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    动态曲线图(linechart)--Matplotlib绘制

    引言 动态曲线图不同于动态气泡图,它可以查看部分指标在一段时间内的变化趋势,本期推文将推出动态曲线图的 Matplotlib 绘制过程,核心过程为 折线图 和 散点图 的绘制,详细过程如下: 02....图表中的 china、usa、japan 等变量可以结合自己的实际需求进行更改,而 time 列则是时间变化。...,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。...下面给出一年份数据绘制的曲线图结果: ?...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

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    Matplotlib绘制动态曲线图,超简单!!

    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。...引言 动态曲线图不同于动态气泡图,它可以查看部分指标在一段时间内的变化趋势,本期推文将推出动态曲线图的 Matplotlib 绘制过程,核心过程为 折线图 和 散点图 的绘制,详细过程如下: 02....这里需要注意的是zorder属性的设置,这里设置zorder=4,表示散点图绘制在折线图之后,即散点图压在折线图之上,使绘图更加美观。...,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。...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哈~~

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    Python:matplotlib绘制线

    线型图是学习matplotlib绘图的最基础案例。我们来看看具体过程: ?  下面我们将两条曲线绘制到一个图形里: ? ? 可以看到这种方式下,两个线条共用一个坐标轴,并且自动区分颜色。...这里的序列必然是个有限的点集,而不是我们想象中的无穷个点组成一条线。如果你的点很稀疏,那么图形看起来就像折线,如果点很多,看起来就比较圆滑,形似曲线。...题外话:matplotlib其实是一个相当底层的工具,你可以从其基本组件中组装一个图标、显示格式、图例、标题、注释等等。...Pandas在此基础上对绘图功能进行了一定的封装,每个Series和DataFrame都有一个plot方法,一定要区分pandas的plot和matplotlib的plot方法。比如: ? ?...pandas和matplotlib的plot方法你愿意用哪个都行,但要注意参数格式和使用场景。

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    Python绘制ROC曲线

    1 问题 如何利用python设计程序,绘制ROC曲线。 2 方法 绘制ROC曲线主要基于python 的sklearn库中的两个函数,roc_curv和auc两个函数。...roc_curv 用于计算出fpr(假阳性率)和tpr(真阳性率)auc用于计算曲线下面积,输入为fpr、和tpr 代码清单 1 # 导包 import numpy as np import matplotlib.pyplot...实现绘制ROC曲线,并且进行了拓展,使该程序能应用于更多相似的问题。...上述的理想情况实际中很难存在,但它确实表示面积下曲线(AUC)越大通常分类效率越好。 ROC曲线的“陡度”也很重要,坡度越大,则越有降低假阳性率,升高真阳性率的趋势。...ROC曲线通常用于二元分类中研究分类器的输出(也可在多分类中使用,需要对标签进行二值化【比如ABC三类,进行分类时将标签进行二值化处理[A(1)、BC(0)】、【B(1)、AC(0)】

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    Python+Matplotlib绘制三次B样条曲线基函数图像

    问题描述: 在计算机图形学课程中,B样条曲线属于重要教学内容之一。已知,m+n+1个控制点可以确定m+1段光滑拼接的n次B样条曲线,其中第i段(i=0,1,2,......,m)曲线上点的定义为 上式用来确定曲线上的一个点,其中 表示控制点,基函数的定义为 对基函数进行展开和化简可得,3次B样条曲线的4个基函数分别为 和贝塞尔曲线类似,B样条曲线的控制点确定曲线的大致形状...,曲线的性质则由基函数确定。...以端点性质为例,把t=0和t=1分别代入基函数定义和B样条曲线定义式,可得 下图分别是1段3次B样条曲线和3段光滑拼接的3次B样条曲线,可以看出,与上面推导的结论是相符的。...绘制上面基函数图像的代码如下:

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    Python:matplotlib绘制散

    奇怪,代码和前面的例子差不多,为什么这里显示的却是散点图而不是sin曲线呢?原因有二:一是点集比较少,稀疏,才30个;二是没有指定线型。...用plt.scatter画散点图 scatter专门用于绘制散点图,使用方式和plot方法类似,区别在于前者具有更高的灵活性,可以单独控制每个散点与数据匹配,并让每个散点具有不同的属性。...Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher在1936收集整理,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。...通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。 ? ?...这类多颜色多特征的散点图在探索和演示数据时非常有用。 在处理较少点集的时候scatter方法灵活度更高,可单独配置并渲染,但所需消耗的计算和内存资源也更多。

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    Python matplotlib绘制直方图

    前面的文章介绍了使用matplotlib绘制柱状图,本篇文章继续介绍使用matplotlib绘制直方图。...hist(): matplotlib中绘制直方图的函数。可以传入很多参数,一般传入两个参数,第一个参数传入用于绘制直方图的数据列表,第二个传入关键字参数bins='组数',表示数据被分成的组数。...如本例中的最大值为11,最小值为0,范围是(0, 11),绘制直方图时,直方图会分布在(0, 11)之间。...在给直方图设置数据标注时,先调用Python基本数据类型列表的count()方法计算出每一个数据的频数,然后使用matplotlib中的text()方法标记到对应的直方图上。...subplots(): 用于在同一张图像中绘制多张图表,包含柱状图和直方图等。通过nrows, ncols两个参数设置图表的张数和排列方式。

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    Python-matplotlib 散点图绘制

    引言 本期推文的主要内容是散点图的绘制教程,所使用的数据关于全球教育水平划分的师生比例,涉及到的包主要为matplotlib和seaborn,当然用于数据处理分析的pandas和 numpy也必不可少...可视化绘制 本文的可视化绘制过程涉及seaborn的stripplot()方法,所需的库、总体设置及用于绘制“抖动”的散点图(类似ggplot2的position_jitter()),其目的就是为了防止散点重叠...的axes插入方法,绘制大小图或者中国地图十段线部分均可用此方法进行绘制。...总结 Matplotlib对绘制大多数图表还是比较友好的,也是比较容易定制化自己的绘图需求(需熟悉太多的绘图函数 ? ?...),但涉及统计图表的绘制,可以结合seaborn进行绘制,使绘图事半功倍哦!!绘图的颜色搭配对绘图结果至关重要,自己现阶段也是在摸索和模仿,有好的颜色搭配学习网站或者资源,可以进群交流。

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    Python matplotlib绘制雷达图

    一、matplotlib绘制圆形雷达图 # coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt results = [{"...绘制雷达图需要先建立极坐标系,关于极坐标系可以自己了解一下。建立好极坐标系后可以在极坐标系中绘制折线图、柱状图等,大部分情况,都是用折线图,形成一个不规则的闭合多边形。...在subplot()函数中,将polar参数设置成True,得到的图形才是极坐标。 极坐标系设置完成后,使用子图对象ax调用折线图函数plot(),即可绘出雷达图。...二、matplotlib绘制多边形雷达图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt results = [{"大学英语": 87, "高等数学...在极坐标系中,极径值相等的点在一个圆上,所以绘制的雷达图中,网格线默认都是圆形的。如果要绘制多边形的雷达图,则需要将圆形的网格线隐藏,然后根据刻度范围绘制出多边形的网格线。

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