Python可视化----------matplotlib.pylot
1 >>> import matplotlib.pyplot as plt
2 >>> plt.axis([0,5,0,20])
3 [0, 5, 0, 20]
4 >>> plt.title('my first plot',fontsize=20,fontname='Times New Roman')
5 <matplotlib.text.Text object at 0x0000000005254208>
6 >>> plt.xlabel('counting',color='gray')
7 <matplotlib.text.Text object at 0x0000000004C6F2E8>
8 >>> plt.ylabel('Square value',color='gray')
9 <matplotlib.text.Text object at 0x0000000004C7F080>
10 >>> plt.text(1,1.5,'first')
11 <matplotlib.text.Text object at 0x00000000022B6128>
12 >>> plt.text(2,4.5,'second')
13 <matplotlib.text.Text object at 0x0000000005280AC8>
14 >>> plt.text(3,9.5,'third')
15 <matplotlib.text.Text object at 0x0000000005280F98>
16 >>> plt.text(4,16.5,'fourth')
17 <matplotlib.text.Text object at 0x0000000005280F60>
18 >>> plt.text(1.1,12,'$y=x2$',fontsize=20,bbox={'facecolor':})
19 SyntaxError: invalid syntax
20 >>> plt.text(1.1,12,'$y=x2$',fontsize=20,bbox={'facecolor':'yellow','alpha':0.2})
21 <matplotlib.text.Text object at 0x0000000005289978>
22 >>> plt.grid(True)
23 >>> plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16],'ro')
24 [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000005248828>]
25 >>> plt.plot([1,2,3,4],[0.8,3.5,8,15],'g^')
26 [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000005248860>]
27 >>> plt.plot([1,2,3,4],[0.5,2.5,4,12],'b*')
28 [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000004C6F7F0>]
29 >>> plt.legend(['first series','second series','third series'],loc=2)
30 <matplotlib.legend.Legend object at 0x0000000004C7FF28>
31 >>> plt.savefig('c:my_chart.png')
32 >>> plt.show()

Python可视化----------matplotlib.pylot的更多相关文章
- python可视化--matplotlib
matplotlib在python中一般会与numpy同时出现,解决一些科学计算和数据的可视化问题. matplotlib其实就是matlib在python中的实现,因此不会有太大的难度,而由于pyt ...
- 数据可视化----matplotlib.pylot
一.输入具体数 plt.plot([3,1,4,5,2]) #自动生成y轴 plt.ylabel("Grade") #y轴的标签 plt.savefig('test1',dpi=6 ...
- Python可视化库
转自小小蒲公英原文用Python可视化库 现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,空有海量数据是无实际使用价值,更不要说帮助管理者进行业务决策.那么数据有什么价值呢?用什么样的手段才能把数 ...
- Python可视化学习(1):Matplotlib的配置
Matplotlib是一个优秀的可视化库,它提供了丰富的接口,让Python的可视化落地显得非常容易上手.本系列是本人学习python可视化的学习笔记,主要用于监督自己的学习进度,同时也希望和相关的博 ...
- 高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib
Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表.本文主要介绍了在学习Matplotlib时面临的一些挑战,为什么要使用Matplo ...
- Python可视化库-Matplotlib使用总结
在做完数据分析后,有时候需要将分析结果一目了然地展示出来,此时便离不开Python可视化工具,Matplotlib是Python中的一个2D绘图工具,是另外一个绘图工具seaborn的基础包 先总结下 ...
- Python 可视化工具 Matplotlib
英文出处:Chris Moffitt. Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表.本文主要介绍了在学习Matplotlib时 ...
- Python调用matplotlib实现交互式数据可视化图表案例
交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是, ...
- Python数据可视化matplotlib和seaborn
Python在数据科学中的地位,不仅仅是因为numpy, scipy, pandas, scikit-learn这些高效易用.接口统一的科学计算包,其强大的数据可视化工具也是重要组成部分.在Pytho ...
随机推荐
- CentOS 7 服务器配置--配置Tomcat开机启动
#编辑Tomcat的文件,追加内容 vi /data/tomcat/apache-tomcat-8.0.43/bin/catalina.sh #追加内容,在CLASSPATH= 上面的第三行 CATA ...
- XP和win7的软件崩溃提示
运行在XP上的应用软件崩溃时总提示:应用程序错误,xxxxx地址不能写... 现在win7上提示的就只有关闭和调试程序,没有这些详细信息.其实win7下面也记录了相关的信息. 位置在:“控制面板” - ...
- javascript-new关键字
先上一段代码: function Person(name,age,job) { this.name=name; this.age=age; this.job=job; this.sayName=fun ...
- Node.js之断言处理
Node.js之断言处理 在Node.js中,可以利用assert模块进行断言处理,如果判断错误,则抛出AssertError异常 1 equal方法与notEqual方法 equal方法用于判断两个 ...
- Python 使用期物处理并发
抨击线程的往往是系统程序员,他们考虑的使用场景对一般的应用程序员来说,也许一生都不会遇到--应用程序员遇到的使用场景,99% 的情况下只需知道如何派生一堆独立的线程,然后用队列收集结果. 示例:网络下 ...
- TP-LINK 路由器怎么设置
TP-LINK 路由器怎么设置... ----------------------- 1.线路连接: 没有使用路由器时,电脑直接连接宽带上网,现在使用路由器共用宽带上网,则需要用路由器来直接连接宽带. ...
- <当幸福来敲门>之一些很喜欢的台词收藏
<当幸福来敲门> ================ ================
- Java基础---其他对象
第一讲 System类 一.概述 1.System是描述系统一些信息的类,类中的属性和方法都是静态的.不能被实例化,没有提供构造函数. 2.字段摘要 out:标准输出流.默认是控制台. in: ...
- java多线程sleep和wait方法的区别
分别创建了三个类,一个测试类,两个线程类实现Runnable接口. 当有notify()唤醒线程时,执行的结果如下: 当把TestSleepaWait.class.notify();语句注释后,即没有 ...
- jmeter3.2 创建webservice 测试
1.创建测试计划 templates→select Template→Building a SOAP WebService Test Plan 2.修改HTTP Request Defaults中的参 ...