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聊一聊matplotlib绘图时自定义坐标轴标签顺序

我们的第70篇原创 作者：Ryoko 编辑：才哥 ---- ☆ 大家好，我是才哥。 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。...绘图时设置坐标轴标签顺序 以下方法来自才哥，简单直接的处理： plt.bar([3, 0, 1, 2], grp['平均工资'], tick_label=grp['学历要求']) ?...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。...打包排序 我们可以通过 zip() 函数将其打包使之成为一个整体，然后通过列表生成式，得到修改顺序后的 y 轴值列表 order_y ，将 order_x 和 order_y 传入制图即可。...我们通过这个方法创建了一个有序 “类别类”，并修改学历要求列的数据类型为此类，此时各类学历文本便具有了其默认顺序，之后便可以对其直接排序。

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    ggplot2画KEGG富集柱形图

    在做项目分析的时候遇到过一个问题，就是有个老师想将好几张功能富集结果中的柱状图的横坐标的范围全部调整为一样的，一般画这个柱状图都是用Y叔的clusterprofiler包中的barplot函数对使用这个包的功能富集结果进行一键绘图...但是当我去查找这个函数的调整坐标的参数时： barplot.enrichResult {enrichplot} R Documentation barplot Description barplot...，不知道是不是因为我没找到还是什么，反正我找了好久没有找到，我有点方（如果知道的小伙伴可以下面留言告诉我）。...后面我觉得还是自己用ggplot2画吧，反正这个包里面一键绘图也是根据ggplot2来的。...下面用一套KEGG富集分析的结果来展示绘图的过程，下表展示的KEGG富集分析结果也是利用Y叔的clusterprofiler包得到的。 ?

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    原创 | R的基础及进阶数据可视化功能包介绍

    其次，我们需要根据数据确定X轴、Y轴，以及X轴Y轴的取值范围，因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。...参考R绘图原理，ggplot2中我们可以将图表拆分为如下常用元素： 1. 数据(data): 需要可视化的数据 2. 映射(mapping): 数据中可调配的参数，如X、Y值，颜色等 3. ...data=mpg表示使用的数据集为mpg，mapping中是定义了映射到图表X轴、Y轴的数据属性，以及每个数据点的颜色（映射在X轴上的数据属性是displ，Y轴是hwy，颜色则按照数据集中class的种类标注...很多功能包的使用，比如ggplot(), gganimate(), 其中的元素便是根据R绘图原理，将一个宏观的图表进行元素拆分，并进行分别叠加声明。另外，在绘图时，千万不要急于对图表进行美观。...至于绘图时的语法，我们只要熟悉了R绘图原理，明白了绘图时需要定义的元素有哪些，不论哪个工具包，就都可以手到擒来了。 卞褚奇 UCLA数学、统计本科毕业生 校对：林亦霖

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    10个数据可视化技巧,让你一看就懂！

    我必须对你说实话：当我学习数据科学时，我完全低估了绘图的重要性。没错，那时一切都一团糟：我从头开始学习 python、熟悉了所有可能的算法、理解了所有东西背后的数学原理，但是我的绘图技巧很糟糕。...在这篇文章的剩余部分，我想和大家分享 10 个基本的中级和高级的绘图工具。我发现在现实生活中，当涉及到绘图解释你的数据时，这些工具非常有用。...以类似的方式，我们还可以指定注释的对齐方式、字体大小和颜色，而「xytext」参数指示我们是否要在某个 x 或 y 方向移动注释。在上面的例子中，我们将在 y 轴上向下移动注释文本。...8.Y轴绘图 这可能是最简单，但也是最有用的技巧之一。...有时我们只需要在图表中添加更多信息，除了在绘图的右 y 轴上添加新的度量之外，没有其他方法可以绕过它： ax2=ax[0].twinx() 现在可以添加任何要将「ax」参数指向「ax2」的图表 sns.lineplot

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    让老板和客户一看就懂 ，赞不绝口的10个数据可视化技巧

    我必须对你说实话：当我学习数据科学时，我完全低估了绘图的重要性。没错，那时一切都一团糟：我从头开始学习 python、熟悉了所有可能的算法、理解了所有东西背后的数学原理，但是我的绘图技巧很糟糕。...我发现在现实生活中，当涉及到绘图解释你的数据时，这些工具非常有用。...以类似的方式，我们还可以指定注释的对齐方式、字体大小和颜色，而「xytext」参数指示我们是否要在某个 x 或 y 方向移动注释。在上面的例子中，我们将在 y 轴上向下移动注释文本。...8.多 Y 轴绘图 ---- 这可能是最简单，但也是最有用的技巧之一。...有时我们只需要在图表中添加更多信息，除了在绘图的右 y 轴上添加新的度量之外，没有其他方法可以绕过它： ax2=ax[0].twinx（） 现在可以添加任何要将「ax」参数指向「ax2」的图表 sns.lineplot

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    读者投稿｜绘制一系列黑白印刷风格图表

    （标准方法是封装函数时头挂一个依赖某包的关键字，不过本包为初学时封装，所以采用了包函数内增加代码判断的做法，读者查看包内源代码时应当能注意到） 人性化地内置了训练数据集，让使用者方便与自己的数据集数据结构进行比对...轴标题大小 axis.text.x.size 轴的文本显示大小 axis.text.y.size y轴的文本显示大小 legend.text.size...5 #不需要重显示的个体的棒状物圆头大小 axis.title.x.size 轴标题大小 axis.text.y.size y轴的文本大小 value.max...industry(%)") #x轴标题 #所有个体名称排序，会按照从左往右的顺序绘制，绘制结果为从下到上 individual.name y轴标题大小 axis.text.x.size 轴文本大小 axis.text.y.size y轴文本大小 #调用函数 boxeasy

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    R语言绘图之ggplot2

    当我们看到很多优美的绘图时，你是否会有据为己有的冲动？我反正是有的。那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。...2. ggplot2的绘图原理: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离，并按图层作图。...，需要用到统计变换 annotate：添加注释 #由于设置的文本会覆盖原来的图中对应的位置，可以改变文本的透明度或者颜色例：annotate(geom='text')会向图形添加一个单独的文本对象 annotate...("text",x=23,y=200,parse=T,label ="x[1]==x[2]") labs : labs(x= "这是 X 轴", y = "这是 Y 轴", title = "这是标题"...coord_：调整坐标，控制了图形的坐标轴并影响所有图形元素. 调整坐标 coord_flip()来翻转坐标轴。

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    网友需求系列01-Python-matplotlib定制化刻度（主副）绘制

    ： Python-matplotlib 定制化图例绘制 Python-双Y轴绘制图表元素完善 双Y轴图例等熟悉添加 Python-matplotlib 定制化图例绘制 本期的推文绘制我们的参考图例来源于以下图表...可以看出： 图表是双Y轴的绘制 图表的x轴刻度绘制较为复杂(也是本期的重点内容)，如下： ? 由于没有原始数据，我们使用Python进行虚构，构造的数据预览如下(部分)： ?...','8','','10','','12']*4 这里我是虚构的4年数据哈，而使用‘’用于替代不显示的[1,3,5,7,9,11]的刻度位置，接下来我们直接绘图。...但是当我继续想添加年份的分割刻度时，已这种方式为基础的绘图将很难实现，最终我们选择直接主刻度定义年份，副刻度定义月份的操作，通过对其定制化操作，达到我们的绘图需求。...定制年份的刻度label文本 #添加 年数文本作为X轴信息 for i,text in zip([.125,.375,.625,.875],['2014','2015','2016','2017']):

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    软件测试|Python matplotlib教程（二）

    前言 之前我们讲过了使用matplotlib绘制曲线图，本篇文章我们来讲解使用matplotlib绘制散点图以及x轴、y轴的设置。...绘制散点图 当我们进行数据分析时，数据可能会是一个个坐标点，我们需要将点画在图像上，对点的分布进行分析，matplotlib支持我们绘制散点图，语法如下: plt.scatter(x,y,c=“b”,label...=“scatter figure”) x:x轴上的值 y:y轴上的值 c:散点标记的颜色 label:标记图形内容的标签文本 示例代码如下: import matplotlib.pyplot as plt...：红色 'k' ：黑色 'w' ：白色 'c' ：青绿色 x轴，y轴数值范围设置 一般情况来说，x轴y轴的数值范围以及刻度是一样的，但是有时候，我们需要对x轴y轴的数值范围做出特别规定，方便我们的使用。...matplotlib同样支持x轴y轴不同的设置。

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    matplotlib绘图技巧详解(三)

    ↑ 关注 + 星标 ~ 有趣的不像个技术号 每晚九点，我们准时相约 ? ? 大家好，我是黄同学 我们之前已经讲述了matplotlib的绘图原理，陆续会更新绘图技巧、相关图形绘制。...在绘制图形时，总是需要创建figure对象。如果没有显式创建，则plt会隐式创建一个figure对象。在绘制图形时，既可以使用plt来绘制，也可以使用子绘图对象来绘制。...当传递了参数，表示设置标签与刻度；当没有传递参数，表示获取标签与刻度。 2）标签与刻度设置的相关方法 plt.xlim 设置或获取x轴刻度范围。 plt.ylim 设置或获取y轴刻度范围。...) ① 常用参数如下 ### plt.text添加普通文本 plt.text：显示文本（基于坐标） plt.figtext：显示文本（基于图片） * x,y：文本点的坐标。...* 文本值：给这个点添加文本注释。 ### plt.arrow添加箭头 * x,y：箭头的起点坐标。 * dx,dy：基于起点坐标的偏移量。 * width：箭头尾部的宽度。

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    Python数据可视化（三）

    bar.add\_xaxis(["中国","美国","英国"])# 添加y轴数据bar.add\_yaxis("GDP",["30","20","10"])# 绘图bar.render()打开render.html...(position="right"))# 反转x轴和y轴bar.reversal_axis()# 绘图bar.render()打开render.html文件，点击右上角的浏览器图标，可以在浏览器中查看创建的柱状图...要求实现如下效果：1.GDP数据处理为亿级2.有时间轴，按照年份为时间轴的点3.x轴和y轴反转，同时每一年的数据只要前8名国家4.有标题，标题的年份会动态更改5.设置了主题为LIGHT解题思路：需求分析处理数据列表排序准备时间线自动播放和绘图...①基本语法列表.sort(key=选择排序依据的函数, reverse=True|False)参数key：要求传入一个函数，表示将列表的每一个元素都传入函数中，返回排序的依据参数reverse：是否反转排序结果...值转换为正常的浮点数 gdp=float(line.split(",")[2]) #得到GDP数据 # 如何判断字典有没有指定的key呢？

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    功能强大、文档健全的开源 Python 绘图库 Plotly，手把手教你用！

    这也导致我花费了不知多少个深夜，在 StackOverflow 上搜索如何“格式化日期”或“增加第二个Y轴”。...在上图中，我们用一行代码完成了几件事情： 自动生成美观的时间序列 X 轴 增加第二条 Y 轴，因为两个变量的范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停时显示的标签中 为了显示更多数据，我们可以方便地添加文本注释...（带有文本注释的散点图） 下面的代码中，我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色： ? ? 接下来我们要玩点复杂的：对数坐标轴。...在选择一款绘图库的时候，你最需要的几个功能有： 快速探索数据所需的一行代码图表 拆分/研究数据所需的交互式元素 当需要时可以深入细节信息的选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来，要用 Python...我承认，绘图绝对是数据科学工作中最让人享受的部分，而 plotly 能让你更加愉悦地完成这些任务。 ? （用一张图表显示一下用 Python 绘图的愉悦程度随着时间变化。

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    最强 Python 数据可视化库，没有之一！

    这也导致我花费了不知多少个深夜，在 StackOverflow 上搜索如何“格式化日期”或“增加第二个Y轴”。...X 轴 增加第二条 Y 轴，因为两个变量的范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停时显示的标签中 为了显示更多数据，我们可以方便地添加文本注释： （带有文本注释的散点图） 下面的代码中，我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色...下面两张图是在图表工坊里制作的： 讲了这么多，看都看累了吧？然而我们还并没有穷尽这个库的所有功能。...在选择一款绘图库的时候，你最需要的几个功能有： 快速探索数据所需的一行代码图表 拆分/研究数据所需的交互式元素 当需要时可以深入细节信息的选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来，要用 Python...我承认，绘图绝对是数据科学工作中最让人享受的部分，而 plotly 能让你更加愉悦地完成这些任务。 （用一张图表显示一下用 Python 绘图的愉悦程度随着时间变化。

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    Python可视化 | 一行代码轻松绘制统计图表！

    绘图所需要的数据类型相似(ggplot2只支持长数据)，下面通过两幅图展示一下什么是长数据和宽数据： Dexplot库提供了用于绘制不同图表的绘图函数，但其基本使用语法如下： dxp.plotting_func...各参数解释如下： x：沿x轴的列名 y：沿y轴的列名 data：Pandas DataFrame数据类型。 aggfunc：pandas常用聚类计算函数。 split：将数据分到不同组的的数据列名。...row：用于按行将数据拆分为不同的子图的数据列名。 col：用于按列将数据拆分为不同的子图的数据列名。 orientation：绘图方向，有垂直('v')或水平('h')。大多数图的默认设置为垂直。...median',figsize=(5,3.5), bar_kwargs={"color":"#0073C2","ec":"black"}) Example01 of dxp.bar 排序...，更多图表类型和绘图方法，感兴趣的小伙伴可自行探索哈~ 总结 今天快学Python给大家介绍了一个轻量级的Python统计绘图库，可以看出，使用该库绘制统计图表仅需一行代码即可。

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    Python Plotly交互可视化详解

    这也导致我花费了不知多少个深夜，在 StackOverflow 上搜索如何“格式化日期”或“增加第二个Y轴”。...X 轴 增加第二条 Y 轴，因为两个变量的范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停时显示的标签中 为了显示更多数据，我们可以方便地添加文本注释： （带有文本注释的散点图） 下面的代码中，我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色...下面两张图是在图表工坊里制作的： 讲了这么多，看都看累了吧？然而我们还并没有穷尽这个库的所有功能。...在选择一款绘图库的时候，你最需要的几个功能有： 快速探索数据所需的一行代码图表 拆分/研究数据所需的交互式元素 当需要时可以深入细节信息的选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来，要用 Python...我承认，绘图绝对是数据科学工作中最让人享受的部分，而 plotly 能让你更加愉悦地完成这些任务。 （用一张图表显示一下用 Python 绘图的愉悦程度随着时间变化。

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    最强最炫的Python数据可视化神器，没有之一！

    这也导致我花费了不知多少个深夜，在 StackOverflow 上搜索如何“格式化日期”或“增加第二个Y轴”。...X 轴 增加第二条 Y 轴，因为两个变量的范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停时显示的标签中 为了显示更多数据，我们可以方便地添加文本注释： （带有文本注释的散点图） 下面的代码中，我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色...下面两张图是在图表工坊里制作的： 讲了这么多，看都看累了吧？然而我们还并没有穷尽这个库的所有功能。...在选择一款绘图库的时候，你最需要的几个功能有： 快速探索数据所需的一行代码图表 拆分/研究数据所需的交互式元素 当需要时可以深入细节信息的选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来，要用 Python...我承认，绘图绝对是数据科学工作中最让人享受的部分，而 plotly 能让你更加愉悦地完成这些任务。 （用一张图表显示一下用 Python 绘图的愉悦程度随着时间变化。

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    统计绘图 | 教你一行代码教你轻松绘制统计图表(文末送书)

    width_data 「基本用法」： Dexplot库提供了用于绘制不同图表的绘图函数，但其基本使用语法如下： dxp.plotting_func(x, y, data, aggfunc, split,...各参数解释如下： x:沿x轴的列名 y:沿y轴的列名 data：Pandas DataFrame数据类型。 aggfunc：pandas常用聚类计算函数。 split：将数据分到不同组的的数据列名。...row：用于按行将数据拆分为不同的子图的数据列名。 col：用于按列将数据拆分为不同的子图的数据列名。 orientation：绘图方向，有垂直('v')或水平('h')。大多数图的默认设置为垂直。...Example01 of dxp.bar 排序： dxp.bar(x='neighborhood', y='price', data=airbnb, aggfunc='median',...Example of dxp.scatter 好了，以上就是小编列举的几个代表性质的图表，更多图表类型和绘图方法，感兴趣的小伙伴可自行探索哈~ 总结 今天小编给大家介绍了一个轻量级的Python统计绘图库

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