开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

忽略轴图例中的额外条目

轴图例是数据可视化中的一种图例类型，用于解释和说明图表中的轴线。它通常位于图表的边缘或角落，并显示与轴线相关的信息，如刻度、标签和单位。

轴图例的主要作用是帮助读者理解和解释图表中的轴线，使其更易于阅读和理解数据。它可以提供关于轴线的方向、范围、刻度间隔和单位等信息，帮助读者准确地解读图表中的数据。

在数据可视化中，轴图例可以分为以下几类：

X轴图例：X轴图例通常位于图表的底部，用于表示横轴的数据范围和刻度。它可以显示横轴的数值或类别，并提供相应的刻度标签和单位。
Y轴图例：Y轴图例通常位于图表的左侧或右侧，用于表示纵轴的数据范围和刻度。它可以显示纵轴的数值或类别，并提供相应的刻度标签和单位。
Z轴图例：Z轴图例通常用于3D图表中，用于表示第三个维度的数据范围和刻度。它可以显示第三个维度的数值或类别，并提供相应的刻度标签和单位。

轴图例在数据可视化中具有重要的作用，它可以帮助读者更好地理解和解释图表中的数据。在实际应用中，轴图例常用于各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图、散点图等。

对于轴图例的优势和应用场景，可以总结如下：

优势：

提供清晰的轴线信息：轴图例可以清晰地展示轴线的方向、范围、刻度和单位，帮助读者准确地理解和解释图表中的数据。
增强数据可读性：通过轴图例，读者可以更直观地理解数据的大小、趋势和关系，提高数据的可读性和可理解性。
支持多维数据展示：轴图例可以支持多维数据的展示，帮助读者更好地理解和分析复杂的数据关系。

应用场景：

统计分析：轴图例在统计分析中广泛应用，可以帮助分析师和决策者更好地理解和解释数据，支持数据驱动的决策。
数据报告：轴图例可以用于数据报告中，帮助读者更好地理解和解释报告中的数据，提高报告的可读性和可理解性。
数据可视化：轴图例是数据可视化中常用的图例类型，可以用于各种类型的图表，帮助读者更好地理解和解释图表中的数据。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据可视化产品：https://cloud.tencent.com/product/dv
腾讯云大数据分析产品：https://cloud.tencent.com/product/da
腾讯云人工智能产品：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网产品：https://cloud.tencent.com/product/iot
腾讯云移动开发产品：https://cloud.tencent.com/product/mobdev
腾讯云存储产品：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链产品：https://cloud.tencent.com/product/bc
腾讯云元宇宙产品：https://cloud.tencent.com/product/mu

相关搜索:将忽略~/.inputrc中的条目忽略ggplot中图例的NA值如何删除ggplot图例中的额外图标如何忽略木偶中的额外符号在水平图例中的图例条目之间具有恒定间距 Matplotlib:带有变量的图例条目 python中2 y轴的图例问题使图例条目在matplotlib中居中 ggplot -在图例中显示的额外标签删除ggplot中的一些图例条目计数列中的条目，忽略重复项忽略Stryker变异测试中的日志条目忽略ReactJS中表列中的重复条目将额外的信息添加到dygraph图例中？如何在JSR 303中忽略额外的字段？如何分隔不同的数据条目以匹配我的图例条目？R -ggplot : ggplot中的离散y轴条目？如何在helm图表中添加额外的主机条目 Seaborne Linechart样式导致重复的图例条目如何在chart.js中添加额外的图例项？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Matplotlib 中文用户指南 3.6 图例指南

此图例指南是legend()中可用文档的扩展 - 请在继续阅读本指南之前确保你熟悉该文档（见篇尾）的内容。

01

MPAndroidChart_饼图的那些事

MPAndroidChart攻略——PieChartt的点点滴滴。 MPAndroidChart_折线图的那些事 MPAndroidChart_饼图的那些事 MPAndroidChart_动态柱状图 MPAndroidChart_水平条形图的那些事 MPAndroidChart_并列柱状图,及如何实现点击隐藏掉不需要的条目。 MPAndroidChart_雷达图的那些事及自定义标签颜色目录从简易Demo开始 1. 百分比的设置 2. 标签的设置(标签就是扇形图里的文字) 3. 饼心的设

02

OxyPlot.WPF 公共属性一览

注意：本文仅供需要时参阅，无休闲阅读属性，前方高能（枯燥），非战斗人员请速速撤离。

02

Matplotlib从入门到精通04-文字图例尽眉目

参考： https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%9B%9E%EF%BC%9AMatplotlib%E5%88%9D%E7%9B%B8%E8%AF%86/index.html

03

Matplotlib 可视化之图例与标签高级应用

图例非常容易使用，只要求用户命名图。Matplotlib将自动创建一个包含每个图形元素的图例。即使在大多数情况下，一个简单的legend() 调用就足够了，但图例还是提供了几个选项，允许我们自定义图例的各个配置。如使用

06

数据科学 IPython 笔记本 8.9 自定义图例

绘图的图例将意义赋予可视化，为各种绘图元素标识意义。我们以前看过如何创建简单的图例；在这里，我们将介绍如何在 Matplotlib 中自定义图例的位置和样式。

02

MPAndroidChart_折线图的那些事

看效果还挺不错吧，但是我们实际开发时，往往需求没这么简单，下面，我们来对折线图各种方法进行一个总结。

02

Matplotlib中的titles（标题）、labels（标签）和legends（图例）

Matplotlib是一个Python中常用的绘图库，用于创建各种类型的图表。在Matplotlib中，你可以使用titles（标题）、labels（标签）和legends（图例）来增强你的图表。本文讨论Python的Matplotlib绘图库中可用的不同标记选项。

01

机器学习笔记之Matplotlib库legend() scatter() plot() figure() subplot()函数参数解释

语法参数如下: matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs)

02

Matplotlib 系列之「Legend 图例」

Matplotlib 的 Legend 图例就是为了帮助我们展示每个数据对应的图像名称，更好的让读者认识到你的数据结构。

01

Matplotlib绘图的基础操作

对于初步接触matplotlib绘图库的朋友来说，绘图的字体设置、轴标签设置、图例和标题是令人头疼的问题，本文关于这些方面做出些许探讨，限于笔者能力有限，如有错误，敬请指正。

01

基于可视化理论的清晰Python图表

实际上，本文介绍了能从经典的《定量信息的视觉展示(The Visual Display of Quantitative Information)》（Edward Tufte）中学到的大部分知识，以及如何在Python中实现它。

00

多个基因集富集结果泡泡图绘制展示

通常我们会同时对多个基因集分别进行富集分析，结果放在一起展示。这时我们需要在富集结果后面加一列，标记该结果是哪个基因集的富集，在Excel中可以很方便地操作。如下面动图所示，分组的名字自己根据实际取名即可。

01

运维监控指标可视化利器-Grafana

grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。最好的参考资料就是官网（http://docs.grafana.org/），虽然是英文，但是看多了就会啦。

02

MPAndroidChart_动态柱状图

MPAndroidChart攻略——BarChart的点点滴滴。 MPAndroidChart_折线图的那些事 MPAndroidChart_饼图的那些事 MPAndroidChart_动态柱状图 MPAndroidChart_水平条形图的那些事 MPAndroidChart_并列柱状图,及如何实现点击隐藏掉不需要的条目。 MPAndroidChart_雷达图的那些事需求:显示最近20条的数据，而且500毫秒秒刷新一次，每次都要求数据最新。解决办法: 使用List储存，每次存储

04

Grafana全面瓦解

链接：https://www.jianshu.com/p/7e7e0d06709b

04

pyecharts-2-全局配置项设置

本文中介绍的如何在pyecharts中配置全局组件，在后续的作图中会用到这些全局配置项。

01

matplotlib绘图教程：设置标签与图例

在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib这个包当中颜色、标记和线条这三种画图的设置，今天我们同样也介绍三种新的设置。分别是标题、轴标签以及图例，这三个内容也是非常实用并且常用的。颜色、线条、标记这些设置的是图像本身的一些属性，而标题、轴标签这些数据是额外提供的补充数据，所以这两者的内在逻辑是不同的。

01

Python 数据分析（二）：Matplotlib 绘图

Matplotlib 是 Python 提供的一个绘图库，通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图，安装使用 pip install matplotlib 命令即可，Matplotlib 经常会与 NumPy 一起使用。

01

Pandas可视化（一）：pandas.Series.plot

Pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库，为Python编程语言提供了高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。

04

Pandas可视化（一）：pandas.Series.plot

Pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库，为Python编程语言提供了高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。

03

Echarts数据可视化全解注释

github地址：https://github.com/626626cdllp/echarts

04

原创 | matplotlib绘图教程，设置标签与图例

在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib这个包当中颜色、标记和线条这三种画图的设置，今天我们同样也介绍三种新的设置。分别是标题、轴标签以及图例，这三个内容也是非常实用并且常用的。颜色、线条、标记这些设置的是图像本身的一些属性，而标题、轴标签这些数据是额外提供的补充数据，所以这两者的内在逻辑是不同的。

07

盘一盘 Python 系列 7 - PyEcharts

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，而 Python 就不用多说了。

04

【干货】盘一盘Python之pyEcharts

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，而 Python 就不用多说了。

02

MATLAB中plot函数功能详解[通俗易懂]

plot(Y)如果Y是m×n的数组，以1:m为X横坐标，Y中的每一列元素为Y坐标，绘制n条曲线；如果Y是n×1或者1×n的向量，则以1:n为横坐标，Y为坐标表绘制1条曲线；如果Y是复数，则plot(Y)等效于plot(real(Y), imag(Y))；其它使用情况下，忽略坐标数据中的虚部。

02

Excel实例:Excel图表可视化：条形图、折线图、散点图和步骤图

Excel提供了相当广泛的功能来创建图形，即Excel所谓的图表。您可以通过选择插入>图表来访问Excel的图表功能。我们将在此处描述如何创建条形图和折线图。其他类型的图表以类似的方式创建。创建图表后，可以访问三个新的功能区，分别是 Design， Layout 和 Format。这些用于完善创建的图表。

00

「R」ggplot2数据可视化

R有几种不同的系统用来产生图形，但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法，一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2，我们能够快速学习，多处应用。

01

Excel实例:Excel图表可视化：条形图、折线图、散点图和步骤图

Excel提供了相当广泛的功能来创建图形，即Excel所谓的图表。您可以通过选择插入>图表来访问Excel的图表功能。我们将在此处描述如何创建条形图和折线图。其他类型的图表以类似的方式创建。创建图表后，可以访问三个新的功能区，分别是 Design， Layout 和 Format。这些用于完善创建的图表。

01

53-R可视化-二-基础包绘图的入门功夫

虽然现在ggplot 的优雅的图像语法已经非常多了。可还是偶有base 绘图的使用场景：

03

40000字 Matplotlib 实操干货，真的全！

Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。

02

Python数据分析（中英对照）·Customizing Your Plots-自定义绘图

There are a few important elements that can be easily added to plots. 有几个重要元素可以轻松添加到绘图中。 For example, we can add a legend with the legend function. 例如，我们可以使用图例功能添加图例。 We can adjust axes with axis, where axis is spelled A-X-I-S. 我们可以用axis调整轴，其中axis拼写为A-X-I-S。 We can set axis labels using xlabel and ylabel. 我们可以使用xlabel和ylabel设置轴标签。 And we can save a figure using savefig. 我们可以使用savefig保存一个图形。 In that case, the file format extension specifies the format of the file,such as pdf or png. 在这种情况下，文件格式扩展名指定文件的格式，如pdf或png。 Let’s now add these elements to our previous plot. 现在，让我们将这些元素添加到上一个绘图中。 I’m going to construct this plot in the editor. 我将在编辑器中构建这个情节。 So I’m going to take my first line and place that in the editor. 所以我要把我的第一行放到编辑器中。 Then I’m going to take my second line and just copy paste that in the editor. 然后，我将获取第二行，并将其复制粘贴到编辑器中。 If I want to construct the full plot, I’m going to find my definition of x, so we have a full example,x was defined here. 如果我想构造完整的图，我会找到我对x的定义，所以我们有一个完整的例子，x在这里被定义。 Then we had definitions of y1, which was given here. 然后我们有了y1的定义，这里给出了。 And we have also our definition of y2, which is here. 我们还有y2的定义，在这里。 This is the plot that we’ve been looking at so far. 这是我们到目前为止一直在看的情节。 I’m going to start by adding axes labels to this plot. 我将首先向这个图中添加轴标签。 I’m going to type plt.xlabel. 我要输入plt.xlabel。 And we’ll just put it in an X for the x-axis. 我们把它放在X轴上。 And we can use the same idea for ylabel, in which case we’ll just call it Y. 我们可以对ylabel使用相同的想法，在这种情况下，我们将其称为Y。 If you’re familiar with LaTeX, which is the typesetting software often used in mathematical publications, you’ll be pleased to know that plt also knows LaTeX. 如果您熟悉LaTeX，这是数学出版物中经常使用的排版软件，您会很高兴知道plt也了解LaTeX。 If you’re not familiar with it, here’s a brief idea. 如果你不熟悉它，这里有一个简单的想法。 We can take a mathematical notation or a symbol like x,and we can put dollar signs around that. 我们可以用一个数学符号或者像x这样的符号，我们可以在它周围加上美元符号。 All this does is that it changes the appearance of x and y in your plot. 所有这一切只是改变了绘图中x

03

周末干货！页面数据可视化，你可以这样做！

静电说：可视化不是单纯的数据展示，其真正价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示。设计过程中的每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非设计者个人。你也许很少做图表，但是你要知道怎么做。

01

C++ Qt开发：Charts折线图绘制详解

Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍QCharts折线图的常用方法及灵活运用。

01

社交网络分析的 R 基础：（六）绘图操作

R 语言强大的可视化功能在科学研究中非常受欢迎，丰富的类库使得 R 语言可以绘制各种各样的图表。当然这些与本章内容毫无关系😅，因为笔者对绘制图表了解有限，仅限于能用的程度。接下来的内容无需额外安装任何包，仅使用 R 语言自带的绘图工具完成柱状图与折线图的绘制。如果对绘制的图表定制性要求较高，请搜索 ggplot2 包的相关教程。柱状图折线图保存绘制的图表柱状图 R 语言中使用 barplot() 函数来创建柱状图，下面绘制一个最简单的柱状图： > data1 <- c(0.7795875, 0.86

01

「AntV」当我用AI为开发AntV图表插上想象的翅膀后

做前端图表时，最耗时的就是找配置参数，比如你在使用AntV G2时，为了更加美观，拉大数据之间的差距，需要将y轴设置一个最小值，由于每个图表的参数少说十几个，多达二十多个，一个一个找，势必会浪费很多时间，更何况有时你找的参数并不在某一具体的图表模块，而是在公共的图表组件配置模块中。这个时候我就思考，这些寻找配置参数，毫无技术性的，耗时的工作能不能交个AI来做？所以在日常的开发图表的过程中，遇到问题，我刻意地去利用AI去完成。下面看一下我在实际开发中的几个案例

02

收藏！！！学习Matplotlib看这一份笔记就够了！

Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。

02

超全！40000字 Matplotlib 实战

Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。

03

40000字 Matplotlib 实操干货，真的全！

Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。

03

学习Matplotlib看这一份笔记就够了！

Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。

01

全文 40000 字，最强(全) Matplotlib 实操指南

Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。

03

40000字 Matplotlib 实操干货，真的全！

Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。

01

可能是全网最全的Matplotlib可视化教程

导读 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。以下内容来自「Github」，为《PythonDataScienceHandbook[1]》(Python 数据科学手册[2])第四章「Matplotlib」介绍部分。全部内容都在以下环境演示通过： numpy:1.18.5 pandas:1.0.5 matplotli

01

【To B管理端】图表设计指南

前言图表可形象展示统计数据的特征（如分类、趋势等），以“可视化”方式直观传达信息，帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中，往往使用图表来呈现监控数据，便于运维人员快速获取数据特征，理解业务状况。但是，如果对图表或图表基础元素的使用理解有偏差，那所设计的图表将会对用户产生误导。本文基于控制台图表设计所整理的材料基础上，浅析图表选择、基础元素、使用场景等注意细则，以在业务中更好了解和运用图表。文章结构如下：图表价值恰当使用图表呈现数据图表使用场景图表基础元素图表状态其他注意点总结图表价值通常

02

11种 Matplotlib 科研论文图表实现！！

Matplotlib 是一个 Python的2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过Matplotlib，开发者可以仅需几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。

01

【To B管理端】图表设计指南

前言图表可形象展示统计数据的特征（如分类、趋势等），以“可视化”方式直观传达信息，帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中，往往使用图表来呈现监控数据，便于运维人员快速获取数据特征，理解业务状况。但是，如果对图表或图表基础元素的使用理解有偏差，那所设计的图表将会对用户产生误导。本文基于控制台图表设计所整理的材料基础上，浅析图表选择、基础元素、使用场景等注意细则，以在业务中更好了解和运用图表。文章结构如下：图表价值恰当使用图表呈现数据图表使用场景图表基础元素图表状态其他注意点总结图表价值通

02

2022年最新Python大数据之Excel基础

•此时，B2单元格为被引用单元格，E2单元格为引用单元格，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。

02

数据可视化设计过程：面向初学者的循序渐进指南

首先，我们必须做一些计划，先不要急着马上从图形下手。从长远来看，一点点的前期计划可以节省数小时的血液，汗水和眼泪。

03

「R」传统图形绘制

上述处理的都是向量数据，而matplot()、matpoints() 和 matlines()都是处理矩阵形式数据的。

02

Echarts 折线图完全配置指南 - 手把手教你设置 Echarts 折线图详细教程

Echarts 折线图是图表中最常用的显示形式之一。使用 Echarts 做出基本的折线图很简单，但要是想把多组数据放在一张图表中，展示的漂亮又直观就不容易了。本文将带领大家从最基本的折线图，一步步完善，最终做出可读性很高的可视化图表。

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭