文是轴域/子图。Axes 是带有数据的图像区域。...x 包含了从 -2 到 6 之间等间隔的 50 个值。y1 和 y2 则分别是这 50 个值对应曲线的函数值组成的 numpy 数组。前面的操作还处于设置属性的阶段,还没有开始绘制图形。...简单修饰 我们已经绘制出两条直线,但样式比较简陋。所以我给两条曲线设置鲜艳的颜色、线条类型。同时,还给纵轴和横轴的设置上下限,增加可观性。...scatter() 函数必须传入两个参数 x 和 y。值得注意得是,它们的数据类型是列表。x 代表要标注点的横轴位置,y 代表要标注点的横轴位置。x 和 y 列表中下标相同的数据是对应的。

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