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使用Matplotlib绘制图的常见问题和答案

Matplotlib是最受欢迎的二维图形库，但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。 如何更改图例上的标签名称？如何设置刻度线？如何将刻度更改为对数刻度？如何在我的图中添加注释和箭头？...plt.plot（x，y，alpha= 0.1） 下图说明了在alpha为0.9、0.5和0.1时透明度的情况。 ? 图例 问：如何在我的图中添加图例？...plt.legend（fontsize= 10）; 或者，你也可以不使用数字，如： plt.legend（fontsize='x-large'）; 坐标轴 问：如何命名我的x和y轴标签？...plt.ylim(-1.0,1.0)#for y axis plt.xlim(0,50)#for x axis 问：如何将刻度更改为对数刻度？...plt.yscale(“log”)#for y axis plt.xsclae("log")#for x axis 注释 问：如何在我的图中添加注释和箭头？

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    Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

    花括号{}充当占位符，借助format（）函数将Python变量添加到输出中。因此，会在图中看到xpoints []。 上面代码的输出： ?...y2 = [40，50，60，70，80，90，100] plt.plot（x2，y2，color =“ m”） plt.show（） 思考以下代码，以更好地理解如何在一个图中绘制多个图形。...同样，要限制y轴坐标，可以用下面这个代码行： plt.ylim（[0,160]） 输出将是： ? ? 标签轴 ? 可以使用pyplot的xlabel（）和ylabel（）函数创建x和y轴的标签。...从matplotlib导入pyplot作为plt x1 = [40，50，60，70，80，90，100] y1 = [40，50，60，70，80，90，100] plt.plot（x1，y1）...plt.xlabel（'像极客X轴'） plt.ylabel（'Like Geeks Y Axis'） plt.clf（） plt.show（） 在此代码中，我们创建了一个图并定义了标签。

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    画出你的数据故事：Python中Matplotlib使用从基础到高级

    以下是一些步骤，让您可以在Matplotlib绘图中正确显示中文字体：安装字体库： 首先，确保您的系统上安装了适合的中文字体库，比如微软雅黑、宋体、黑体等。...高级绘图子图Matplotlib允许将多个图表组织在一个大的图中，称为子图。...='数据')plt.title('自定义样式示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel('Y轴')plt.legend()plt.show()图片注解和标签您可以在图表中添加注解和标签...以下是一个带注解和标签的示例：import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(x, y)plt.title('注解和标签示例')plt.xlabel('X轴')plt.ylabel...此外，我们还展示了数据可视化实例，展示了如何将Matplotlib应用于实际数据分析中。最后，我们介绍了Matplotlib的扩展库Seaborn和Plotly，让您了解更多可选的数据可视化工具。

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    Matplotlib 中文用户指南 3.5 艺术家教程

    轴域也拥有辅助方法，用于设置和装饰 x 和 y 轴的刻度、刻度标签和轴标签： xtext = ax.set_xlabel('my xdata') # returns a Text instance ytext...图形的默认坐标系统简单地以像素（这通常不是你想要的）为单位，但你可以通过设置你添加到图中的艺术家的transform属性来控制它。...()实例，将所有Line2D属性作为关键字参数传递， 将该线条添加到Axes.lines容器，并将其返回给你： In [213]: x, y = np.random.rand(2, 100) In [...你可以分别为y轴配置左和右刻度，为x轴分别配置上和下刻度。...Tick包含刻度和网格线的实例，以及上侧和下侧刻度的标签实例。 每个都可以直接作为Tick的属性访问。此外，也有用于确定上标签和刻度是否对应x轴，以及右标签和刻度是否对应y轴的布尔变量。

    2.4K20

    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...rect 是位置参数，接受一个由 4 个元素组成的浮点数列表，形如 [left, bottom, width, height] ，它表示添加到画布中的矩形区域的左下角坐标(x, y)，以及宽度和高度。...x、y轴标签 axes[1].set_xlabel("x axis") axes[1].set_ylabel("y axis") plt.show() Matplotlib坐标轴范围 Matplotlib...Matplotlib刻度和刻度标签 刻度指的是轴上数据点的标记，Matplotlib 能够自动的在 x 、y 轴上绘制出刻度。...添加绘图区域 ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) y = np.sin(x) ax.plot(x, y) #设置x轴标签 ax.set_xlabel(‘angle

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    数据科学 IPython 笔记本 8.9 自定义图例

    将这些中的任何一个，以及我们想要标识的标签传递给plt.legend()将告诉它识别哪些： y = np.sin(x[:, np.newaxis] + np.pi * np.arange(0, 2, 0.5...)) lines = plt.plot(x, y) # 直线是 plt.Line2D 实例的列表 plt.legend(lines[:2], ['first', 'second']); 我通常在实践中发现使用第一种方法更清晰...，将标签应用于你想要在图例上显示的绘图元素： plt.plot(x, y[:, 0], label='first') plt.plot(x, y[:, 1], label='second') plt.plot...(x, y[:, 2:]) plt.legend(framealpha=1, frameon=True); 请注意，默认情况下，图例会忽略没有设置label属性的所有元素。...我们可以通过从头开始创建一个新的图例艺术家来解决这个问题，然后使用较低级别的ax.add_artist()方法，手动将第二个艺术家添加到绘图中： fig, ax = plt.subplots() lines

    1.9K20

    聊一聊matplotlib绘图时自定义坐标轴标签顺序

    今天我们聊一个matplotlib绘图问题，就是关于如何对坐标轴标签（常见的x轴标签）按照自定义的顺序走。...绘图前先对x,y数据进行排序 当然，除了上述在绘图时对坐标轴标签指定顺序外，我们还可以在绘图前将绘图核心参数x,y的值进行指定排序。...Series数据 # 指定期望的标签列表顺序 x = ['大专', '本科', '硕士', '博士'] # 根据x 获取对应 y值 y = [grp[label] for label in x] plt.bar...绘图结果 由于忘记了 matplotlib 和 pandas 之间有着很好的兼容性，笔者一开始打算先得到需求顺序的 x = ['大专', '本科', '硕士', '博士'] 和 y = [ 具体的值 ]...那么应该如何将它们绑定在一起，根据 x 按照指定的 order_x = ['大专', '本科', '硕士', '博士'] 排序呢？ 4.1.

    4.9K20

    Python实现k-近邻算法案例学习

    简单理解为：由那些离 X 最近的 k 个点来投票决定 X 归为哪一类。...图片电影名称搞笑镜头拥抱镜头打斗镜头电影类型0功夫熊猫39031喜剧片1叶问33265动作片2伦敦陷落2355动作片3代理情人9382爱情片4新步步惊心83417爱情片5谍影重重5257动作片6功夫熊猫...欧氏距离图片构建数据集rowdata = { "电影名称": ['功夫熊猫', '叶问3', '伦敦陷落', '代理情人', '新步步惊心', '谍影重重', '功夫熊猫', '美人鱼', '宝贝当家...inlineimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt#把不同标签用颜色区分Colors = []for i in range(datingTest.shape...=='largeDoses': Colors.append('red')#绘制两两特征之间的散点图plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei'] #图中字体设置为黑体

    1.1K40

    Matplotlib 实战：写一个任意函数极值可视化脚手架

    Matplotlib组成 figure：整个画布，包含一个或多个 axes axes：画布中的某一个图表，包含一个 plot artist：元素，包括图中所示的 label、line 等，也包括 plot...Matplotlib 的绘图是面向过程的，具体的绘图操作差不多都在这一步完成，比如我想在一个子图中绘制出 sin(x) 和 cos(x) ，控制代码如下: x = np.arange(0,np.pi*...plot() 函数只是 Matplotlib 库中最简单的绘图函数，除了横坐标x、纵坐标y外，它还可以通过关键字参数c（color) 控制线条的颜色,比如 plt.plot(x,y1,c="y") 可以使上图中曲线...plt.figure() # 使用axisartist.Subplot方法创建一个绘图区对象ax ax = axisartist.Subplot(fig, 111) # 将绘图区对象添加到画布中...# # 最后，设置x、y轴上刻度显示方向，对于x轴是刻度标签在上面还是下面，y轴则是刻度标签在左边还是右边。

    1.3K20

    Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

    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。...x、y轴刻度 有时候坐标轴上的刻度并不理想，我们希望在上面标上我们喜欢的数值。...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。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

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    【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十六）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（2）3D散点图（3D Scatter Plot）

    图表自定义：Matplotlib提供了丰富的图表自定义选项，可以调整图表的标题、标签、坐标轴、线条样式、颜色等。这使得您能够创建符合特定需求和品味的高质量图表。...import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据准备 x = np.random.rand(100) # x轴数据 y = np.random.rand...='viridis', marker='o') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show...() x、y和z数组分别存储了散点的 x、y 和 z 坐标数据 colors数组存储了每个散点的颜色数据。...创建了一个3D图形对象，并将其添加到子图中。 使用ax.scatter函数创建了3D散点图。 我们通过传递x、y和z参数来指定每个散点的位置。

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    【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（十七）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（3）3D条形图（3D Bar Plot）

    x = np.arange(3) # x轴位置 y = np.arange(3) # y轴位置 x_mesh, y_mesh = np.meshgrid(x, y) # 创建网格 z = np.array...(), y_mesh.flatten(), np.zeros_like(z).flatten(), 0.5, 0.5, z.flatten()) # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X'...) ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() x和y数组分别表示条形的x和y轴位置。...通过使用np.meshgrid函数创建了一个二维网格，将x和y数组扩展为与z数组相同的维度。 创建了一个3D图形对象，并将其添加到子图中。 使用ax.bar3d函数绘制了3D条形图。...x_mesh.flatten()、y_mesh.flatten()和np.zeros_like(z).flatten()参数分别表示条形的x、y和z轴位置。 0.5和0.5参数表示条形的宽度和深度。

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    Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

    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。...x、y轴刻度 有时候坐标轴上的刻度并不理想，我们希望在上面标上我们喜欢的数值。...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。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

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    Matplotlib 可视化之图例与标签高级应用

    装饰物指的是你可以添加到一个图形上的所有额外元素，以美化它或使它更清晰。装饰物包括图例、注释、颜色条、文本等标准元素，但也可以专门设计自己的元素。...上篇Matplotlib 可视化之注释与文本高级应用一文中，已经接触了注释与文本的应用实例，今天和云朵君一起继续学习图例与标签元素的应用实例。...而下图中，用轴标签替换轴刻度标签，即在轴中间加上说明标签，为了使其更靠近轴，删除了可能与标签碰撞的中心刻度。此外，将标题其向右移动，并相应地移动图例框，将其放置在标题下方，并且使用一行两列的排列方式。...# 默认情况下，y 标签的 x 坐标和 x 标签的 y 坐标由刻度标签边界框确定， # 但是如果有多个轴，这可能会导致多个标签对齐不良。...注释图形最简单的方法是在想要注释的点附近添加标签，如下图所示。图中，为了使得标签独立于数据分布保持可读性，为标签添加了一个白色的轮廓。

    1.8K60

    Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

    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。...x、y轴刻度 有时候坐标轴上的刻度并不理想，我们希望在上面标上我们喜欢的数值。...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。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

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