[前言]对于气象专业的小学生来说,风场是预报重要的参考数据,我们所知的风羽有四种:短线代表风速2m/s,长线代表风速4m/s,空心三角代表风速20m/s,实心三角代表风速50m/s.而matplotlib的风羽只有短线.长线.三角三种,而这里的三角不分空心实心,但是可通过改变风羽颜色为白色使三角变为空心形状,虽然这三种可以自定义各自代表的风速,但是仍与我们的使用习惯不符,即使把三角设成20m/s,原本一个实心三角就能表示的50m/s的风在matplotlib中需要两个三角外加两条长线一条短线.为…

[前言]对于气象专业的小学生来说,风场是预报重要的参考数据,我们所知的风羽有四种:短线代表风速2m/s,长线代表风速4m/s,空心三角代表风速20m/s,实心三角代表风速50m/s.而matplotlib的风羽只有短线.长线.三角三种,而这里的三角不分空心实心,但是可通过改变风羽颜色为白色使三角变为空心形状,虽然这三种可以自定义各自代表的风速,但是仍与我们的使用习惯不符,即使把三角设成20m/s,原本一个实心三角就能表示的50m/s的风在matplotlib中需要两个三角外加两条长线一条短线.为…

最近获得了一些四级成绩数据,大概500多个,于是突发奇想是否能够看看这些成绩数据是否满足所谓的正态分布呢?说干就干,于是有了这篇文章.文章顺带介绍了xlrd模块的一些用法和matplotlib画自定义数据的条形图和随机的条形图的一些方法,并且提供了一些相关链接,可作为学习matplotlib和numpy的资源,希望对读者也有帮助. 更优美的格式见这里 工具 Python 3.5 xlrd模块 numpy模块及一些依赖模块(安装请自行查询方法,绝大部分pip就可搞定) matplotlib绘图模块…

前言 matplotlib 功能十分强大,就是工具栏丑了点.忍了一个学期之后,还是决定自己动手,魔改一波 matplotlib 的工具栏样式.同时给大家分享一下自己按照 MATLAB 写的 matplotlib 样式文件.注意:代码中 matplotlib 版本为 3.3.4,其他版本效果会不一样. 工具栏的美化 matplotlib 工具栏有三种模式:None .toolbar2 和 toolmanager,默认 toolbar2, 我们可以通过 plt.rcParams['toolbar']…

1.如何在一个函数内部修改全局变量 a=5 def fn(): a=4 fn() print(a) # 5 #在一个函数内部修改全局变量 a=5 def fn(): global a a=4 fn() print(a) # 4 2.字典如何删除键 和 合并两个字典 <!-- del() 和 update() --> >>> d1={'1':'1','2':'2'} >>> d2={'3':'3','4':'4'} >>> d3={} >…

1 简介 基于Python中诸如matplotlib等功能丰富.自由度极高的绘图库,我们可以完成各种极富艺术感的可视化作品,关于这一点我在系列文章在模仿中精进数据可视化中已经带大家学习过很多案例了. 而今天我要给大家介绍的这个Python库prettymaps非常的有趣,基于它,我们只需要简单的代码就可以对地球上给定坐标和范围的任意地区进行地图可视化. 2 利用prettymaps快速制作海报级地图 遗憾的是,prettymaps暂时还不能通过pip或conda直接进行安装,但可以利用pip配合…

Customizing plots with style sheets import matplotlib as mpl 查看配置文件所在的目录:mpl.get_configdir() 1. 自定义 style 在 mpl.get_configdir() 目录下,首先创建 stylelib 目录,接着创建 style 文件(~/.matplotlib/stylelib/myname.mplstyle)…

https://matplotlib.org/api/rcsetup_api.html#module-matplotlib.rcsetup 一.什么是rcParams?我们在使用matplotliblib画图的时候经常会遇见中文或者是负号无法显示的情况,我们会添加下面两句话: from matplotlib.pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'…

转: matplotlib工具栏源码探析三(添加.删除自定义工具项) matplotlib工具栏源码探析二(添加.删除内置工具项)探讨了工具栏内置工具项的管理,除了内置工具项,很多场景中需要自定义工具项,官方给出了案例https://matplotlib.org/gallery/user_interfaces/toolmanager_sgskip.html,主要基于matplotlib.backend_managers.ToolManager类实现,即使用工具栏管理器模式. 官方案例解析 下面对…

============================================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…

matplotlib 是Python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,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.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. 在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不习惯,而且画图质量不高.…

#coding:utf-8 from matplotlib import mpl import matplotlib.pyplot as plt#载入matplotlib快速绘图的函数库 import numpy as np data = np.clip(np.random.randn(5,5),-1,1)#生成随机数据,5行5列,最大值1,最小值-1 fig = plt.figure(); #第一个子图,按照默认配置 ax = fig.add_subplot(221) ax.imshow(da…

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,…

初探Matplotlib 例子来自此书: <Python编程从入门到实战>[美]Eric Matthes 使用pyplot绘图,一般的导入方法import matplotlib.pyplot as plt 以下代码均在Jupyter Notebook中运行 折线图 先看一个简单的例子 import matplotlib.pyplot as plt in_values = [1, 2 ,3, 4, 5] squares = [1, 4, 9 ,16, 25] # 第一个参数是X轴输入,第二个参数…

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Matplotlib,并推荐了一个学习使用Matplotlib的步骤. 简介 对于新手来说,进入Python可视化领域有时可能会令人感到沮丧.Python有很多不同的可视化工具,选择一个正确的工具有时是一种挑战. 例如,即使两年过去了,这篇<Overview of Python Visualization To…

如果你想要在Linxu中获得一个高效.自动化.高质量的科学画图的解决方案,应该考虑尝试下matplotlib库.Matplotlib是基于python的开源科学测绘包,基于python软件基金会许可证发布.大量的文档和例子.集成了Python和Numpy科学计算包.以及自动化能力,是作为Linux环境中进行科学画图的可靠选择的几个原因.这个教程将提供几个用matplotlib画图的例子. 特性 支持众多的图表类型,如:bar,box,contour,histogram,scatter,line…

一.Matplotlib介绍 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.Matplotlib使用NumPy进行数组运算,并调用一系列其他的Python库来实现硬件交互. 二.常用示例 环境:Jupyter(1.0.0) Ubuntu安装Jupyter Notebook 1.折线图 %matplotlib i…

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…

原  Matplotlib学习笔记 参考:Python数据科学入门教程 Python3.6.1 jupyter notebook .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { backgr…

pandas是Python中开源的,高性能的用于数据分析的库.其中包含了很多可用的数据结构及功能,各种结构支持相互转换,并且支持读取.保存数据.结合matplotlib库,可以将数据已图表的形式可视化,反映出数据的各项特征. 先借用一张图来描述一下pandas的一些基本使用方法,下面会通过一些实例对这些知识点进行应用.   一.安装pandas库 pandas库不属于Python自带的库,所以需要单独下载,如果已经安装了Python,可以使用pip工具下载pandas: pip install…

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时面临的一些挑战,为什么要使用Matplotlib,并推荐了一个学习使用Matplotlib的步骤. 简介 对于新手来说,进入Python可视化领域有时可能会令人感到沮丧.Python有很多不同的可视化工具,选择一个正确的工具有时是一种挑战. 例如,即使两年过去了,这篇<Overview of Pyt…

matplotlib模板: 1:线图 plot()单线段图 2:多个线图 subplot()Multiple axes (i.e. subplots) are created with the subplot() function. 3:图像 imshow()显示图像尺寸 4:轮廓和颜色 pcolormesh()函数可以对二维数组进行着色表示,即使水平维度是不均匀间隔的 contour()函数是表示相同数据的另一种方式 5:直方图 hist()函数自动生成直方图并返回bin计数或概率. 6:路径…

Matplotlib绘图和可视化 简介 我的前面两篇文章介绍了 Nimpy ,Pandas .今天来介绍一下Matplotlib. 简单来说,Matplotlib 是 Python 的一个绘图库.它包含了大量的工具,你可以使用这些工具创建各种图形,包括简单的散点图,正弦曲线,甚至是三维图形.Python 科学计算社区经常使用它完成数据可视化的工作. 你可以在他们的网站上了解到更多 Matplotlib 背后的设计思想,但是我强烈建议你先浏览一下他们的图库,体会一下这个库的各种神奇功能. 画一个简…

matplotlib绘图总结   本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找. 类MATLAB API 最简单的入门是从类 MATLAB API 开始,它被设计成兼容 MATLAB 绘图函数. from pylab import * from numpy import * x = linspace(0, 5, 10) y = x ** 2 figure() plot(x, y, 'r') xlabel('x') ylabel('y') title('title') 创…

numpy和matplotlib的简单应用 一.numpy库 1.什么是numpy NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)). numpy是科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合. 2.numpy的安装 在Pyt…

作为一个网络技术人员,机器学习是一种很有必要学习的技术,在这个数据爆炸的时代更是如此. python做数据分析,最常用以下几个库 numpy pandas matplotlib 一.Numpy库 为了方便科学计算,Numpy库定义了一些属性和方法以便于对一维数据,二位数据和高维数据的处理.为了满足科学计算的需求,Numpy定义了一个多维数组对象——ndarray.Ndarray由实际数据和描述这些数据的元数据(如数据维度.数据类型)构成,ndarray一般要求所有元素类型相同. (1) Ndar…

数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导,供领导做决策用,因此熟练掌握饼图.柱状图.线图等图表制作是一个数据分析师必备的技能.Python有两个比较出色的图表制作框架,分别是Matplotlib和Pyechart.本文主要讲述使用Matplotlib制作各种数据图表. Matplotlib是最流行的用于绘制2D数据图表的Python库,能够在各种平台上使用,可以绘制散点图.柱状图.饼图等. 1.柱状图 是一种以长方形或长方体的高度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹表示数…

  散点图 #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) #设置标题 ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 ax1.scatter(x,…

简述 Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单.具体介绍见matplot官网. Numpy(Numeric Python)是一个模仿matlab的对python数值运算进行的扩展,提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量处理,以及精密的运算库.专为进行严格的数字处理而产生,而且据说自从他出现了以后,NASA就把很多原来用fortran和matlab做的工作交给了numpy来做了,可…

本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找. 类MATLAB API 最简单的入门是从类 MATLAB API 开始,它被设计成兼容 MATLAB 绘图函数. from pylab import * from numpy import * x = linspace(0, 5, 10) y = x ** 2 figure() plot(x, y, 'r') xlabel('x') ylabel('y') title('title') 创建子图,选择绘图用的颜色与描点符号…