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Matplotlib也可以渲染出交互式的可视化图表

matplotlib可以更改使用的后端的创建来交互式图,本文将研究两个这样的后端,以及它们如何使matplotlib在Jupyter 中呈现交互性。...当启用其他后端时就可以实现交互式图像操作。本文将介绍两个常见的方法,可以在数据可视化任务中使用它们。 nbagg后端 backend_nbagg可以在notebook上呈现交互式图形。...pip install ipympl conda install -c conda-forge ipympl 对于Jupyter Lab用户,node js和jupyterLab扩展管理器也是必需的。...使用以下命令来激活ipyml后端: %matplotlib widget 我们将使用与上一节相同的示例。...我们了解了matplotlib的一些后端。nbagg和ipyml似乎都工作得很好,但ipyml有更好的附加功能。我相信您会喜欢试验这些后端,并亲自看看它们的交互特性。

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从零开始学机器学习——准备和可视化数据

这样做的话,我们基本上可以放弃许多其他字段。开始解析我们的目标是获取每月南瓜的平均价格,因此我们需要关注的字段包括月份和价格。...然而,商家有时为了促销可能会以整个南瓜的方式出售,这种称重方式的不统一是很常见的。我们需要确保只保留统一的称重方式数据。字段解析我们首先来计算比较简单的日期,只获取月份而不考虑年份。...针对美国地区的称重方式,我们无需过多关注细节,直接使用已经设定好的公式即可。而对于国内地区,则需要根据数据特征进行截取和调整。...= new_pumpkins.Monthplt.scatter(month, price)plt.show()在这里,我们简单地将价格和月份数据显示在了 x 轴和 y 轴上,并没有特别复杂的图表设计。...这里的kind='bar'指定了绘图类型为条形图,它会显示每个月的平均价格,并且每个月份会对应一个条形。

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    手把手教你使用Matplotlib绘制动图

    1 正文 数据预处理 用 Pandas 从 'data.csv' 中加载数据(2006 年 1 月到 2020 年 4 月 10 日上证和标普 500 的日收盘价),csv 数据的截屏如下: 下列代码注意三个细节...后面 2 和 3 两步非常标准化,真正的细节都体现在第 1 步的 animate(i) 中。 看了上面视频,我们发现一开始坐标轴是静止的,任由这两条折线向右运动,如图所示。...折线图:这个太简单了,前两个参数就是 x 和 y,而后面三个参数都是美化折现,颜色选我个人喜好的那个红色,线宽为 4,zorder = 2 是和下面散点 zorder = 3 对应,就是先画折现后画散点...这样才能出来图中散点加在折线(而不是折线加在散点)的效果。 散点图:这个也简单,但是我们只需要一个散点,最后一个数据的散点,因此 x 和 y 有 [-1] 的索引。...关于 xticks, 我们用 df_span 每隔 30 天显示日期标签,rotation = 90 是为了防止日期太拥挤,转成纵向。

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    还在用Matplotlib? 又一可视化神器Altair登场

    在 Python 中,我们常使用 matplotlib 用于可视化图形,matplotlib是一个很强大的可视化库,但是它有着很严重的局限性。...matplotlib 的使用非常灵活,这可以说的上是它的一个优点,但是当我们想为图形加一个小小的功能的时候,它的繁琐操作会让我们举步维艰。...决定什么数据应该作为x轴,什么作为y轴;图形中数据标记的大小和颜色。 Encoding. 指定数据变量类型。日期变量、量化变量还是类别变量?...这点小小的改变就足以使得 Altair 明白,它不该使用连续色标,而是使用独立色标。 图表的扩展 Altair 的另一个美妙之处就是,我们可以从现有的图表中创建新的图表。...如果想添加数据提示的功能(tooltip,鼠标悬停在数据上时,会显示该数据的详细信息),只需要增加一行代码: categorical_chart = alt.Chart(data).mark_circle

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    python 画子图股票成交量图像

    由于K线和成交量是两种类别的技术指标,我们不仅要将它们分别在两个子图上进行显示,而且需要协调两个子图的位置和比例。...此处导入matplotlib的gridspec模块创建子图,GridSpec可自定义子图的位置和调整子图行和列的相对高度和宽度,如下所示: # 成交量可视化 #绘制K线图+移动平均线+成交量 import...graph_KAV.set_xticks(range(0, len(df_stockload.index), 15)) # X轴刻度设定 每15天标一个日期 #绘制成交量图 graph_VOL.bar...("日期") graph_VOL.set_xlim(0,len(df_stockload.index)) #设置一下x轴的范围 graph_VOL.set_xticks(range(0,len(df_stockload.index...),15))#X轴刻度设定 每15天标一个日期 graph_VOL.set_xticklabels([df_stockload.index.strftime('%Y-%m-%d')[index] for

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    matplotlib - matplotlib 教程

    Axis 类及其成员函数是使用 OO 接口的主要入口点。 Axis对象 这些是类似数字的对象。它们负责设置图形限制并生成刻度线(轴上的标记)和ticklabels(标记刻度线的字符串)。...可以在IPython中使用 %matplotlib qt5 激活此后端。 ipympl 嵌入在Jupyter小部件中的Agg渲染。(需要ipympl)。...可以使用 %matplotlib wx 在IPython中激活此后端。 ipympl Jupyter小部件生态系统的移动速度太快,无法直接在Matplotlib中支持。...有关如何执行这些操作的说明,请参阅使用样式表和rcParams自定义Matplotlib。...市场营销论证允许天真的子采样,或尝试均匀间隔(沿x轴)采样。 有关更多信息,请参阅Markevery演示。 将线分割成较小的块 如果您正在使用Agg后端(请参阅什么是后端?)

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    【干货】盘一盘Python之pyEcharts

    第 5-6 行在 Kline 上添加属性 图例:'K-Line', x 坐标轴数据:日期 y 坐标轴数据:一定要按 [开盘值, 收盘值, 最低值, 最高值] 的顺序,之前处理数据特意按这个顺序设定 DataFrame...第 5-6 行在 Line 上添加属性 图例:'Close' x 坐标轴数据:日期 y 坐标轴数据:比特币价格 x 坐标轴可拉伸:True 图例位置:右边 图例排序:竖直 图例文字大小:10 第 8...第 5-6 行在 Line 上添加属性 图例:'Close' x 坐标轴数据:日期 y 坐标轴数据:比特币价格 x 坐标轴可拉伸:True 图例位置:右边 图例排序:竖直 图例文字大小:10 第 8...这横轴伸缩效果,这图例显示/隐藏效果,是不是和 Matplotlib 没得比。 1.3 布林带图 数据 注:本节和 1.4, 2.1, 2.2 都使用从 csv 里读取的股票数据。...在 Timeline 上添加 Pie 和日期。 第 18 行如果被运行,该动态图被生成到 Pie.html 网页文件里;如果没被运行,该动态图将显示在 Jupyter Notebook 中。

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    词穷了~ 上篇文章写了如何使用matplotlib绘制一些基本的图表, 这篇写一下如何使用cutecharts来绘制图表以及绘制图表时支持的参数。...cutecharts是一个简单而强大的Python库,它可以轻松创建各种类型的图表,包括折线图、饼图、柱状图、散点图和雷达图。...它与matplotlib不同的是, 可以生成手绘样式的图表,可以让你的PPT或分析更生动,看起来不那么干巴。...可以直接导出html分享给别人 安装 pip install cutecharts 折线图(Line Chart) 折线图通常用于显示数据随时间变化的趋势。...支持参数 labels: X 坐标轴标签数据 x_label: X 坐标轴名称 y_label: Y 坐标轴名称 ytickcount: Y 轴刻度分割段数 legend_pos: 图例位置,有 "upLeft

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