散点图 4.1生成数据 4.2 绘制大小不一的散点图 4.3 设置渐变色/边缘/边缘宽度 4.4 绘制多组散点图 4.5 六边形箱型图 5....# 绘制 df 第一列的折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为： 1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图｜子图 # 将 df 的四列分别放在四个子图上...loc=4) # 指定图例的位置 plt.show() 输出为： 1.4 绘制折线图-双y轴 折线图–双y轴 A、C、D使用一个y轴，B使用一个y轴 # 折线图｜双y轴 # A、C、D使用一个y轴...='数量', # y轴标签 左侧的y轴 fontsize = 13) # 字体大小 ax.right_ax.set_ylabel('ACD') # 设置右边轴的标签 ax.legend...# 如果数据太密集而无法单独绘制每个点，可使用六边形箱型图。
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...同样的，如果把参数改成kind = ‘line’，还能绘制出箱形图： df[:5].plot(x=’Country’,kind=’box’) ?...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标轴的设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...比如对于x轴，我们想要标上0、10、15和20几个值；对于y轴，我们想要标上0、50、70、100几个值，可以在xticks和yticks参数中悉数列出。
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...同样的，如果把参数改成kind = ‘line’，还能绘制出箱形图： df[:5].plot(x=’Country’,kind=’box’) ?...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。...比如对于x轴，我们想要标上0、10、15和20几个值；对于y轴，我们想要标上0、50、70、100几个值，可以在xticks和yticks参数中悉数列出。
Matplotlib提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱形图等。...plt.figure：创建空白画布，在一幅图中可省略 figure.add_subplot：第一个参数表示行，第二个参数表示列，第三个参数表示选中的子图编号 plt.title：标题 plt.xlabel...箱形图的主要参数及说明如下。...▲图7 水平箱形图 07 组合图 前面介绍的都是在figure对象中创建单独的图像，有时候我们需要在同一个画布中创建多个子图或者组合图，此时可以用add_subplot创建一个或多个subplot来创建组合图...代码清单7 绘制组合图 from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt #在同一个figure中创建一组2行2列的subplot
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。...02 绘制柱状图、散点图等常见图形 从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度 %matplotlib tk df1=df[:5] df1.plot('Country',...同样的，如果把参数改成kind = 'line'，还能绘制出箱形图： df[:5].plot(x='Country',kind='box') ?...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。...03 坐标轴的设置 1. 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。
数据可视化是捕捉趋势和分享从数据中获得的见解的非常有效的方式，流行的可视化工具有很多，它们各具特色，但是在今天的文章中，我们将学习使用 Pandas 进行绘图。...%matplotlib 内联魔法命令也被添加到代码中，以确保绘制的数字正确显示在笔记本单元格中： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...: 正如我们在图中看到的，title 参数为绘图添加了一个标题，而 ylabel 为绘图的 y 轴设置了一个标签。...直方图 直方图是一种表示数值数据分布的条形图，其中 x 轴表示 bin 范围，而 y 轴表示某个区间内的数据频率。
创建子图并选定子图（可选） 为图像添加标题、设定图像参数 绘制图像 添加图例 保存图像或显示图像 3.2 常用方法 3.2.1 创建画布 使用plt.figure()方法可以创建一块画布，可以通过参数指定它的大小和背景颜色...： plt.figure(figsize=None, facecolor=None) 3.2.2 创建子图并选定子图 使用plt.subplot()方法可以在全局绘图区域中创建一个子图，它的语法格式如下...第二种是用一个3位数的整数，每一位分别代表网格的行数，列数 ，索引号。pos也是是位置参数。 第三种会用默认值创建一个子图。 第四种则以一个axes为参数，创建子图。...使用plt.xlabel(s)和plt.ylabel(s)方法可以分别设置当前x轴和y轴的标签。...axis：可选，设置显示哪个方向的网格线，可以是取 ‘both’（默认），‘x’ 或 ‘y’，分别表示两个方向，x 轴方向或 y 轴方向。
pyplot的boxplot函数用于绘制箱线图，主要有以下几个参数: notch：表示箱线图的类型，默认为False，即绘制矩形箱线图，如果取值为True，表示绘制锯齿状箱线图 labels：表示箱形图的标签...4、多图绘制 除了上面介绍的，Matplotlib的另一大特色是面向对象的绘图，类比生活中的用纸笔绘图，我们来解释Matplotlib面向对象绘图 在使用生活中纸笔画图时，我们需要先找到一张白纸，在白纸上绘图...对于Matplotlib来说，绘图之前需要先创建一个Figure对象，Figure对象是一个空白区域，然后我们就可以在上面进行绘图。Figure对象可通过pyplot包中的figure函数来创建。...在实际绘图中，如果一个Figure对象中包含多个Axes对象，每个Axes对象的位置除了通过区域坐标和长度来设定一位，更为常用的方式是通过子图subplot()函数来设定。...参数221中的22表示子图排列为2*2形式，1表示第一个子图，其他均为同样的道理.
('none') # 设置底部坐标轴线的位置(设置在y轴为0的位置) ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 设置左侧坐标轴线的位置(设置在x轴为...多子图 可以在一张图上绘制多个图形，当然，也可以将不同的图形绘制到多个不同的区域当中。 子图有如下三种方式： 通过figure对象调用add_subplot方法。 通过plt的subplot方法。...# 两行两列的第一个 plt.plot(x, x) plt.title('第一个子图') plt.legend(["$y=x$"]) #第二个子图 fg.add_subplot(2, 2, 2)...# 两行两列的第二个 plt.plot(x, x**2) plt.title("第二个子图") plt.legend(["$y=x^{2}$"], loc=4) #第三个子图 fg.add_subplot...(设置在y轴为0的位置) ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 设置左侧坐标轴线的位置(设置在x轴为0的位置) ax.spines['left'
2、六边形分箱图 （Hexagonal Binning） 六边形分箱图是一种用六边形直观表示二维数值数据点密度的方法。...比例表示具有颜色变化的数据点的数量。六边形没有填充颜色，这意味着该区域没有数据点。 其他库，如 matplotlib、seaborn、bokeh（交互式绘图）也可用于绘制它。...但对于标准正态分布，100% 的数据在 -3 到 3（z 分数）的范围内。在 QQ 图中，两个 x 轴值均分为 100 个相等的部分（称为分位数）。...6、箱线图的改进版(Boxen plot) Boxenplot 是 seaborn 库引入的一种新型箱线图。对于箱线图，框是在四分位数上创建的。但在 Boxenplot 中，数据被分成更多的分位数。...我们也可以用这个图从文本中找到经常出现的单词。 总结 数据可视化是数据科学中不可缺少的一部分。在数据科学中，我们与数据打交道。手工分析少量数据是可以的，但当我们处理数千个数据时它就变得非常麻烦。
pip install matplotlib==3.1.0 """ 快速：使用Pandas进行基本绘图 Pandas具有内置的绘图功能，可以在Series或DataFrame上调用它。...data['Life Ladder'].plot( kind='box', figsize=(12,8) ) 生命阶梯分布的箱形图显示，中位数约为5.5，范围从低于3到最高8。...垃圾箱的颜色表示各个垃圾箱中寿命梯的平均值。...，颜色基于大陆和人口规模 小提琴图 小提琴图是箱形图和籽粒密度估计值的组合。...它起着箱形图的作用。它显示了跨类别变量的定量数据分布，以便可以比较那些分布。
如果曾经在Python中使用过线图，条形图等图形，那么一定已经遇到了名为matplotlib的库。 尽管matplotlib库非常复杂，但绘图并没有那么精细，也不是任何人发布的首选。...最后，为了确保Jupyter中的图显示在笔记本中，使用命令%matplotlib inline。...然后了解了它们，发现它们是小提琴图，与箱形图非常相似，并根据密度描绘了宽度以反映数据分布。在Seaborn中，创建小提琴图只是一个命令。...带群图的箱形图 箱形图将信息显示在单独的四分位数和中位数中。与swarm图重叠时，数据点会分布在其位置上，因此根本不会重叠。...（和群图） 从上面的污点中，可以看到如何对中的五个类别分别描述箱形图ocean_proximity。
边缘箱形图（Marginal Boxplot） 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第 25 和第 75 百分位数。 8....箱形图（Box Plot） 箱形图是一种可视化分布的好方法，记住中位数、第 25 个第 45 个四分位数和异常值。但是，您需要注意解释可能会扭曲该组中包含的点数的框的大小。...包点+箱形图（Dot+Box Plot） 包点+箱形图（Dot+Box Plot）传达类似于分组的箱形图信息。此外，这些点可以了解每组中有多少数据点。 28....小提琴图（Violin Plot） 小提琴图是箱形图在视觉上令人愉悦的替代品。小提琴的形状或面积取决于它所持有的观察次数。但是，小提琴图可能更难以阅读，并且在专业设置中不常用。 29....则可以在右侧的辅助 Y 轴上再绘制第二个系列。
这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。...3D条形图、散点图、曲面图示例如下： 3D表面、地图示例如下： 点、线、流GL图如下： 2. matplotlib 支持以下图表： 在 3D 绘图上绘制 2D 数据 3D条形图演 在不同平面上创建二维条形图...2D 数据的 3D 直方图 参数曲线 洛伦兹吸引子 2D 和 3D 轴在同一个 图 同一图中的 2D 和 3D 轴 在 3D 绘图中绘制平面对象 生成多边形以填充 3D 折线图 3D 箭袋图 旋转 3D...绘图 3D散点图 3D 茎 3D 图作为子图 3D 表面（颜色图） 3D表面（纯色） 3D表面（棋盘） 具有极坐标的 3D 表面 3D 文本注释 三角形 3D 等高线图 三角形 3D 填充等高线图...三角形 3D 表面图 3D 体素/体积图 numpy 标志的 3D 体素图 带有 rgb 颜色的 3D 体素/体积图 具有圆柱坐标的 3D 体素/体积图 3D 线框图 旋转 3D 线框图 一个方向的 3D
Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，应该把Seaborn视为matplotlib的补充...boxplot 箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数及上下四分位数。...不像箱形图中所有绘图组件都对应于实际数据点，小提琴绘图以基础分布的核密度估计为特征。...在seaborn中，最简单的实现方式是使用jointplot()函数，它会生成多个面板，不仅展示了两个变量之间的关系，也在两个坐标轴上分别展示了每个变量的分布。...PairGrid 用于绘制数据集中成对关系的子图网格。
Matplotlib 绘图解剖（Plot Anatomy） Plot 工作流程（Workflow） 使用 matplotlib 创建绘图的基本步骤 import matplotlib.pyplot as...在大多数情况下，子图符合您的需求。子图是网格系统上的轴。...(0.45) # 在轴上绘制一条垂直线 axes[0, 1].axvline(0.65) # 绘制填充的多边形 ax.fill(x, y, color='blue') # 在 y 值和 0 之间填充 ax.fill_between...) 数据分布 # 绘制直方图 ax1.hist(y) # 制作一个箱图 ax3.boxplot(y) # 制作小提琴图 ax3.violinplot(z) 自定义绘图 颜色，彩条（Color bars）...变长 ax.tick_params(axis='y', direction='inout', length=10) 子图间距 # 调整子图之间的间距
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