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Matplotlib 可视化之图表层次结构

Axis轴 有刻度的spines边线称为轴。水平的是x轴,垂直的是y轴。每个轴每一个都是由一个spines轴线,主刻度、次刻度、主刻度标签、次刻度标签和一个轴标签组成。...major'为主刻度、'minor'为次刻度。没有输入的方向则不会显示网格刻度。 axis:选择网格线显示的轴。字符串,可选参数,取值范围为{'both', 'x', 'y'},默认为'both'。..., 刻度线与刻度值之间的距离 labelsize : float/str, 刻度值字体大小 labelcolor : 刻度值颜色 colors : 同时设置刻度线和刻度值的颜色 zorder : float..., labelleft, labelright:bool, 分别表示上下左右四边,是否显示刻度值,True为显示 labelrotation : 刻度值逆时针旋转给定的度数,如20 gridOn: bool...参数: x, y: 类数组或极坐标。水平/垂直坐标系中的数据点,x是可选参数,默认为[0,..., N-1]。 通常,参数x,y是长度为N的数组,也支持极坐标(相当于一个常数值数组)。

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    R语言绘图001-基础参数

    "n"则不绘制边框 box()在当前的图上加上边框 cex控制缺省状态下符号和文字大小的值,用于表示对默认的绘图文本和符号放大多少倍。...tck 指定轴上刻度长度的值,单位是百分比,取值为与图形宽高的比例值(0到1之间)以图形宽、高中最小一个作为基数; 如果tck=1则绘制grid坐标轴刻度线的高度;正值表示向内画刻度线,负值表示向外;默认为不使用它...(设为NA}),而使用tcl参数 tcl 坐标轴刻度线的高度;取一个与文本行高的比例值;正负值意义类似tck,默认值为-0.5,即向外画线,高度为半行文本高;观察图3.1左下角小图的坐标轴刻度线 text...xaxt,用于设定x坐标轴的刻度值类型,为一个字符。"n"表示不绘制刻度值及刻度线;"s"表示绘制,默认值。...xlab x轴标题 xlog,一个逻辑值。如果为TRUE,表示对x轴为对数坐标轴,默认值为FALSE。 yaxp,同xaxp类似,表示y坐标轴的刻度线的区间及区间中的刻度线个数。

    2.2K20

    R语言高级绘图命令(标题-颜色等)

    绘图参数 很多时候,你可能需要调整图形的显示方式。R的绘图参数几乎可以定制图形的任何显示(如标题,坐标轴,颜色,字体等)。 R 拥有一个数目很大的图形参数列表。..."l", "7", "c", "u" 和"]" (边框和字符 的外表相像);如果bty="n"则不绘制边框 cex控制缺省状态下符号和文字大小的值;另外,cex.axis控制坐标轴刻度数字大小,cex.lab...ps控制文字大小的整数,单位为磅(points) pty指定绘图区域类型的字符,"s": 正方形,"m":最大利用 tck指定轴上刻度长度的值,单位是百分比,以图形宽、高中最小一个作为基数; 如果tck...可选参数at指定画刻度线的位置坐标 box()在当前的图上加上边框 rug(x)在x-轴上用短线画出x数据的位置 locator(n, type=”n”, …)在用户用鼠标在图上点击n次后返回n次点击的坐标...可选参数at指定画刻度线的位置坐标 box()在当前的图上加上边框 rug(x)在x-轴上用短线画出x数据的位置 locator(n, type=”n”, …)在用户用鼠标在图上点击n次后返回n次点击的坐标

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    R语言高级绘图命令(标题-颜色等)

    R的绘图参数几乎可以定制图形的任何显示(如标题,坐标轴,颜色,字体等)。 R 拥有一个数目很大的图形参数列表。该列表包括控制线条样式,颜色,图形排列和文字对齐等方面的参数。...", "7", "c", "u" 和"]" (边框和字符 的外表相像);如果bty="n"则不绘制边框cex控制缺省状态下符号和文字大小的值;另外,cex.axis控制坐标轴刻度数字大小,cex.lab...(通过高级绘图命令绘制)的基础上增加一些额外的显示,如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形(比如辅助线,拟合线)或文字等。...可选参数at指定画刻度线的位置坐标box()在当前的图上加上边框rug(x)在x-轴上用短线画出x数据的位置locator(n, type=”n”, …)在用户用鼠标在图上点击n次后返回n次点击的坐标(...可选参数at指定画刻度线的位置坐标box()在当前的图上加上边框rug(x)在x-轴上用短线画出x数据的位置locator(n, type=”n”, …)在用户用鼠标在图上点击n次后返回n次点击的坐标(

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    MATLAB plot绘制图像

    在MATLAB中绘制函数图形的步骤如下: 先定义变量 x,通过指定的变量 x 值的范围,该函数被绘制; 然后定义函数, y = f(x); 最后调用 plot 命令,如 plot(x, y)。...我们可以在 MATLAB 中添加标题,调整 x 轴和 y 轴,网格线,并沿标签美化图形。...xlabel 和 ylabel 指令产生沿 x 轴和 y 轴的标签。 标题命令允许你生成图表上的一个标题。 网格命令允许你生成图上的网格线。...x, y, 'r', x, g, 'g') 运行该文件,MATLAB会生成下图: MATLAB设置轴刻度 该轴命令允许您设置轴的刻度,您可以提供的最小值和最大值的 x 和 y 轴,使用轴命令的方式如下...subplot 命令的语法如下: subplot(m, n, p) 其中,m 和 n 为积阵列的行和列的数量,p 指定把一个特定的积。 subplot 命令建立的每个绘图都可以有其自己的特点。

    1.7K20

    python数据可视化系列教程——matplotlib绘图全解

    配置参数: axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示 figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置 font: 字体集(font family...)、字体大小和样式设置 grid: 设置网格颜色和线性 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 patch: 是填充2D空间的图形对象,如多边形和圆...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。...which参数的值为major(只绘制大刻度)、minor(只绘制小刻度)、both,默认值为major。...#x轴刻度线 plt.legend() #显示图例 plt.tight_layout() #自动控制图像外部边缘,此方法不能够很好的控制图像间的间隔 plt.show() 直方图 fig,(ax0

    3.1K10

    美化Matplotlib的3个小技巧

    在本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例,但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...只显示了数据集的前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多,刻度看起来非常的紧凑,甚至可能重叠。...在处理时间序列数据时,x轴通常包含占用大量空间的日期,所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上,只有一个y轴。...可以看到价格和销售数量的取值范围差距很大我们几乎看不到销售的变化,这时可以使用辅助轴来指定另外一条线的取值范围。

    1.7K20

    ggplot2包图形参数(坐标轴、分面、配色)整理

    其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观,逐渐成为R中数据可视化的主流选择。...() # 设置连续性x轴的最小值和最大值 ylim() # 同上 ylim(0, max(PlantGrowth$weight)) # y轴最大值为weight变量的最大值 ylim()是scale_y_continuous..., 30)) 4.6 刻度线和刻度标签 4.6.1 移除刻度线、刻度标签和网格线 theme(axis.ticks=element_blank()) # 移除两坐标轴刻度线,无法仅隐藏单个坐标轴的刻度线...y轴网格线,仅对连续型坐标轴有效 4.6.2 设置刻度线位置 调整参数breaks可以修改刻度线的位置 scale_y_continuous(breaks=c(4, 5, 6, 7,8)) # x轴同理...使用seq()函数可以生成刻度线的位置向量,如seq(4, 8, by=1) 4.6.3 修改刻度标签文本 调整参数labels可以修改刻度标签文本 scale_y_continuous(breaks

    11.3K41

    R语言plot函数部分参数解释

    最简单的散点图 分别定义了x和y 接着传参数画出来 参数main指定标题(图上方),sub指定副标题(图下方), xlab与ylab(lable标签)分别指定x,y轴的标签。...R中的plot函数具有一个类型参数,该参数控制要绘制的图的类型。...col 默认的绘图颜色。某些函数(如lines和pie)可以接受一个含有颜色值的向量并自动循环使用。...例如,如果设定col=c("red", "blue")并需要绘制三条线,则第一条线将为红色,第二条线为蓝色,第三条线又将为红色 col.axis 坐标轴刻度文字的颜色 col.lab 坐标轴标签(名称)...只能是0,1,2,3中的某一个值,用于表示刻度值的方向。0表示总是平行于坐标轴;1表示总是水平方向;2表示总是垂直于坐标轴;3表示总是垂直方向。 xaxt用于设定x坐标轴的刻度值类型,为一个字符。"

    3.8K30

    数据可视化 | 手撕 Matplotlib 绘图原理(一)

    隐藏刻度与标签 增减刻度数量 自定义刻度 格式生成器与定位器小结 x 轴的刻度与标签 轴的刻度范围 去掉坐标轴 调整日期自适应 轴标签、刻度、标签的相关说明 双坐标轴 图例 同时显示多个图例 Matplotlib...('bottom') # 设置将Y轴的刻度值放在左侧y轴上 ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 设置右边坐标轴线的颜色(设置为none表示不显示) ax.spines...同样可用 y轴一致, plt.yticks() 轴的刻度范围 plt.xlim(最小值,最大值) plt.ylim(最小值,最大值) 去掉坐标轴 plt.axis('off') 调整日期自适应 有时候显示日期会重叠在一起...ax.set_xticklabels 设置x轴显示的刻度标签。默认显示的是就是刻度值。 ax.get_xticklabels 获取x轴显示的刻度标签。默认显示的是就是刻度值。...也可以为该参数指定一个坐标"元组",坐标的值是基于当前坐标原点的比例。 fontszie 控制图例的大小 ncol:图例显示的列数,默认为1列。 frameon:设置是否显示图例的边框。

    3.7K40

    美化Matplotlib的3个小技巧

    它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性,因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。...在本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例,但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...只显示了数据集的前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多,刻度看起来非常的紧凑,甚至可能重叠。...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上,只有一个y轴。...可以看到价格和销售数量的取值范围差距很大我们几乎看不到销售的变化,这时可以使用辅助轴来指定另外一条线的取值范围。

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    美化Matplotlib的3个小技巧

    在本文中,我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧: 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例,但这些技巧也可以应用于其他类型的图。...只显示了数据集的前100行。 减少刻度数 如果在轴上绘制的数据点数量很多,刻度看起来非常的紧凑,甚至可能重叠。...在处理时间序列数据时,x轴通常包含占用大量空间的日期,所以可以减少轴上的刻度数来提高显示效果。 让我们先做一个不限制x轴刻度数的例子。  ...使用辅助轴 如果想在同一个图上显示两个变量。例如将产品的价格和销售数量绘制在一起查看价格对销售数量的影响。 我们的DataFrame中的销售数量和价格列显示在同一线图上,只有一个y轴。...可以看到价格和销售数量的取值范围差距很大我们几乎看不到销售的变化,这时可以使用辅助轴来指定另外一条线的取值范围。

    1.3K20

    【8】python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks)、sagemath-list_plot()调整图例(legend)中点的数量、Matplotlib画各种论文图

    1.python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks) 用matplotlib画二维图像时,默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求,需要借助xticks()和yticks...xticks()函数中,locs参数为数组x,即1到12所有的整数, 即画出的图像会在这12个位置画出ticks,即上图中的刻度线。  ...plt.xticks(x,()) plt.show() 对于labels参数,我们可以赋予其任意其它的值,如人名,月份等等。...通过上个示例,可看出第3个参数关键字参数**kwargs用于控制labels,具体可通过Text属性中的定义,添加到该参数中,关于其定义可参考在 Text 查询。...对于第一个例子,如果希望在y轴上的刻度线也显示1到12所有的整数,则将lens(1,13,1)赋予yticks()的locs参数即可: import numpy as np import matplotlib.pyplot

    2.9K40

    python绘图与数据可视化(二)

    ,也称为轴域区,或者绘图区; Axis:指坐标系中的垂直轴与水平轴,包含轴的长度大小(图中轴长为 7)、轴标签(指 x 轴,y轴)和刻度标签; Artist:您在画布上看到的所有元素都属于 Artist...常见的工具包如下: Bashmap:这是一个地图绘制工具包,其中包含多个地图投影,海岸线和国界线; Cartopy:这是一个映射库,包含面向对象的映射投影定义,以及任意点、线、面的图像转换能力; Excel...参数,它也是一个序列,它包含了所有线型的实例; **axes.plot()**这是 axes 类的基本方法,它将一个数组的值与另一个数组的值绘制成线或标记,plot() 方法具有可选格式的字符串参数,...ncols 表示要划分几行几列的子区域(nrows*nclos表示子图数量),index 的初始值为1,用来选定具体的某个子区域。...Matplotlib坐标轴格式 在一个函数图像中,有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系,这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。

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    SwiftUI中的水平条形图

    SwiftUI中的水平条形图 水平条形图以矩形条的形式呈现数据类别,其宽度与它们所代表的数值成正比。本文展示了如何在垂直条形图的基础上创建一个水平柱状图。 水平条形图不是简单的垂直条形图的旋转。...在Numbers 等应用程序中,水平条形图被定义为独立的图表类型,而不是垂直条形图。除了条形差异外,x轴和y轴的格式也需要不同。...它控制了图表的布局,其中的三个视图被改为YaxisHView、ChartAreaHView和XaxisHView,它们最初只是垂直条形图中使用的视图的副本。...我们创建了一个YaxisHView视图,用于在水平条形图上显示Y轴和条形图中的数据类别。...更新X轴 同样,创建了一个XaxisHView视图来显示水平条形图的X轴,并使用与垂直条形图的Y轴类似的代码来布置刻度线和刻度值。

    4.8K20

    R绘图笔记 | 一般的散点图绘制

    主要参数的含义如下: (1)type为一个字符的字符串,用于给定绘图的类型,可选的值如下: "p":绘点(默认值); "l":绘制线; "b":同时绘制点和线; "c":仅绘制参数"b"所示的线; "o...重要参数: formula # 模型公式;类似y~x,如果按组绘制,则类似y~x|z,其中z为分组变量; data # 为模型公式中变量来源的数据集; subset # 指定筛选数据子集; x, y #...分别表示水平(x轴)和垂直(y轴)坐标的数字向量; boxplots # 如为x,则在下方绘制水平x轴的边界箱线图;如为y,则在左边绘制垂直y轴的边界箱线图; # 如为xy,则在水平和垂直轴上都绘制边界箱线图...、ylab # 指定x轴、y轴的标签;当xlab = FALSE时隐藏标签,y轴同 facet.by # 长度为1-2的字符向量,指定绘制分面的分组向量,分组向量应在数据框中 panel.labs...label.rectangle # 逻辑词,如为TRUE,则在文本下方添加矩形便于阅读 parse # 为TRUE,标签将被解析为表达式 cor.coef # 逻辑词,为TRUE,相关系数的p值添加到图上

    5.3K20

    Pandas可视化(一):pandas.Series.plot

    在时序分析中一般而言我们会将原始数据构造为 Series 数据结构,其中索引为时间序列的时间列,而值列则是相对应的数据结果,比如股票价格,订单数量等等。...use_index 是否使用索引作为x刻度标签 title 标题 grid 网格线 legend 图例 style 线的样式 logx x轴使用对数刻度 logy y轴使用对数刻度 loglog x,...y轴都使用对数刻度 xticks x轴刻度标签 yticks y轴刻度标签 xlim 横轴坐标刻度的取值范围 ylim 纵轴坐标刻度的取值范围 rot 改变刻度标签(xticks, yticks)的旋转度...lable 列的别名,作用在图例上 secondary_y 双 y 轴,在右边的第二个 y 轴 mark_right 双 y 轴时,在图例中的列标签旁增加显示 (right) 标识 **kwds matplotlib...构建一个时间序列 ? 折线图 ? 图例 ? ? 坐标轴刻度 ? 显示样式:网格,标题,画布,字体 ? 折线图线型 ?

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    AI摩尔定律继续超速?2028年,1美元能买200GFLOPS计算力!

    这个工具的原理是:竖直方向上Y坐标轴上的刻度不在按照线性增加,而是乘以一个倍数,比如100倍。...由于该工具将不受控制的指数增长曲线压缩成线性,让人们很容易对未来计算能力增长的速度产生舒适感,甚至滋生自满情绪。 我们的逻辑大脑能够理解对数图,但是我们在潜意识中却看到了一条线性的曲线。...那么,有什么有效的方法能够消除对数图表带来的“战略性近视”问题呢?重新回归原来的线性刻度可能会解决一部分问题。 如下图2所示,我利用数据拟合一条指数曲线,然后在Y轴使用线性刻度绘图。...同样地,Y轴同样表示1美元能够买到的运算速度(单位为Gflop),X轴表示时间。不过在图2中,Y轴上的每个刻度对应的计算力增量仅为1Gflop(而不是图1中的100Gflop)。...每年我都会对图3进行重绘,只改变时间跨度。重绘后的曲线形状几乎完全不变,只有Y轴的刻度会有改变。可以看到,除了Y轴的刻度有所区别之外,图2和图3的形状几乎完全相同。

    70430

    开发案例:使用canvas实现图表系列之折线图

    1.绘画 Y 轴Y 轴整体是由轴线、分割线、刻度线、文本标签四个部分组成的,四个部分都有先后关系,而且包含一定的算法逻辑,下面简单用一个概念图进行讲解。...首先用 500*500 的矩形作为我们这次的画布,我们可以在图上看到 Y 轴整体包含了文本标签、Y 轴线、分割线、刻度线四个部分。...而 y 轴的文本一般都是数据(data)对应的数值,所以我们需要得到传入数据(data)中的最大值。然后讲最大值分割成五等分。...其实从图中可以看出分割线与刻度线差不多,起点 x 坐标算法是:在刻度线起点 x 坐标基础上加刻度线长度;起点 y 轴与刻度线相同。...可以通过图来观察一下在画布中与实际数据的关系:首先 Y 轴的高度代表的是实际数据的最大值,这个我们绘画 Y 轴的时候就得到的结果,那我们则可以算出 Y 轴高度与实际数据的缩放倍数(scale),而折线的的每个

    10510
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