概念最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视化图表 基本要点 用法 导入：from matplotlib import pyplot as plt plt.plot(横坐标列表,值列表) 传入横坐标列表和值列表...(i) for i in x]], rotation=90) rotation旋转度数 设置字体a. window和linux import matplotlib # 设置字体 font = {...from matplotlib import font_manager font = font_manager.FontProperties(fname='字体绝对路径') plt.xticks(x,...，如果是统计后的数据，则无法绘制直方图，可以考虑使用无间隔的条形图来显示。...条形图： 绘制离散的数据，显示数据的大小。
安装 安装numpy pip3 install numpy 安装matplotlib pip3 install matplotlib 基础 import numpy as np import matplotlib.pyplot...使用.spines设置边框,使用.set_color设置边框颜色：默认白色. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace...image.png 调整坐标轴位置 使用.xaxis.set_ticks_position设置x坐标刻度数字或名称的位置(所有位置：top，bottom，both，default，none)。...使用.set_position设置边框位置：y=0的位置;(位置所有属性：outward，axes，data） import numpy as np import matplotlib.pyplot as...('data', 0)) ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) plt.show() l1, l2,要以逗号结尾, 因为plt.plot() 返回的是一个列表
最简单的创建figure以及axes的方式是通过pyplot.subplots命令，创建axes以后，可以使用Axes.plot绘制最简易的折线图。...matplotlib标准用法 matplotlib的标准使用流程为： 创建一个Figure实例 使用Figure实例创建一个或者多个Axes或Subplot实例 使用Axes实例的辅助方法来创建primitive...这些基元包括线、矩形、圆形等，它们是构成复杂图形的基本元素。通过使用这些primitive，开发者可以灵活地定制和配置他们的图形。..., zorder=2) 可以使用 matplotlib.artist.getp(o,"alpha") 来获取属性，如果指定属性名，则返回对象的该属性值；如果不指定属性名，则返回对象的所有的属性和值。...# plt.plot()函数返回一个包含线条对象的列表，这里只有一个线条对象，所以使用逗号将返回值解包并赋值给line。
使用 matplotlib 绘制多彩的曲线 源码及参考链接 效果图 [multicolors_line.png] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot...as plt from matplotlib.collections import LineCollection from matplotlib.colors import ListedColormap...""" 这里的目的是在两个点之间创建一个“小段”，每个段需要两个点. np.concatenate() 用于将两个数组在指定的轴上进行合并（串联起来） """ points = np.array([...) lc.set_linewidth(2) line = axs[1].add_collection(lc) fig.colorbar(line, ax=axs[1]) plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下...LineCollection 大概是一个“线段集合”的类 matplotlib.collections.LineCollection(segments, *args, zorder=2, **kwargs
Matplotlib官网 如果想了解更多可查看官网。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #写了这个就可以不用写plt.show() plt.rcParams...#用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 X = np.linspace(0, 2*np.pi,100)# 均匀的划分数据...使用Pandas 绘图 import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 2), columns=['a', 'b']) # 散点图 df.plot.scatter...# 堆积的柱状图 df.plot.bar(stacked=True) ? # 水平的柱状图 df.plot.barh(stacked=True) ?
本文主要是关于matplotlib的一些基本用法。...Demo 1 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 绘制普通图像 x = np.linspace(-1, 1, 50) y = 2...Demo 2 # figure的使用 x = np.linspace(-1, 1, 50) y1 = 2 * x + 1 # figure 1 plt.figure() plt.plot(x, y1)...# figure 2 y2 = x**2 plt.figure() plt.plot(x, y2) # figure 3，指定figure的编号并指定figure的大小, 指定线的颜色, 宽度和类型
作图组件 Matplotlib 擅长制作 2D 图表，每张图表的元素有很多，每个元素都有对应的方法做编辑修改。...下图来自 Matplotlib 官网。 ? 使用 Matplotlib 的两种姿势 使用 Matplotlib 一般有两种方法，也就是常说的两种接口。...pyplot 接口：自动管理图形和轴，使用 pyplot 方法函数进行绘图。 不管是什么样的图，两种方式都是可以实现的。没有过多的区别，可能只是书写风格上有区别。...下面就给大家展示一下，用两种不同风格的代码做出同样一张图。大家可以感受一下。 目标输出图 ? 数据准备 首先我们看到目标输出的图片是一个画布上分为四个模块，分别是直方图、散点图、折线图、柱状图。...（PS：由于有随机性函数，所以每个人运行出来的结果不一样，是正常的哦~） # 折线图数据，我们使用一个累加数据， data1 = np.random.randn(50).cumsum() # 直方图数据
目录 绘制二维散点图 绘制三维散点图 每个点加标签 坐标取消科学计数法 绘制二维散点图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array...w'] b——blue c——cyan g——green k——black m——magenta r——red w——white y——yellow 图例位置(对应参数loc) 还想再调整，可以使用参数...bbox_to_anchor=(1.3, 1.0) 每个点加标签 两种方式可以实现： text: 称为无指向型标注，标注仅仅包含注释的文本内容； annotate: 称为指向型注释，标注不仅包含注释的文本内容还包含箭头指向...，能够突显细节； text方式： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 300...'headlength': 5, # 箭头头部的长度 'width': 4, # 箭头尾部的宽度 'facecolor': 'r', # 箭头的颜色 'shrink': 0.1, # 从箭尾到标注文本内容开始两端空隙长度
在鱼鹰的一篇笔记《引脚输出的隐藏BUG | 深入思考》中，介绍了直接操作 ODR 寄存器可能引起的 BUG，所以建议大家使用 BSRR 和 BRR 寄存器。...在单个 IO 中，使用这些寄存器倒很简单，但如果是多个 IO 需要输出该怎么办，比如 LCD 屏幕可能用 8 个 IO 作为数据传输，我们又该如何简化我们的写法呢？。...byte << 8); // set byte = ~byte; GPIOA->BRR = ((uint16_t)byte << 8); // reset } 这种操作并不会影响其他 IO 的输出...如果数据位是四位的又该如何控制呢？...如果有其他更奇葩的分配方式，也可以采用类似的思想解决，你值得拥有。 如果有更好的实现方式，也欢迎留言讨论。
基于Amos路径分析的输出结果参数详解 1 Output path diagram 2 Amos Output 2.1 Analysis Summary 2.2 Notes for Group 2.3...History 2.12 Pairwise Parameter Comparisons 2.13 Model Fit 2.14 Execution Time 系列文章共有四篇，本文为第二篇，主要由整体层面关注输出结果参数.../zhebushibiaoshifu/article/details/114333349）中，我们详细介绍了基于Amos的路径分析的操作过程与模型参数，同时对部分模型所输出的结果加以一定解释；但由于Amos...所输出的各项信息内容非常丰富，因此我们有必要对软件所输出的各类参数加以更为详尽的解读。...其中，本文主要对输出的全部参数加以整体性质的介绍，而对于与模型拟合程度相关的模型拟合参数，大家可以在博客3、博客4中查看更详细的解读。
matplotlib作为python中可视化最经典的库，是个不得不学习的东西。尽管长江后浪推前浪，涌现出了很多更好的可视化库，比如Plotly。...不过，它们几乎全是建立在matplotlib的基础之上的。...，可视化的条形图，他所反映的是豆瓣前250部电影的上映年数分布。...Figure_2.png 可以发现，这里面的横坐标标签是斜着的。其实可以想象，如果我不让他们斜着，它们便会互相重叠，分外难看。这里面涉及到一个参数的使用。是这个语句。...总结 matplotlib能画的图还有很多，比如散点图，比如直方图，比如三维散点图，这里就不一一提及了。
一般情况下，拿到一份数据，我们将使用data.info(); data.describe()来查看数据的基本情况。 代码： >>> data.info() 输出结果： ?...缺失值可视化 matplotlib库--条形图 利用常规matplotlib.pyplot库可视化出每个变量的缺失值比例，以及总体排名情况，一目了然。...条形图 ---- 是针对标签列缺失值的简单可视化 代码： >>> msno.bar(data.iloc[:, 0: 18]) # 使用默认参数即可 输出结果： ?...条形图有异曲同工之秒：封装的库，使用更加方便，既能看出缺失值数量，又能看出缺失值对百分比。...代码： >>> msno.heatmap(data.iloc[:, 0: 13]) # 使用默认参数即可 输出结果： ?
使用 Matplotlib 绘制函数曲线的编码范式from __future__ import annotationsimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy...x 轴数据（示例：从 0 到 2π，均匀取 200 个点）x = np.linspace(0 , 2 * np.pi , 200)# 生成多个 y 函数（可根据需要添加/修改）# 同时定义每个函数曲线的绘图风格
一：Axes中的各种对象 在本系列的第一篇文章中，我们就了解到，matplotlib有过程式和面向对象式两种使用方法。官方推荐的最佳实践是使用面向对象的方式。...同样在画图时，matplotlib是把各种元素也按照对象进行组织的。下面的图展示了一个图中，各种组件对应的对象名称： 熟悉这个图里的各个组件的名字至关重要哦。...为了有统一的层次结构，matplotlib给所有视觉可见的组件定义了一个统一的基类:Artist。...整个matplotlib中的可见对象如下所示： 这幅图虽然很庞大，不要紧，现在先将精力集中在看的懂的组件上就可以了。...这样的做法，和你见到的大多数matplotlib教程很不一样。原因是我觉得这样才是正确的学习方法。
使用Matplotlib库 import matplotlib.pyplot as plt #%matplotlib inline #Using the different pyplot functions...由于x轴过于紧凑，所以使用旋转x轴的方法 结果如下。...2.使用循环 fig = plt.figure(figsize=(10,6)) colors = ['red', 'blue', 'green', 'orange', 'black'] for i in...，0.5绘制离折线图的宽度。...Ps:还是呈现很强的相关性的，基本呈直线分布 九。
默认情况下，Falco的事件有5个输出：stdout、file、GRPC、shell和http。如下图所示： ? 即使它们很方便，我们也可能很快被限制到只能将Falco与其他组件集成在一起。...这是一个小守护进程，它扩展了可能的输出。...Running 0 65m falcosidekick-dddffd6bf-r6bwq 1/1 Running 0 42s 现在你可以使用典型的端口转发对其进行测试...对于Slack和其他一些输出，可以自定义消息格式，更多信息请参阅README文件。 现在我们将添加一些自定义字段，并测试一个更真实的事件。...最后但并非最不重要的一点是，是时候使用falcosidekick作为我们心爱的Falco的输出处理器了。
目录 Matplotlib绘图 折线图 绘制一组数据 绘制多组数据 散点图（scatter） 条形图（竖） 条形图（横） 饼图 Matplotlib属性 保存图片 色彩和样式 文字 其他属性 绘制子图..., 7, 9]) # 绘制条形图 plt.show() 运行结果如下所示： 条形图（横） 代码如下所示： import matplotlib.pyplot as plt plt.barh(range...无 无 标记 "o" "v" "s" "^" "p" "*" "h" "+" "D" 描述 散点 倒三角 正方形 正三角 五边形 五角星 六边形 加号 菱形 只展示了一部分常用的格式...（figure）和当前坐标系（axes）中进行，默认在一个编号为1的figure中绘图，可以在一个图的多个区域分别绘图 使用subplot()/subplots()函数和axes()函数 子图-subplot..., (ax0, ax1) = plt.subplots(2, 1) # 指定子图是2行1列的,函数的第一个返回值是图对象本身,第二个返回值是各子图 # 后续绘图可以直接使用子图对象的plot()方法来实现
Matplotlib是一个非常流行的数据可视化库，通常用于数据的图形表示以及使用内置函数的动画。...在 Python 中创建条形图追赶动画 方法一：使用 pause() 函数 方法二：使用 FuncAnimation() 函数 线性图动画： Python 中的条形图追赶动画 Python...中的散点图动画： 条形图追赶的水平移动： 评论区抽粉丝送书啦 使用 Matplotlib 创建动画有两种方法： 使用 pause() 函数 使用 FuncAnimation() 函数 方法一：使用...考虑下面的示例，我们将使用 matplotlib 创建一个简单的线性图并在其中显示动画： 创建 2 个数组 X 和 Y，并存储从 1 到 100 的值。...： 条形图追赶的水平移动： 在这里，我们将使用城市数据集中的最高人口绘制条形图竞赛。
本文内容：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 ---- Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 1.Matplotlib库简介 2.Matplotlib库安装 3...只需几行代码即可生成直方图，条形图，饼图，散点图等。 Matplotlib库的名字来源于MATLAB，模仿MATLAB构建，语法也十分相似。...我们可以使用pip命令来直接安装： pip install matplotlib 但这里我推荐直接安装Anaconda，一个开源的 Python 发行版本，其包含了 Python、NumPy、Matplotlib...官网地址：https://www.anaconda.com/ ---- 3.pyplot pyplot是Matplotlib库中最基础的模块，本篇文章主要展示pyplot的使用。...3.2.3 为图像添加标题、设定图像参数 首先，Matplotlib库默认是不支持中文的，使用中文会产生乱码，如果要使用中文可以在导入库后加入下列两行代码来临时修改配置文件： plt.rcParams
使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import...matplotlib.dates as mdates fig, ax = plt.subplots() """生成数据""" beginDate = '2012-01-01' endDate =...（旋转）使得每个字符串有足够的空间而不重叠 fig.autofmt_xdate() plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下，具体参数或用法可以点击查看。...matplotlib.dates.datestr2num() 将日期转化为天数差 numpy.datetime64() 将数字（天数差）转为日期对象 numpy.datetime64 matplotlib.dates.MonthLocator...() 配合设置日期刻度间隔 matplotlib.dates.DateFormatter() 设置日期显示格式 fig.autofmt_xdate() 自动调整坐标轴，未调用字符串会重叠在一起 [未调整字符串
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