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【3】超级详细matplotlib使用教程,手把手教你画图!(多个图、刻度、标签、图例等)

Figure和Subplot matplotlib的图像都位于Figure对象中,你可以用plt.figure创建一个新的Figure.在subplot上进行绘制 import matplotlib.pyplot...Figure,并返回一个含有已创建subplot对象的NumPy数组: import matplotlib.pyplot as plt #创建了一个两行,三列的区域 fig, axes = plt.subplots...、纵向间距分别与子图平均宽度、平均高度的比值。...如下图(图中所有子图的宽度和高度对应相等,子图平均宽度和平均高度分别为w和h): import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import randn...调整尺寸以适合屏幕 函数figure() 用于指定图表的宽度、 高度、 分辨率和背景色。 你需要给形参figsize 指定一个元组, 向matplotlib指出绘图窗口的尺寸, 单位为英寸。

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    Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

    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...▲图2 条形图 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...▲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...▲图9 组合图 利用figure的subplot_adjust方法可以轻易地修改间距,其中wspace和hspace分别用于控制宽度和高度的百分比,可以用作subplot之间的间距。

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    数据科学 IPython 笔记本 8.11 多个子图

    在本节中,我们将探讨在 Matplotlib 中创建子图的四个例程。...例如,我们可以通过将x和y位置设置为 0.65(也就是说,从图形宽度的 65% 和高度的 65% 开始),x和y范围为 0.2(即轴域的大小是图形宽度的 20% 和高度的 20%),在另一个轴域的右上角创建一个插入的轴域...plt.subplot:子图的简单网格 子图的对齐的列或行是一个常见的需求,Matplotlib 有几个便利例程,使它们易于创建。其中最低级别是plt.subplot(),它在网格中创建一个子图。...参数,它们沿图的高度和宽度指定间距,以子图大小为单位(这里,间距是子图宽度和高度的 40%。...该函数不创建单个子图,而是在一行中创建完整的子图网格,并在 NumPy 数组中返回它们。参数是行数和列数,以及可选关键字sharex和sharey,它们允许你指定不同轴之间的关系。

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    我的机器学习matplotlib篇导入画出第一个图形颜色,标记,线型刻度、标题、标签和图例!创建子图

    前言: matplotlib是python最常用的绘图库,能帮你画出美丽的各种图 导入 包含了中文显示,屏外显示 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...image.png 创建子图 在一个figure中显示多个图片 面向过程的方法,一步一步创建 x1=[1,2,3] y1=[5,7,4] x2=[1,2,3] y2=[10,14,12] plt.figure...() plt.subplot(221)#第一个子图 plt.plot(x1,y1,'ro--') plt.subplot(223) plt.plot(x2,y2,'bo-')#第二个子图 plt.show...面向对象创建子图 #创建图形 fig=plt.figure() #创建子图 ax1=fig.add_subplot(221) ax2=fig.add_subplot(222) ax3=fig.add_subplot...(212) #在子图上画图 ax1.plot(np.random.randn(50).cumsum(),'r-') ax2.plot(np.random.randn(50).cumsum(),'b-'

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    Python数据可视化,我是如何做出泡泡堆积关联图

    ,实际就是四边形图形而已 泡泡图,实际就是圆圈图形 中间作为连接修饰的长方形 为什么我用"图形"去描述他们?...看看之前的堆积图,我们成功把数据中的3种维度数据映射上去: 年份,映射到柱子的水平位置(x轴位置) 数值,映射到柱子的高度(调用 bar 方法时的参数 height) 地区,映射到柱子的颜色 看一个极端的例子...比如上面的堆积图的柱子宽度显然不是一个合理映射属性。 解决方法就是用其他的"图形"继续做映射。...注意这里的 -25 是对应图表上y轴的数值 看看图表: 下一步,加上中间连接修饰的矩形框 ---- 画图形 matplotlib 内置了许多基本图形,因此创建图形不是什么难事: 这是在 行9:创建一个矩形...: 矩形左下角在 第一个柱子中间,y 轴点40的位置 高度刚好占 y 轴 20个单位的长度 宽度刚好是 10 个柱子宽度总和 知道了原理,那么需求就非常容易了: 看看效果: 非常好,为泡泡图加上数据标签

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    Matplotlib 中文用户指南 3.3 使用 GridSpec 自定义子图位置

    需要设置网格的行数和列数。 子图布局参数(例如,左,右等)可以选择性调整。 SubplotSpec 指定在给定GridSpec中的子图位置。...: GridSpec和SubplotSpec 你可以显式创建GridSpec并用它们创建子图。...GridSpec的时候,你可以调整子图的布局参数,子图由gridspec创建。...GridSpec 这里有一个更复杂的嵌套gridspec的示例,我们通过在每个 3x3 内部网格中隐藏适当的脊线,在 4x4 外部网格的每个单元格周围放置一个框。...网格尺寸可变的GridSpec 通常,GridSpec创建大小相等的网格。你可以调整行和列的相对高度和宽度,要注意绝对高度值是无意义的,有意义的只是它们的相对比值。

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    让你彻底弄懂用Python绘制条形图(柱状图)

    二、竖放条形图 1 竖放条形图绘图原理 Python中绘制竖放条形图需用matplotlib.pyplot中的bar函数,该函数的基本语法为: bar(x, height, [width], [...height:一个数或数组,条形图的纵坐标(高度)。 [width]:一个数或数组,条形的宽度,默认值0.8,为可选参数。 [bottom]:一个数或数组,条形的起始高度,默认值0,为可选参数。...1 横放条形图绘图原理 Python中绘制横向条形图需用matplotlib.pyplot中的barh函数,该函数和bar函数类似,它的基本语法为: barh(y, width, [height]...width:一个数或数组,条形的宽度。 [height]:一个数或数组,条形的高度,默认值0.8,为可选参数。 **kwargs:不定长关键字参数,用字典形式设置条形图的其它参数。...至此,在Python中绘制条形图已全部讲解完毕,感兴趣的同学可以自己实现一遍

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    数据分析 ——数据可视化matplotlib(一)

    在接下来的文章中主要介绍如何利用python 中的matplotlib进行数据的可视化展示。...通过上面的代码和图,先简单了解一下matplotlib画图的构成。...在绘图时利用figure创建窗口,subplot创建子图。在上面我们没有展现出来,在后面的例子中会在详细的介绍。所有的绘画只能在子图上进行。plt表示当前子图,若没有就创建一个子图。...通常我们会省去窗口这一步,所以在一些教程中是直接使用plt进行画图。 二、 matplotlib参数配置 接下来介绍一下常用的配置参数,线条相关,以及常见颜色设置。...legend: 设置图例和其中的文本的显示 。 line: 设置线条(颜色、线型、宽度等)和标记 。 xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向,以及标签大小。

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    单变量图的类型与直方图绘图基础

    首先需要对数据组进行分组,然后统计每个分组内数据元的个数,最后使用一系列宽度相等、高度不等的长方形来表示相应的每个分组内的数据元个数。...在一些科研论文绘图过程中,密度图的纵轴可以是频数(count)或密度(density)。...在一般的学术研究中,使用直方图或密度图观察数据分布的频次要远高于 Q-Q 图。...经验分布函数图用来检验样本数据是否符合某种预期分布。 直方图 在 Matplotlib 中,我们可使用 axes.Axes.Hist () 函数绘制直方图。...由于概率密度函数结果是归一化的,即曲线下方的面积为 1,而直方图的总面积是样本数和每个 bin 宽度的乘积,因此,对概率密度函数结果与样本个数、bin 宽度值相乘的结果进行绘制,即可将绘制的曲线缩放到直方图的高度

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    Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

    Matplotlib是Python的绘图库,其中的pyplot包封装了很多画图的函数。 Matplotlib.pyplot 包含一系列类似 MATLAB 中绘图函数的相关函数。...每个 Matplotlib.pyplot 中的函数会对当前的图像进行一些修改,例如:产生新的图像,在图像中产生新的绘图区域,在绘图区域中画线,给绘图加上标记,等等…… Matplotlib.pyplot...柱状图(bar chart),是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况,用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常利用于较小的数据集分析...值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。 根据电影时长和电影评分绘制散点图: ? ? ? 绘制饼图 ?...间隔必须相邻,并且通常是(但不是必须的)相等的大小。 直方图也可以被归一化以显示“相对”频率。然后,它显示了属于几个类别中的每个案例的比例,其高度等于1。 根据电影的评分绘制直方图: ?

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    python绘制条形柱状图_Python柱状图

    并列条形图 条形图(bar chart),也称为柱状图,是一种以长方形的长度为变量的统计图表,长方形的长度与它所对应的变量数值呈一定比例。 1....竖放条形图 画条形图要用到 pyplot 中的 bar 函数,该函数的基本语法为: bar(x, height, [width], **kwargs) x 数组,每个条形的横坐标 height 个数或一个数组...,条形的高度 [width] 可选参数,一个数或一个数组,条形的宽度,默认为 0.8 **kwargs 不定长的关键字参数,用字典形式设置条形图的其他属性 **kwargs 中常设置的参数包括图形标签...bar(x, width, [height], **kwargs) y 数组,每个条形的纵坐标 width 一个数或一个数组,条形的宽度 [height] 可选参数,一个数或一个数组,条形的高度,默认为...0.8 **kwargs 不定长的关键字参数,用字典形式设置条形图的其他属性 代码: import matplotlib.pyplot as plt # 这两行代码解决 plt 中文显示的问题 plt.rcParams

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    用可视化探索数据特征的N种姿势

    直方图通过将可能的值分散到箱中,并显示落入每个箱中到对象数,显示属性值到分布。 对于分类属性,每个值在一个箱中,如果值过多,则使用某种方法将值合并。...如果所有对区间都是等宽对,则所有对条形对宽度相同,并且条形对高度正比于落在对应箱中值对个数。...条形图探索大小 条形图(bar chart),也称为柱状图,是一种以长方形的长度为变量的统计图表,长方形的长度与它所对应的变量数值呈一定比例。...方法二 DataFrame.hist函数在DataFrame中的每个系列上调用matplotlib.pyplot.hist(),每列产生一个直方图。...以上结果显示了特征对之间的皮尔逊相关性,这样网格中的每个像元都代表了两个特征,这些特征在x和y轴上按顺序标识,并且颜色显示了相关性的大小。

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    seaborn从入门到精通02-绘图功能概述

    要增加或减少matplotlib图形的大小,您可以在全局rcParams中设置整个图形的宽度和高度,同时设置图形(例如使用matplotlib.pyplot.subplots()的figsize参数),...其次,这些参数,高度和方面,在matplotlib中参数化的大小与宽度、高度略有不同(使用seaborn参数,宽度=高度*方面)。最重要的是,这些参数对应于每个子图的大小,而不是整个图形的大小。...缺点是,当您确实想要更改图形大小时,您需要记住,事情的工作方式与在matplotlib中的工作方式略有不同。...seaborn中两个重要的标绘函数不完全适合上面讨论的分类方案。这些函数jointplot()和pairplot()使用来自不同模块的多种图来在单个图中表示数据集的多个方面。...这两个图都是图形级函数,默认情况下创建带有多个子图的图形。

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    Basemap系列:管理投影

    投影方式及其特征在Basemap对象创建时确定。这种方式和其他库(比如 GDAL)的做法具有很大不同。...左下角和右上角均传递了参数,而且以经纬度为单位,非地图单位。这就是为什么有些投影会失败的原因,因为有些以经纬度设置的方形框在投影单位中不会给出一个适合的边界框。...在此例中,使用的是 UTM (Transverse Mercator)投影。使用边界框方法绘制区域图是比较容易的,因为从地图中心以 UTM单位计算宽度是非常困难的。...设置中心,宽度和高度 from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt map = Basemap(projection...在此例中,投影中心,投影宽度及高度作为参数被传递给Basemap构造器。 投影中心的设置是比较容易的,但区域大小的设置就显得 tricky~ 单位是以 m 为投影单位。

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    matplotlib绘图基础

    在python中,有一个强大的工具matplotlib来帮助我们,用图形化的方式来展现数据。在《机器学习实战》一书中,就多处使用了matplotlib来绘制图形,帮助我们理解数据和学习算法。...每个坐标轴都有一个x轴和一个y轴(这句话有点难以理解,主要是因为在英语中Axes和Axis都翻译为轴,其实Axes可以理解为子图),它们包含刻度,刻度包含主要和次要的刻度线和刻度标签。...如果你要绘一个特别的坐标轴,还有坐标轴标签、标题和图例,以及坐标轴比例和网格线要考虑。 子图 这个是matplotlib中最不容易理解的。首先是我们为什么需要它?...为此,Matplotlib引入了子图的概念:可以在一个图中存在多组较小的坐标轴。...例如,比如示例中x和y位置为0.65,指的是从宽度和高度的65%开始,宽和高的范围为0.2,表示坐标轴的大小为图的宽度和高度的20%。 显示的图形如下: ?

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