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干货|教你一文掌握：Matplotlib+Seaborn可视化

导语 Seaborn和Matplotlib是Python最强大的两个可视化库。Seaborn其默认主题让人惊讶，而Matplotlib可以通过其多个分类为用户打造专属功能。...0 2 参数介绍 Figure：面板(图)，matplotlib中的所有图像都是位于figure对象中，一个图像只能有一个figure对象。...ax2 = fig.add_subplot(,,) #通过fig添加子图，参数：行数，列数，第几个。 print(fig,ax1,ax2) #方法2：一次性创建窗口和多个子图。...、透明度、颜色、图例 #关于左偏移，不用关心每根柱的中心不中心，因为只要把刻度线设置在柱的中间就可以了 plt.xticks(x_index + bar_width/, x_data) #x轴刻度线...0 12 总结 相信介绍到这里，大家对Matplotlib和Seaborn常用图形有充分的了解了，下面通过一些案例去实践可视化操作吧！我也会在后续实战中带来更多的应用。

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    python数据可视化系列教程——matplotlib绘图全解

    MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。MATLAB语言是面向过程的。利用函数的调用，MATLAB中可以轻松的利用一行命令来绘制直线，然后再用一系列的函数调整结果。...matplotlib有一套完全仿照MATLAB的函数形式的绘图接口，在matplotlib.pyplot模块中。...这套函数接口方便MATLAB用户过度到matplotlib包 import matplotlib.pyplot as plt 在绘图结构中，figure创建窗口，subplot创建子图。...ax2 = fig.add_subplot(2,1,2) #通过fig添加子图，参数：行数，列数，第几个。 print(fig,ax1,ax2) #方法2：一次性创建窗口和多个子图。...、透明度、颜色、图例 #关于左偏移，不用关心每根柱的中心不中心，因为只要把刻度线设置在柱的中间就可以了 plt.xticks(x_index + bar_width/2, x_data) #x轴刻度线

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    北大邹磊：图数据库中的子图匹配算法

    分享嘉宾：邹磊 北京大学 教授 编辑整理：xiaomei 出品平台：DataFunTalk 导读：本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题，介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法，以及在图数据库环境下的子图匹配查询优化等内容...Q中的每一个点在单射函数Function（f）作用下唯一映射到G的每个点上去，如上图中Q的1、2、3在G的中的第一个子图匹配是（1、2、3），第二个子图匹配是（2、3、4）。...虽然匹配算法本身是指数的，但在实践中，可以采用大量的过滤策略来检索搜索空间，从而提高查询的性能。 3. 子图匹配与图数据库 子图匹配与图数据库有什么关系？...上面的SPARQL查询的WHERE子句部分，可以表达为一个查询图，如这页中的左下图。其中带有“？”的“？p”表示变量的含义。我们在这个例子中可以找到图G中的子图匹配，如红色表示的部分。...回答Q在G中的子图匹配查询，则分别先找到匹配查询图Q中的AB边的是T1表、匹配AC边的是T2表和匹配BC边的是T3表，然后T1、T2、T3做自然连接（Join）操作，如果结构非空，就找到Q的子图匹配了。

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    北大邹磊：图数据库中的子图匹配算法

    分享嘉宾：邹磊 北京大学 教授 编辑整理：xiaomei 出品平台：DataFunTalk ---- 导读：本次讲座从图数据库中的核心查询算子——子图匹配入题，介绍了图数据库的基本概念、子图匹配的算法，...Q中的每一个点在单射函数Function（f）作用下唯一映射到G的每个点上去，如上图中Q的1、2、3在G的中的第一个子图匹配是（1、2、3），第二个子图匹配是（2、3、4）。...虽然匹配算法本身是指数的，但在实践中，可以采用大量的过滤策略来检索搜索空间，从而提高查询的性能。 3. 子图匹配与图数据库 子图匹配与图数据库有什么关系？...上面的SPARQL查询的WHERE子句部分，可以表达为一个查询图，如这页中的左下图。其中带有“？”的“？p”表示变量的含义。我们在这个例子中可以找到图G中的子图匹配，如红色表示的部分。...回答Q在G中的子图匹配查询，则分别先找到匹配查询图Q中的AB边的是T1表、匹配AC边的是T2表和匹配BC边的是T3表，然后T1、T2、T3做自然连接（Join）操作，如果结构非空，就找到Q的子图匹配了。

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    Matplotlib_Study01

    参数传递 concatenate((array1, array2 …), axis=0 或 1) axis默认会导致返回一维结果，axis=0行数增加，axis=1列数增加 matplotlib 设置...、透明度、颜色、图例 # 关于左偏移，不用关心每根柱的中心不中心，因为只要把刻度线设置在柱的中间就可以了 plt.xticks(x_index + 2*bar_width / 2, x_data) #...,cumulative是否计算累加分布，rwidth柱子宽度 # 可以同时设置主图的标题和子图标题，实现主标题和副标题的效果 # 设置总图中的标题 plt.suptitle("matplotlib_main_title...", fontsize=18) # 设置子图标题 ax0.set_title('matplotlib_slave1_title') ax1.set_title('matplotlib_slave2_title...：数组，可选参数，默认为：None；用来标注每块饼图的matplotlib颜色参数序列。

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    从头开始的可视化数据 matplotlib：初学者努力绘制数据图

    categories 是柱的分类，scores 是柱的高度。...plt.legend()：在图表中显示图例。9. 子图 (Subplots)如果你想在一个窗口中展示多个图表，可以使用 subplots() 方法。...import matplotlib.pyplot as plt# 创建1行2列的子图fig, axs = plt.subplots(1, 2)# 第一个子图axs[0].plot([1, 2, 3],...axs[0] 和 axs[1]：分别表示两个子图。plt.tight_layout()：自动调整子图之间的间距。10. 保存图表最后，如果你想将图表保存为图片，可以使用 savefig() 函数。...在一个图表中展示多个数据集或子图。随着你对 matplotlib 的熟悉，你可以探索更多高级功能，比如动画、三维图表等。如果有任何问题或想要进一步了解特定功能，随时提问！

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    可视化技能之Matplotlib(下)|可视化系列02

    在本系列的上篇文章里，我们从Matplotlib的基础可视化框架开始，逐步画出折线图、柱状图等基础图表，通过对坐标轴标签、标题文本等的精细调节画出信息更明确丰富的可视图，也实践了双轴图及子图，最后看了下极坐标系下绘图的效果...(青色表示已排序元素，淡蓝色表示未排序，枣红色柱表示当前需排序元素，插入到橙色柱位置) Matplotlib绘制动态图表的思路是将一系列图按一定时间间隔顺序播放，利用眼睛的视觉暂留形成动态感，每张静态图就是一帧...()把动画转为HTML5下video标签支持的数据或用.to_jshtml生成HTML表示的动画数据，例如在jupyter notebook环境中，可以用以下语句直接渲染出带播放控制台的动图。...，例如饼图可以认为是极坐标系下的柱状图，将柱的高度映射为楔形的弧度；玫瑰图可以是极坐标系下的堆积柱状图，柱的高度映射为r及弧度theta的占比；雷达图可以是极坐标系下的折线图。...，了解折线图、柱状图、饼图、直方图等的绘制方法和基本参数，再学会添加文本、调节坐标轴，会通过双坐标轴和子图画多张图，最后了解下动态图和事件监听做基础交互。

    1.5K21

    使用Python进行描述性统计

    数值分析的过程中，我们往往要计算出数据的统计特征，用来做科学计算的NumPy和SciPy工具可以满足我们的需求。Matpotlob工具可用来绘制图，满足图分析的需求。...） 　　柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下： 1 from matplotlib import pyplot 2 3 #绘制柱状图...： 　　而饼形图是以扇形的面积来指代某种类型的频率，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制饼形图的代码如下： 1 from matplotlib import pyplot 2 3 #绘制饼形图...： 3.2.2 定量分析（直方图、累积曲线） 　　直方图类似于柱状图，是用柱的高度来指代频数，不同的是其将定量数据划分为若干连续的区间，在这些连续的区间上绘制柱。...使用Matplotlib绘制关于身高的箱形图的代码如下： 1 from matplotlib import pyplot 2 3 #绘制箱形图 4 def drawBox(heights): 5 #创建箱形图

    2.6K70

    【教程】DGL中的子图分区函数partition_graph讲解

    part_method：是将节点分配到分区的方法。目前，支持 "random "和 "metis"。 num_parts：是分区的数量。 halo_hops：是分区中作为 HALO 节点的节点跳数。...分区的图结构以DGLGraph格式存储在文件中。每个分区中的节点都经过*relabeled*，始终以0开头。...balance_edges：平衡每个分区中的边数。         为了平衡节点类型，用户需要传递一个包含 N 个元素的向量来表示每个节点的类型。N 是输入图中的节点数。...: int, optional     我们在分区图结构上构建的 HALO 节点的跳数。...指定该参数后，Metis 算法将尝试把输入图分割成多个分区，每个分区中每个节点类型的节点数大致相同。默认值为 "None"，这意味着 Metis 只对图进行分区，以平衡节点数量。

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    使用Python进行描述性统计

    数值分析的过程中，我们往往要计算出数据的统计特征，用来做科学计算的NumPy和SciPy工具可以满足我们的需求。Matpotlob工具可用来绘制图，满足图分析的需求。...View Code 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析（柱状图、饼形图） 　　柱状图是以柱的高度来指代某种类型的频数，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制柱状图的代码如下： ?...而饼形图是以扇形的面积来指代某种类型的频率，使用Matplotlib对成绩这一定性变量绘制饼形图的代码如下： ?...3.2.2 定量分析（直方图、累积曲线） 　　直方图类似于柱状图，是用柱的高度来指代频数，不同的是其将定量数据划分为若干连续的区间，在这些连续的区间上绘制柱。...使用Matplotlib绘制关于身高的箱形图的代码如下： 1 from matplotlib import pyplot 2 3 #绘制箱形图 4 def drawBox(heights):

    3.1K52

    Python学习笔记之Matplotlib模块入门(直线图、折线图、曲线图、散点图、柱状图、饼状图、直方图、等高线图和三维图的绘制)

    pyplot基本方法的使用如下表。 1. 绘制直线 在使用Matplotlib绘制线性图时，其中最简单的是绘制线图。在下面的实例代码中，使用Matplotlib绘制了一个简单的直线。...绘制折线图 在上述的实例代码中，使用两个坐标绘制一条直线，接下来使用平方数序列1、9、25、49和81来绘制一个折线图。...x, cos_y) # 显示绘制的图 plt.show() 运行效果如下： 【示例】使用scatter画10中大小100中颜色的散点图 # 导入matplotlib和numpy模块 import...【示例】使用bar绘制柱状图，并设置柱的宽度 # 导入matplotlib模块 import matplotlib.pyplot as plt # 创建x，y坐标 x = [1980, 1985, 1990...绘制直方图 直方图与柱状图的分格类似，都是由若干个柱组成，但直方图和柱状图的含义却有很大的差异。直方图是用来观察分布状态的，而柱状图是用来看每一个X坐标对应的Y的值的。

    8.6K21

    13，Matplotlib面向对象绘图

    〇，Matplotlib简介 Matplotlib是Python数据分析中用于数据可视化的最著名的一个库，其绘图方式和matlab中的绘图方式非常相似。...一，Matplotlib中图像的结构 matplotlib图像中最重要的三个对象分别是 figure (画布)，ax (坐标系)，axis (坐标轴)。...一个figure中可以有多个 ax（多个子图），figure可以设置图像的尺寸，背景色，像素等。一个ax中一般有多个 axis，如xaxis，yaxis。...ax可以设置子图的大小，标题，数据的呈现形式，线型，颜色等。axis又有label，tick等对象，可以设置坐标轴刻度，坐标轴标签，坐标轴标题等。 ? ? ?...（注：以上代码应当在同一个 Jupyter notebook的 cell中执行。） 效果图如下： ?

    1.1K20

    Numpy和MatplotlibPython科学计算——Numpy线性代数模块（linalg）随机模块（random）Python的可视化包 – Matplotlib2D图表3D图表图像显示

    , '#e1a7a2') } # 整体图的标题 fig = plt.figure('Bar chart & Pie chart') # 在整张图上加入一个子图，121的意思是在一个1行2列的子图中的第一张...在Matplotlib中，画图时有两个常用概念，一个是平时画图蹦出的一个窗口，这叫一个figure。Figure相当于一个大的画布，在每个figure中，又可以存在多个子图，这种子图叫做axes。...顾名思义，有了横纵轴就是一幅简单的图表。在上面代码中，先把figure定义成了一个一行两列的大画布，然后通过fig.add_subplot()加入两个新的子图。...subplot的定义格式很有趣，数字的前两位分别定义行数和列数，最后一位定义新加入子图的所处顺序，当然想写明确些也没问题，用逗号分开即可。。上面这段代码产生的图像如下： ?...3D图表 Matplotlib中也能支持一些基础的3D图表，比如曲面图，散点图和柱状图。

    2.7K40

    python-matplotlib

    右下角序号4 # 有三个画图域:一张大图 里边三个小图 ,注意尽量保持每个域 中前两个量都相同如全都是(2,2,*) 否则图像可能会重合 # 大图分为 2*2 ,序号从左到右,上到下 1-4 #...(X1,Y1,0.5) # X1 表示的是每个柱距离0的大小 Y1是柱的高度 # ax.set_xticklabels(["a","b","c","d","e"],rotation=45) # 定义x...plt.subplots() # ax.scatter(X1,Y1) # ax.set_xlabel("X") # ax.set_ylabel("Y") # --------------------- # 子图...# 在x轴上会分区间显示, 数值大小在改区间的数的个数 区间个数 通过bins修改 # 通过range=(2,5) 控制x轴显示的范围 只显示2到5范围内的 # =================...,也可以为[] ,即每个[] 对应x上一项 # 注意最多两层 [[],[]] 三层报错 # 图的主要作用是 容易看出一个[] 中四等分出的值 # a--> 1,1.5,2,2.5,3 b-->2

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    用matplotlib和pandas绘制股票MACD指标图，并验证化交易策略

    ，有差别的是在第35行，第二个子图的名字设置为“axMACD”，在第44行中通过linestyle设置了网格线的样式。...在axMACD子图内绘制了MACD线，由于是在子图内绘制，因此在第46行和第47行绘制DEA和DIF折线的时候，需要在参数里通过“ax=axMACD”的形式指定所在的子图。...在第59行和第60行中设置了axMACD子图中的x轴标签，由于在第35行中设置了axPrice和axMACD两子图是共享x轴，因此K线和均线所在子图的x轴刻度会和MACD子图中的一样。...如下两点是根据MACD中BAR柱状图的情况来决定买卖策略。 第一，红柱持续放大，这说明当前处于多头行情中，此时建议买入股票，直到红柱无法再进一步放大时才考虑卖出。...不正确 2019-04-19 出现金叉，且Bar柱由绿柱一下子变很长，后市有涨。

    4.2K10

    Matplotlib类别比较图（1）

    本文主要介绍matplotlib的类别比较图，主要介绍了柱状图和条形图。 一、柱状图系列 1、单数据系列柱状图 matplotlib提供了bar函数绘制柱状图。...语法：plt.bar(left, height, width, bottom, align, **kwargs) 解释： left：每个柱左侧的x轴坐标 height：每个柱的高度 width：柱的宽度...bottom：柱的y轴起始坐标（一般不修改） align：对齐方式，默认居中对齐（一般不修改） import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...fig = plt.figure(figsize = (6, 6)) ax1 = fig.add_subplot(projection='3d') #设置子图的样式为3D color = ['c', '...语法：plt.barh(y, width, height, left, align, **kwargs) 注意：bar中的bottom在barh中要改为left；bar中的x轴标签设置要改为y轴标签设置

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    一篇文章带你搞定Pandas绘图API

    目录: 柱状图 饼图 折线图 散点图 直方图 柱状图 普通柱图 首先我们打开excel数据文件，如下图所示： Field:专业；Number：对应专业学生数量，根据两列数据绘制简单柱图： import...，ascending = False：降序排序； bar() 绘制柱图的函数，x、y分别指定下，x、y轴的序列； tight_layout() 使得整个图紧凑显示，不然x轴的文字由于太长会被挡住； 结果如下所示...: 分组柱图 首先我们还是查看数据文件:students02.xlsx 给出了2016、2017两年的学生数量,由此考虑绘制分组柱状图: import pandas as pd import matplotlib.pyplot...，x、y分别指定下，x、y轴的序列，但是由于分组柱图y轴不再是一个序列，而是由两个(或多个)序列组成的列表； plt.title() 设置标题，当然也可以在bar() 函数里面设置； plt.gca()...)，bottom=0.4，底部留白40%； 结果如下: 叠加柱图 有的时候可能不只有两组数据，要观察多组数据的数量占比,可以采用叠加柱图: import matplotlib.pyplot as plt

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