折线图 import matplotlib.pylab as pylab import numpy as npy x=[1,2,3,4,8] y=[5,7,2,1,5] #折线图 pylab.plot(x,y) #(1.x轴,2.y轴,3.展现形式设置) pylab.show() #图展示 #散点图 pylab.plot(x,y,'o') pylab.show() #标题及xy轴名称 pylab.title("show") pylab.xlabel("age") p…

之前在Ubuntu下用matplotlib作图的时候发现无法正常显示中文,查了一番以后发现是Ubuntu系统和matplotlib库没有共同可显示的中文字体库的原因.用此文章的方法可以解决这一问题. 1.首先需要安装中文字体 git clone https://github.com/tracyone/program_font && cd program_font && ./install.sh PS:文章中说需要删除matplotlib的缓存列表~/.cache/matpl…

#使用matplotlib作图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #x = np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) x = np.linspace(0,10,1000) # 作图的变量自变量 y = np.sin(x) + 1 #因变量y z = np.cos(x**2) + 1 #因变量z #plt.figure(nu…

Matplotlib绘图基础 1.Figure和Subplot import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建一个Figure fig = plt.figure() #不能通过空figure绘图,必须使用add_subplot创建一个或多个subplot #图像为2x2,第三个参数为当前选中的第几个 ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) ax3 =…

Matplotlib库基础 •pyplot绘制坐标 plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x:x轴数据,列表或数组,可选 y:y轴数据,列表或数组 format_string:控制曲线的格式字符串,可选 **kwargs:第二组或更多(x,y,format_string) 当控制多条曲线时,各x不能省略 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([3,1,4,5,2]) plt.xlabel('x') plt.ylabe…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/37742423 matplotlib介绍 matplotlib 是python最著名的画图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.并且也能够方便地将它作为画图控件.嵌入GUI应用程序中.它的文档相当完备,并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序. 因此假设你须要绘制某种类型的图.仅仅须要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定.    …

在作图过程中,需要绘制多个变量,但是每个变量的数量级不同,在一个坐标轴下作图导致曲线变化很难观察,这时就用到多个坐标轴.本文除了涉及多个坐标轴还包括Axisartist相关作图指令.做图中label为公式的表达方式.matplotlib中常用指令. 一.放一个官方例子先 from mpl_toolkits.axisartist.parasite_axes import HostAxes, ParasiteAxes import matplotlib.pyplot as plt import nu…

Python之matplotlib基础 matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库 matplotlib库的效果可参考 http://matplotlib.org/gallery.html matplotlib的使用 由各种可视化类构成,内部结构复杂,受matlab库启发,matplotlab.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt 一个小示例 import matplotlib.pyplot a…

在利用Python做数据分析时,探索数据以及结果展现上图表的应用是不可或缺的. 在Python中通常情况下都是用matplotlib模块进行图表制作. 先理下,matplotlib的结构原理: matplotlib API包含有三层: 1.backend_bases.FigureCanvas : 图表的绘制领域 2.backend_bases.Renderer : 知道如何在FigureCanvas上如何绘图 3.artist.Artist : 知道如何使用Renderer在FigureCanv…

python作图中常常会考虑用什么颜色.marker.线型,这个资料查了又查,所以自己总结在这个地方,以便常用. 一.常用marker表示 1.普通marker 这类普通marker直接marker ='^'就可以用了 2.高级marker 这类高级marker使用marker ='$\circledR$'来调用 可以显示的形状 marker名称 ϖ \varpi ϱ \varrho ς \varsigma ϑ \vartheta ξ \xi ζ \zeta Δ \Delta Γ \Gamma…

今天在jupyter notebook中画图时,中文不能正常显示,如下图所示: 在此记录一下解决的办法. 1.找到matplotlib配置文件的位置 import matplotlib print(matplotlib.matplotlib_fname()) /usr/local/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc 2.修改配置文件matplotlibrc: font.family     …

线图 #定义 matplotlib.pyplot.plot() plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs) plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs) 解释说明: x和y分别代表坐标,x是可以不填,有默认值range(len(y)): 可选参数fmt是定义基本格式(如颜色.标记和线条样式)的便捷方式: #简单示例: plot(x,y) #默认的基本格式为"b-" plot(x,y,'bo…

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #绘图流程 x=np.linspace(-1,1,100) y=x**2 plt.plot(x,y) plt.show() #figure相关plt.figure()#默认起始编号是1plt.figure()#编号自动递增 #绘图样式 x=np.linspace(-1,1,20)#数据点拉开才能看到线型变化 y=x**2 plt.plot(x,y,'--r',linewidth=5)#虚线,红色…

知识点都在这个例子里面: plt.figure(figsize=(10,10)) for i in range(25): plt.subplot(5,5,i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap='viridis') plt.xlabel(class_names[train_labels[i]]) plt.show() 效果如下: 作图的风格和matlab非常类似,先pl…

linestyle(ls)线型参数表 常用color(c)参数表 marker标记符号表 plt常用方法表 plt.legend(loc=0)用于显示图例,图例的位置参数loc matplotlib常用图形类型 df.plot()方法 参数…

效果图 代码 import matplotlib.pyplot as plt config = { 'color': 'black', 'lw': 5, } def init(): plt.figure(figsize=(13, 4)) plt.ylim(-0.5, 1.5) plt.yticks([0, 1]) plt.gca().xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(1)) plt.grid() def RZ(code): init() pl…

def set_ch(): from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 set_ch() 几经摸索,各种转码都不好使,解决方案就是把以上代码放进源码或者import进去即可.…

完整实例 import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QMenu, QVBoxLayout, QSizePolicy, QMessageBox, QWidget, \ QPushButton from PyQt5.QtGui import QIcon from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas…

模块简介与matplotlib基础 1.基本概念 1.1数据分析 对已知的数据进行分析,提取出一些有价值的信息. 1.2数据挖掘 对大量的数据进行分析与挖掘,得到一些未知的,有价值的信息. 1.3数据挖掘过程 定义目标 获取数据(爬虫采集或下载统计网站发布的数据) 数据探索 数据预处理(数据清洗[去掉脏数据].数据集成[集中].数据变换[规范化].数据规约[精简]) 数据建模(分类.聚类.关联.预测) 模型评价与发布 1.4模块简介 numpy可以高效的处理数据.提供数组支持 pandas主要用…

Matplotlib -- 简介         matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库:        matplotlib库的效果可参考官网:http://matplotlib.org/gallery.html :        matplotlib的使用 由各种可视化类构成,内部结构复杂,受matlab库启发,matplotlab.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式.         matplotlib可以绘制的图 Matplotlib --…

preface Python在大数据行业非常火爆近两年,as a pythonic,所以也得涉足下大数据分析,下面就聊聊它们. Python数据分析与挖掘技术概述 所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一些有价值的信息,比如统计平均数,标准差等信息,数据分析的数据量可能不会太大,而数据挖掘,是指对大量的数据进行分析与挖倔,得到一些未知的,有价值的信息等,比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息,从而对网站进行改善等. 数据分析与数据挖掘密不可分,数据挖掘是对数据分析的提升.…

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友们进行交流. 由于本人是一名在职的数据分析师而并非开发人员,学习Python可视化主要是为了解决日常工作过程中遇到的数据自动可视化的问题.因此,学习计划打算是从基础入手(高手勿喷),使用的书籍为<python可视编程实践>这本书.整个学习计划是先按照这本书过一遍基础,然后根据实际使用过程中遇到的…

第2章 Python语法基础,IPython和Jupyter Notebooks 当我在2011年和2012年写作本书的第一版时,可用的学习Python数据分析的资源很少.这部分上是一个鸡和蛋的问题:我们现在使用的库,比如pandas.scikit-learn和statsmodels,那时相对来说并不成熟.2017年,数据科学.数据分析和机器学习的资源已经很多,原来通用的科学计算拓展到了计算机科学家.物理学家和其它研究领域的工作人员.学习Python和成为软件工程师的优秀书籍也有了. 因为这本书…

preface Python在大数据行业非常火爆近两年,as a pythonic,所以也得涉足下大数据分析,下面就聊聊它们. Python数据分析与挖掘技术概述 所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一些有价值的信息,比如统计平均数,标准差等信息,数据分析的数据量可能不会太大,而数据挖掘,是指对大量的数据进行分析与挖倔,得到一些未知的,有价值的信息等,比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息,从而对网站进行改善等.数据分析与数据挖掘密不可分,数据挖掘是对数据分析的提升.数…

python中用作数据可视化的工具有多种,其中matplotlib最为基础.故在工具选择上,图形美观之外,操作方便即上乘. 本文着重说明常见图表用基础版matplotlib和改良版pyecharts作图间的差异 一.maplotlib 基本用法如下: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt import matplotli…

  上一篇博客中说到,matplotlib中所有画图元素(artist)分为两类:基本型和容器型.容器型元素包括三种:figure.axes.axis.一次画图的必经流程就是先创建好figure实例,接着由figure去创建一个或者多个axes,然后通过axes实例调用各种方法来添加各种基本型元素,最后通过axes实例本身的各种方法亦或者通过axes获取axis实例实现对各种元素的细节操控. 本篇博客继续上一节的内容,展开介绍三大容器元素创建即通过三大容器可以完成的常用设置.   1 figur…

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:爱数据学习社 首先,要知道我们用哪些库来画图? matplotlib python中最基本的作图库就是matplotlib,是一个最基础的Python可视化库,一般都是从matplotlib上手Python数据可视化,然后开始做纵向与横向拓展. Seaborn 是一个基于matplotlib的高级可视化效果库,针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取,sea…

大家好,欢迎大家阅读周四数据处理专题,我们继续介绍matplotlib作图工具. 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. 设置标题 和公众号一样,图像的标题也很重要,它直接告诉我们这幅图表达的内容.举个例子来说你画了logistic…

============================================matplotlib 绘图基础============================================绘图: matplotlib核心剖析http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2013/01/30/2879700.html Python图表绘制:matplotlib绘图库入门http://www.cnblogs.com/wei-li/archive/2012…

正在学习<用python做科学计算>,在练习最小二乘法时遇到matplotlib无法显示中文的问题.查资料,感觉动态的加上几条语句是最好,这里贴上全部的代码. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Aug 10 23:20:26 2016 @author: Administrator """ import numpy as np from scipy.optimize import le…