上篇文章介绍了使用matplotlib绘制折线图，参考：Python matplotlib绘制折线图，本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制散点图。...第一次的散点图中，x轴上没有显示所有的年份刻度，最后一个点已经分布到了图形的右上角，所以使用xticks()和yticks()来设置x轴和y轴的刻度标签和范围。...使用xlabel()和ylabel()设置x轴和y轴的标签，说明x轴和y轴的含义。使用title()设置散点图的标题，说明散点图展示的数据。使用legend()将图例展示出来。...plt.ylabel("成交额", fontdict={'size': 16}) plt.title("历年天猫双11总成交额", fontdict={'size': 20}) plt.show() 运行结果： 上一张散点图中已经对数据作了基本的展示...这里使用numpy中的random.randint()随机生成0到50之间的11个值，将这11个随机的值传给scatter()函数中的c参数，使每一个点的颜色不一样，可以更好地表示每个点的独立性。
： Python-matplotlib 定制化图例绘制 Python-双Y轴绘制图表元素完善 双Y轴图例等熟悉添加 Python-matplotlib 定制化图例绘制 本期的推文绘制我们的参考图例来源于以下图表...可以看出： 图表是双Y轴的绘制 图表的x轴刻度绘制较为复杂(也是本期的重点内容)，如下： ? 由于没有原始数据，我们使用Python进行虚构，构造的数据预览如下(部分)： ?...但是当我继续想添加年份的分割刻度时，已这种方式为基础的绘图将很难实现，最终我们选择直接主刻度定义年份，副刻度定义月份的操作，通过对其定制化操作，达到我们的绘图需求。...定制年份的刻度label文本 #添加 年数文本作为X轴信息 for i,text in zip([.125,.375,.625,.875],['2014','2015','2016','2017']):...总结 本篇推文较全面的练习了Python-matplotlib主副刻度的绘制 操作以及双Y轴图例的添加,大家可以好好参考下，为了大家更好的练习，我们也将提供练习数据和源码哦！
y轴刻度设置 plt.xticks(np.arange(0.5, 5.5, 1)) plt.yticks(np.arange(0.5, 19.5, 1)) # x y轴标签设置 ax.set_xticklabels...如果是DataFrame，则df的index/column信息会对应到heatmap上，即df.index对应到热力图的x轴，df.columns对应到热力图的y轴 vmax，vmin：分别是热力图的颜色取值最大和最小范围...linecolor：切分热力图上每个矩阵小块的线的颜色，默认值是 white xticklabels,，yticklabels：xticklabels控制x轴标签的输出；yticklabels控制y轴标签的输出...默认值是auto，如果是True，则以DataFrame的index作为x轴标签、columns作为y轴的标签。如果是False，则不添加行标签名。如果是列表，则标签名改为列表中给的内容。...如果是auto，则自动选择标签的标注间距，将标签名不重叠的部分(或全部)输出 mask：控制某个矩阵块是否显示出来。默认值是None。
Series 的 plot 方法直接调用的就是 matplotlib（最基础，最实用的绘图库） 的标准接口，实际上从该方法的设计初衷就可以发现，它就是为了简化使用 Pandas 进行数据处理时候对数据的可视化分析...figsize 图像尺寸，tuple(宽度，高度)，注意这里的单位是英寸 use_index 是否使用索引作为x刻度标签 title 标题 grid 网格线 legend 图例 style 线的样式 logx...x轴使用对数刻度 logy y轴使用对数刻度 loglog x,y轴都使用对数刻度 xticks x轴刻度标签 yticks y轴刻度标签 xlim 横轴坐标刻度的取值范围 ylim 纵轴坐标刻度的取值范围...rot 改变刻度标签（xticks, yticks）的旋转度 fontsize 设置刻度标签（xticks, yticks）的大小 position 柱形图的柱子的位置设置 table 将数据以表格的形式展示出来...yerr 带误差线的柱形图 xerr 带误差线的柱形图 lable 列的别名，作用在图例上 secondary_y 双 y 轴，在右边的第二个 y 轴 mark_right 双 y 轴时，在图例中的列标签旁增加显示
（实际上是1993年-2019年），使用matplotlib绘制动态可视化图，效果如下： ?...import matplotlib.animation as animation from IPython.display import HTML 原始数据的行索引是地区，列索引是年份，我们后续作图需要的数据结构偏向于窄表...# 使用melt方法进行处理 data = df.melt(id_vars='地区',value_vars=range(1993,2020),var_name='年份',value_name='生产总值...然后将31个地区与31个颜色进行组合成字典备用！...= 12) # 去掉y刻度 ax.set_yticks([]) # 设置 xy轴内边距 ax.margins(0, 0.01) # 显示网格（x轴向虚线） ax.grid(which= 'major',
x 和 y 属性则是根据实际情况进行慢慢调试 ，其他的属性则是美化图表使用。...这里需要指出的是，一般的绘图过程，固定文本一般都是在图表的刻度、轴等属性设置结束后再进行添加，这点则需要注意，好的绘图习惯可以大大减少绘图时间哦 第 66-71 行则是自定义 y 轴的刻度比例范围，由于...第 53 行使用 ax.axvline() 为动态图表添加一条推进线。 第 54-64 行则是对图表刻度、轴脊等 属性进设置。...第 75 行采用ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}'))定制化刻度标签形式，此方法对绘制定制化的刻度标签非常有用...总结 Matplotlib绘制动态曲线图较动态气泡图而言，绘制过程较为简单，主要就是折线图和散点图的配合使用，其他的就是图表属性的定制化设置了，个人能力有限，发现错误的同学可以留言告知啊，下期我们将继续推出
，也称为轴域区，或者绘图区； Axis：指坐标系中的垂直轴与水平轴，包含轴的长度大小（图中轴长为 7）、轴标签（指 x 轴，y轴）和刻度标签； Artist：您在画布上看到的所有元素都属于 Artist...在本节，我们将学习如何在同一画布上绘制多个子图。...Matplotlib坐标轴格式 在一个函数图像中，有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系，这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。...Matplotlib刻度和刻度标签 刻度指的是轴上数据点的标记，Matplotlib 能够自动的在 x 、y 轴上绘制出刻度。...xticks()和yticks()函数接受一个列表对象作为参数，列表中的元素表示对应数轴上要显示的刻度ax.set_xticks([2,4,6,8,10]) import matplotlib.pyplot
下面的示例使用 MATLAB 风格的命令来设置线条列表上的多个属性。 setp使用对象列表或单个对象透明地工作。...如果要手动放置轴域，即不在矩形网格上，请使用axes()命令，该命令允许你将axes([left, bottom, width, height])指定为位置，其中所有值都使用小数（0 到 1）坐标。...对数和其它非线性轴 matplotlib.pyplot不仅支持线性轴刻度，还支持对数和对数刻度。 如果数据跨越许多数量级，通常会使用它。...更改轴的刻度很容易： plt.xscale('log') 下面示例显示了四个图，具有相同数据和不同刻度的y轴。...() 还可以添加自己的刻度，详细信息请参阅向matplotlib添加新的刻度和投影。
默认情况下，Matplotlib 很少使用次要刻度，但是你可以在对数绘图中看到它们： import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('classic') %...> matplotlib.ticker.NullFormatter object at 0x10db9af60> ''' 我们看到主要和次要刻度标签的位置都由LogLocator指定（这对于对数图是有意义的...给定此最大数量，Matplotlib 将使用内部逻辑来选择特定的刻度位置： # 对于每个轴，设置 x 和 y 主要定位器 for axi in ax.flat: axi.xaxis.set_major_locator...花式刻度格式 Matplotlib 的默认刻度格式可能会有很多不足之处：它可以作为一个泛用的默认值，但有时你还想做更多的事情。...请注意，我们已经使用了 Matplotlib 的 LaTeX 支持，通过将字符串括在美元符号中来指定。 这对于显示数学符号和公式非常方便：在这种情况下，\pi显示为希腊字符π。
隐藏刻度与标签 增减刻度数量 自定义刻度 格式生成器与定位器小结 x 轴的刻度与标签 轴的刻度范围 去掉坐标轴 调整日期自适应 轴标签、刻度、标签的相关说明 双坐标轴 图例 同时显示多个图例 Matplotlib...plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=100) # 获取当前轴，必要时创建一个 ax = plt.gca() # 设置将X轴的刻度值放在底部X轴上 ax.xaxis.set_ticks_position...('bottom') # 设置将Y轴的刻度值放在左侧y轴上 ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置右边坐标轴线的颜色（设置为none表示不显示） ax.spines...（默认）为标量值设置标签 LogFormatter 对数坐标轴的默认格式生成器 x 轴的刻度与标签 常用参数方式: plt.xticks(ticks=x轴的刻度, labels=刻度的标签) ticks...轴标签、刻度与标签的相关说明 当一张figure画布上，只有一个图的时候，通过如下方式设置： plt.xlabel 设置x轴的标签说明。 plt.xticks 设置x轴的刻度标签。
，要达到上述效果除了核心的Matplotlib绘图外，其他工具和上篇推文 Hans Rosling Charts Matplotlib 绘制 所使用的工具一样啊。...x 和 y 属性则是根据实际情况进行慢慢调试 ，其他的属性则是美化图表使用。...这里需要指出的是，一般的绘图过程，固定文本一般都是在图表的刻度、轴等属性设置结束后再进行添加，这点则需要注意，好的绘图习惯可以大大减少绘图时间哦 第 66-71 行则是自定义 y 轴的刻度比例范围，由于...，较早年份的数据较为集中，使图表绘制集中在一块，影响美观，特经此过程进行设置，而这也是 matplotlib 3.1 版本新添加的内容。...第 53 行使用 ax.axvline() 为动态图表添加一条推进线。 第 54-64 行则是对图表刻度、轴脊等 属性进设置。
Matplotlib是最受欢迎的二维图形库，但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。 如何更改图例上的标签名称？如何设置刻度线？如何将刻度更改为对数刻度？如何在我的图中添加注释和箭头？...如何在我的图中添加网格线？ 本文收集了有关如何自定义Matplotlib图的常见问题和答案。这可以作为快速进行Matplotlib绘图的一个很好的速查表，而不是Matplotlib库的完整介绍。...子图是一个图中一组较小的坐标轴。下面是2 x 2形式的四个子图的示例。 ? 这些子图是使用下面的代码创建的。我们调用plt.subplot并指定三个数字。它们指的你需要的行数，列数和子图号。...plt.legend（fontsize= 10）; 或者，你也可以不使用数字，如： plt.legend（fontsize='x-large'）; 坐标轴 问：如何命名我的x和y轴标签？...plt.ylim(-1.0,1.0)#for y axis plt.xlim(0,50)#for x axis 问：如何将刻度更改为对数刻度？
显然，我们需要在 axes 上添加图表各种细节，最重要的当然是数据： 行2：在 axes 中画柱状图(bar)，第一个参数 x 轴使用 年份数据，第二个参数柱子高度使用 wheat 列数据 但是，图表看起来有问题...： 因为 df.year 是数值，图表按照连续数字定位 x 轴上的位置 修改数据源的类型： 现在，柱子像点样子，但是 x 轴上乱七八糟： 虽然此时图表还没有做大最终效果，但是基本形状已经出来。...接下来就是我要介绍的，如何利用 matplotlib 的帮助，推测出我们需要的方法 ---- 各种细节的调整 首先，我们希望调整 x 轴上刻度标签的显示角度。...： 万事俱备了： 行5：从 axes 中获取所有 x 轴的刻度标签，注意这是一个 list 行6：plt.setp 能批量对多个东西设置属性，显然我们这里需要对前一行得到的多个刻度标签设置 rotation...以后使用调色板时，我们尝试动态从调色板取出标记颜色(上面的橙色与红色) 再设置一下 x、y 轴的名字与整个图表的标题。
，也称为轴域区，或者绘图区；Axis：指坐标系中的垂直轴与水平轴，包含轴的长度大小（图中轴长为 7）、轴标签（指 x 轴，y轴）和刻度标签；Artist：您在画布上看到的所有元素都属于 Artist 对象...Matplotlib 通过 axes 对象的xscale或yscale属性来实现对坐标轴的格式设置。 示例：右侧的子图显示对数刻度，左侧子图则显示标量刻度。...，Matplotlib 能够自动的在 x 、y 轴上绘制出刻度。...xticks() 和 yticks() 函数接受一个列表对象作为参数，列表中的元素表示对应数轴上要显示的刻度。...如下所示：ax.set_xticks(2,4,6,8,10)x 轴上的刻度标记，依次为 2，4，6，8，10。
轴域也拥有辅助方法，用于设置和装饰 x 和 y 轴的刻度、刻度标签和轴标签： xtext = ax.set_xlabel('my xdata') # returns a Text instance ytext...matplotlib.lines.Line2D()实例，将所有Line2D属性作为关键字参数传递， 将该线条添加到Axes.lines容器，并将其返回给你： In [213]: x, y = np.random.rand...实例 yaxis matplotlib.axis.YAxis实例 轴容器 matplotlib.axis.Axis实例处理刻度线，网格线，刻度标签和轴标签的绘制。...你可以分别为y轴配置左和右刻度，为x轴分别配置上和下刻度。...Tick包含刻度和网格线的实例，以及上侧和下侧刻度的标签实例。 每个都可以直接作为Tick的属性访问。此外，也有用于确定上标签和刻度是否对应x轴，以及右标签和刻度是否对应y轴的布尔变量。
如果在平移时按'x'或'y'，移动会分别限制在x或y轴。 按鼠标右键并将其拖动到新位置来进行缩放。 向右移动使x轴成比例放大，或者向左移动成比例缩小。 y轴和上/下移动同上。...开始缩放时鼠标下的点会保持静止，你可以缩放图形中的其它任意点。 你可以使用快捷键'x'，'y'或CONTROL分别将缩放约束为x轴，y轴或保留宽高比。 使用极坐标绘图时，平移和缩放功能的行为不同。...可以使用鼠标左键拖动半径轴标签。 可以使用鼠标右键放大和缩小半径刻度。 Zoom-to-rectangle（缩放到矩形）按钮 单击此工具栏按钮以激活此模式。 将鼠标放在轴域的某处，然后按鼠标左键。.../缩放限制于x轴 使用鼠标平移/缩放时按住x 将平移/缩放限制于y轴 使用鼠标平移/缩放时按住y 保留宽高比 使用鼠标平移/缩放时按住CONTROL 切换网格 鼠标在轴域上时按下g 切换x轴刻度（对数/...线性） 鼠标在轴域上时按下L或k 切换y轴刻度（对数/线性） 鼠标在轴域上时按下l 如果你使用matplotlib.pyplot，则会为每个图形自动创建工具栏。
▲图9-13 简单序列图形 Series对象的索引传入matplotlib作为绘图的x轴，你可以通过传入use_index=False来禁用这个功能。...x轴的刻度和范围可以通过xticks和xlim选项进行调整，相应地y轴使用yticks和ylim进行调整。表9-3是plot的全部选项列表。本节我会介绍这些选项中的一些，其余你可以自行探索。...alpha 图片不透明度(从0到1) kind 可以是 'area'、 'bar'、 'barh'、 'density'、'hist'、 'kde'、 'line'、 'pie' logy 在y轴上使用对数缩放...use_index 使用对象索引刻度标签 rot 刻度标签的旋转(0到360) xticks 用于x轴刻度的值 yticks 用于y轴 xlim x轴范围(例如[0,10]) ylim y轴范围 grid...参数 描述 subplots 将DataFrame的每一列绘制在独立的子图中 sharex 如果subplots=True，则共享相同的x轴、刻度和范围 sharey 如果subplots=True，则共享相同的
,sharex=True,sharey=True) #plt.subplot的sharex和sharey参数可以指定所有的subplot使用相同的x，y轴刻度。...用作绘制x轴。...：设定x轴刻度值 yticks：设定y轴刻度值 xlim，ylim：设定轴界限，[0,10] grid：显示轴网格线，默认关闭 rot：旋转刻度标签 use_index：将对象的索引用作刻度标签 logy...：在Y轴上使用对数标尺 DataFrame.plot方法的参数 DataFrame除了Series中的参数外，还有一些独有的选项。...subplots：将各个DataFrame列绘制到单独的subplot中 sharex，sharey：共享x，y轴 figsize：控制图像大小 title：图像标题 legend：添加图例，默认显示
引言 动态的图表拥有静态图表不能比拟的优势，能够有效反映出一个变量在一段时间的变化趋势，在PPT汇报演讲中是一大加分项，而在严谨的学术图表中则不建议使用。...可以说，Hans Rosling 让数据变得不再枯燥无味，使其生动的展示在大众面前，为了对这位伟大的统计学家的怀念(Hans Rosling 于2017年2月7日离开了这个世界)， 本次教程将使用Python...再对数据用apply()操作，使定义的region_set()和color_set02()应用到所选数据上：代码如下： ? 最终通过转换后的数据如下： ? 03....（2）第 34 行设置了x轴的刻度比例，这里这样设置是为了更好的展示某些年份的数据。但想要完美解决，还需要要解决如下问题：matplotlib设置刻度间隔相等，但不同间隔表示不同的值，如下： ?...以上，基于matplotlib的动态气泡图就绘制完成了，难点：在于多类别图例的添加，可以参考本文方法也可参考官网方法。 下面给出本例子其中一年份数据绘图的结果图 ： ? 04.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
