在许多实际问题中,经常要对给出的数据进行可视化,便于观察. 今天专门针对Python中的数据可视化模块--matplotlib这块内容系统的整理,方便查找使用. 本文来自于对<利用python进行数据分析>以及网上一些博客的总结. 1  matplotlib简介 matplotlib是Pythom可视化程序库的泰斗,经过几十年它仍然是Python使用者最常用的画图库.有许多别的程序库都是建立在它的基础上或直接调用它,比如pandas和seaborn就是matplotlib的外包, 它们让你使用…

Matplotlib Matplotlib 是一个非常强大的 Python 画图工具; 手中有很多数据, Matplotlib能帮你画出美丽的: 线图; 散点图; 等高线图; 条形图; 柱状图; 3D 图形, 甚至是图形动画等等. Linux 打开 Terminal 窗口, 输入以下内容 # python 3+ 请复制以下在 terminal 中执行 $ sudo apt-get install python3-matplotlib # python 2+ 请复制以下在 terminal 中执行…

#基于python3 Matplotlib构建的3D图形: 使用pycharm的小伙伴把sciview给关掉: 因为sciview显示的是png图片.3d图形一般我们都需要拖拖拽拽的. 参见: https://blog.csdn.net/xguardian/article/details/81088499 (在python3中,图像的显示,必须显式地调用一下show函数) 常用的三维散点图: from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D #绘制3维…

图的基本结构 通常,使用 numpy 组织数据, 使用 matplotlib API 进行数据图像绘制. 一幅数据图基本上包括如下结构: Data: 数据区,包括数据点.描绘形状 Axis: 坐标轴,包括 X 轴. Y 轴及其标签.刻度尺及其标签 Title: 标题,数据图的描述 Legend: 图例,区分图中包含的多种曲线或不同分类的数据 其他的还有图形文本 (Text).注解 (Annotate)等其他描述 详细的结构图如下图所示: 画法 按照绘图结构,可将数据图的绘制分为如下几个步骤: 导…

python爬虫+数据可视化项目(一) 爬取目标:中国天气网(起始url:http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml#) 爬取内容:全国实时温度最低的十个城市气温排行榜 使用工具:requests库实现发送请求.获取响应. beautifulsoup实现数据解析.提取和清洗 pyechart模块实现数据可视化 爬取结果:柱状图可视化展示: 直接放代码(详细说明在注释里,欢迎同行相互交流.学习~): import requests from bs4 impo…

Matplotlib大家都很熟悉    不谈. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Echarts是百度出的很有名  也很叼. 以前操练过很多次.. Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库.主要用于数据可视化. 散点  折线  饼图 等等 目前支持python的库pyecharts ---------…

一文搞懂matplotlib数据可视化 作者:白宁超 2017年7月19日09:09:07 摘要:数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息.但是,这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂.为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察.然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,…

通过这段时间 小帅b教你从抓包开始 到数据爬取 到数据解析 再到数据存储 相信你已经能抓取大部分你想爬取的网站数据了 恭喜恭喜 但是 数据抓取下来 要好好分析一波 最好的方式就是把数据进行可视化 这样才能直观的感受到数据的魅力 不过有一点 现在市面上可以使用 python 的可视化库多如牛毛 各有各的优点 接下来小帅b把自己常用的一些可视化数据库分享给你 好不? 那么 接下来就是 学习 python 的正确姿势 先来说说一个经典的可视化库 matplotlib 它是基于 NumPy 的一个数据可…

  1 matplot入门指南¶ matplotlib是Python科学计算中使用最多的一个可视化库,功能丰富,提供了非常多的可视化方案,基本能够满足各种场景下的数据可视化需求.但功能丰富从另一方面来说也意味着概念.方法.参数繁多,让许多新手望而却步. 据我了解,大部分人在对matplotlib接触不深时都是边画图边百度,诸如这类的问题,我想大家都似曾相识:Python如何画散点图,matplotlib怎么将坐标轴标签旋转45度,怎么设置图例字体大小等等.无论针对哪一个问题,往往都有多种解决方法…

什么是pyecharts? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库. echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 使用 pyecharts 可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django 中集成使用. pyecharts包含的图表 Bar(柱状图/条形图) Bar3D(3D 柱状图) Boxplot(箱形图) E…

1. 线性关系数据可视化 lmplot( ) import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline sns.set_style("darkgrid") sns.set_context("paper") # 设置风格.尺度 import warnings warnings.filterwarning…

1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt imp…

conda  install seaborn  是安装到jupyter那个环境的 1. 整体风格设置 对图表整体颜色.比例等进行风格设置,包括颜色色板等调用系统风格进行数据可视化 set() / set_style() / axes_style() / despine() / set_context() import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % ma…

猫猫这么可爱 不会有人不喜欢吧: 猫猫真的很可爱,和我女朋友一样可爱~你们可以和女朋友一起养一只可爱猫猫女朋友都有的吧?啊没有的话当我没说-咳咳网上的数据太多.太杂,而且我也不知道哪个网站的数据比较好.所以,只能找到一个猫咪交易网站的数据来分析了 地址: http://www.maomijiaoyi.com/ 正式开搞! 请求数据 import requests url = f'http://www.maomijiaoyi.com/index.php?/chanpinliebiao_c_2_1-…

01|Figure和Subplot: matplotlib的图像全部在figure对象里面,就像是一片画布.figsize是figure的一个设置大小的属性.一个figure里面可以有无数个subplot,用来存放坐标系. python程序开始的时候加上程序开头加"%matplotlib",可以显示figure,若是不加就跳不出figure图框.但是"%matplotlib inline"是直接表示在编程界面中的,不会再次跳出做图框的. 若是未指定在某个ax上作图,…

微信公众号:码农充电站pro 个人主页:https://codeshellme.github.io 在进行数据分析的时候,经常需要将数据进行可视化,以方便我们对数据的认识和理解. 0,Matplotlib 简介 Matplotlib 是一个可视化工具包,可以让我们使用Python 来可视化数据. 这里有一些官方资源你可以点击查看: Matplotlib 安装 Matplotlib 用户手册 Matplotlib 函数汇总 Matplotlib 模块索引 Matplotlib 示例库 Matplo…

matplotlib官方文档:https://matplotlib.org/contents.html?v=20190307135750 matplotlib是一个绘图库,它可以创建常用的统计图,包括条形图.箱型图.折线图.散点图.饼图和直方图. 一.条形图bar() import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r'c:…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ## %matplotlib inline表示在行中显示图片,在命令行运行报错 data = np.arange(0,1.1,0.01) plt.title('lines') ## 添加标题 plt.xlabel('x')## 添加x轴的名称 plt.ylabel('y')## 添加y轴的名称 plt.xlim((0,1))## 确定x轴范围 plt.ylim((0,1))## 确定y轴范围 p…

目录 前言 如何添加标题-title 如何添加文字-text 如何添加注释-annotate 如何设置坐标轴名称-xlabel/ylabel 如何添加图例-legend 如何调整颜色-color 如何切换线条样式-marker 如何显示数学公式-mathtext 如何显示网格-grid 如何调整坐标轴刻度-locator_params 如何调整坐标轴范围-axis/xlim/ylim 如何调整日期自适应-autofmt_xdate 如何添加坐标轴-twinx() 如何填充区域-fill/fill…

In [1]: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体支持   1 饼图-pie()¶   1.1 pie()方法参数说明¶   pie()是matplotlib中画饼图的方法,其主要参数如下:  …

1.基本设置 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns % matplotlib inline sns.set_style("ticks") sns.set_context("paper") # 设置风格.尺度 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告…

k 线国内版 python dash 的应用首页,是用一个 k 线图来做 damo 的,奈何数据源用的 Google,上不去.当然,可以换 yahoo,但是毕竟国内的还是更亲切些. 官方的 demo 用的 pandas_datareader 来获取数据的,先需要换个可以获取国内数据的,看了下 tushare 挺好用. 另外,参考 flask ,把 host 改为 0.0.0.0,这样就不限于用 127.0.0.1 来访问啦.当然,需要的话,port 也可以换掉. # -*- coding: ut…

  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…

  在一幅图表中,文本.坐标轴和图像的是信息传递的核心,对着三者的设置是作图这最为关心的内容,在上一篇博客中虽然列举了一些设置方法,但没有进行深入介绍,本文以围绕如何对文本和坐标轴进行设置展开(对图像的设置在后续介绍到各种图绘制时介绍). 这里所说的文本是指在使用matplotlib作图过程中通过代码的方式往图中添加的各种文字,包括figure标题.axes标题.坐标轴标签.坐标轴刻度标签.注释.普通文本等.轴设置指的是对与坐标轴相关的的元素的设置,例如显示范围.刻度.刻度标签等. In [1]…

  柱状图和直方图是两种非常类似的统计图,区别在于: 直方图展示数据的分布,柱状图比较数据的大小. 直方图X轴为定量数据,柱状图X轴为分类数据.因此,直方图上的每个条形都是不可移动的,X轴上的区间是连续的.固定的.而柱状图上的每个条形是可以随意排序的,有的情况下需要按照分类数据的名称排列,有的则需要按照数值的大小排列. 直方图柱子无间隔,柱状图条形有间隔 直方图条形宽度可不一,柱状图条形宽度须一致.柱状图条形的宽度因为没有数值含义,所以宽度必须一致.但是在直方图中,条形的宽度代表了区间的长度,根…

在谷歌浏览器输入http://127.0.0.1:8050/后,回车,看到下图可视化结果 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Mar 11 10:16:43 2018 @author: Administrator """ import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html app =…

地图 基础铺垫 定义 地图(map):是指按一定的比例运用符号.颜色.文字标记等描绘显示地球表面的自然地理.行政区域.社会经济状况的图形. 地图绘制步骤 绘制需要展示的地图,获取地图对象,获取每个区域的名字及顺序: 在每个区域的名字和顺序后面,加上我们需要展示的数据以及经纬度: 根据数据的大小,设置每个区域展示的颜色的深浅,以区分每个区域(对数据进行标准化处理,使用［0,1］的值,代表颜色的透明度): 根据颜色进行填色: 根据经纬度进行标注地图的名字.…

In [1]: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体支持   对于折线图的绘制,在之前博客的示例中都有使用,在面向对象绘图方法中,一般是创建axes实例后调用plot()方法实现折线图绘制,并通过传递各种参数实现对图像的设置. 散点图的绘制通过axes实例的scatter…

In [1]: import os import matplotlib.image as mpimg from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体支持   除了作图功能,matplotlib也提供本地图片展示以及保存图片的功能,这两个通能通过im…

今天我们来学习一下python的数据可视化库,Matplotlib,是一个Python的2D绘图库 通过这个库,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率图,条形图,错误图,散点图等等 废话不多说,我们直接通过例子来进行讲解. 首先我们有一组数据如下: 我们可以看到,这组数据有日期,还有日期对应的值,因为这组数据中的日期格式不是标准的日期格式 那么我们对数据做一下转换,取1948年的整年的数据,来进行一个绘图操作 import pandas as pd unrate = pd.rea…