一.Matplotlib介绍 Matplotlib是一个强大的Python**绘图**和**数据可视化**的工具包. # 安装方法 pip install matplotlib # 引用方法 import matplotlib.pyplot as plt # 绘图函数 plt.plot() # 展示图像 plt.show() 执行后显示效果如下: 二.plot函数使用 plot函数:用于绘制折线图. 1.绘制线型图 线型linestyle:‘-’是实线.'--'是线虚线.‘-.’是线点虚线等.‘…

1.什么是数据可视化 数据可视化在量化分析当中是一个非常关键的辅助工具,往往我们需要通过可视化技术,对我们的数据进行更清晰的展示,这样也能帮助我们理解交易.理解数据.通过数据的可视化也可以更快速的发现量化投资中的一些问题,更有利于分析并解决它们.接下来我们主要使用的可视化工具包叫做--Matplotlib,它是基于Numpy和tkinter二次开发的,它是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包. 2.Matplotlib的用法 2.1.Matplotlib绘图基础 安装方式: pip i…

Python数据可视化——使用Matplotlib创建散点图 2017-12-27 作者:淡水化合物 Matplotlib简述: Matplotlib是一个用于创建出高质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合Python IDE使用比如PyCharm,matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的矢量…

matpotlib 官网 :https://matplotlib.org/index.html matplotlib 可视化示例:https://matplotlib.org/gallery/index.html matplotlib 教程:https://matplotlib.org/tutorials/index.html matplotlib 的官网教程分为初级(Introductory).中级(Intermediate).高级(Advanced)三部分,此外还有专门的章节,如 Color…

前言 前面两篇文章介绍了 python 中两大模块 pandas 和 numpy 的一些基本使用方法,然而,仅仅会处理数据还是不够的,我们需要学会怎么分析,毫无疑问,利用图表对数据进行分析是最容易的,通过图表可以很好地理解数据之间的关联性以及某些数据的变化趋势.因此,将在这篇博客中介绍 python 中可视化工具 matplotlib 的使用. Figure 和 Subplot matplotlib 的图像都位于 Figure 对象中,可以用 plt.figure 创建一个新的 Figure f…

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…

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…

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 ---------…

Pyplot matplotlib.pyplot是一个命令型函数集合,它可以让我们像使用MATLAB一样使用matplotlib.pyplot中的每一个函数都会对画布图像作出相应的改变,如创建画布.在画布中创建一个绘图区.在绘图区上画几条线.给图像添加文字说明等.下面我们就通过实例代码来领略一下他的魅力. import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 上图是我们通…

matplotlib的学习和使用 matplotlib的安装 pip3 install matplotlib 简单的折线图 import matplotlib.pyplot as plt #绘制简单的图表 input_values = [1,2,3,4,5] squares = [1,4,9,16,25] plt.plot(input_values,squares,linewidth=5) #设置图表的标题 并给坐标轴加上标签 plt.title("Square Number",fon…

这次准备做一下pandas在画图中的应用,要做数据分析的话这个更为实用,本次要用到的数据是pthon机器学习库sklearn中一组叫iris花的数据,里面组要有4个特征,分别是萼片长度.萼片宽度.花瓣长度.花瓣宽度,目标值是3种不同类型的花. 机器学习的时候在学习好这四个特征后就可以用来预测花的类型了,而图像化分析这些数据就是机器学习中很关键的步骤,接下来我们开始,先导入数据: import pandas as pd from sklearn import datasets from sklea…

我们接着上次的继续讲解,先讲一个概念,叫子图的概念. 我们先看一下这段代码 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(3,2,1) ax2 = fig.add_subplot(3,2,2) ax3 = fig.add_subplot(3,2,3) ax4 = fig.add_subplot(3,2,6) plt.show() 我们看到plt.figure()这个方法,我们设置一个整体的图.然后…

常用模块导入 import numpy as np import matplotlib import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 解决显示异常问题 中文乱码 myfont = fm.FontProperties(fname="字体文件路径") 负号显示…

安装环境:Windows10 64位Python3.7 32位 确保已经安装PIP工具命令窗口输入PIP出现以下窗口说明PIP已经成功安装 方法1:(1)在Matplotlib的官网下载电脑对应的版本,网址为:https://pypi.org/project/matplotlib/#files.(2)将在下载的.whl文件放在python的安装目录中Scripts目录下 (3)cmd打开命令提示符,切换到刚才的目录下.![切换目录](https://img-blog.csdnimg.cn/201…

今天画一下3D图像,首先的另外引用一个包 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D,接下来画一个球体,首先来看看球体的参数方程吧 (0≤θ≤2π,0≤φ≤π) 然后就可以上代码了: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D a = np.linspace(0, np.pi*2, 20) b = np.linsp…

之前学习了一些通用的画图方法和技巧,这次就学一下其它各种不同类型的图.好了先从散点图开始,上代码: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np n = 1024 #生成1024个点 x = np.random.normal(0, 1, n) #正态分布x坐标,均值0标准差1 y = np.random.normal(0, 1, n) #正态分布y坐标,均值0标准差1 color = np.arctan2(y, x) #这个用于渲…

之前学习了matplotlib的一些基本画图方法(查看上一节),这次主要是学习在图中加一些文字和其其它有趣的东西. 先来个最简单的图 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-2, 2, 50) y = x**2 plt.xlim((-3,3))#设置x坐标范围 plt.ylim((0,5))#设置y坐标范围 plt.plot(x,y) plt.show() 接下来加一下文字描述,第一种方法,…

直接上代码吧,说明写在备注就好了,这次主要学习一下基本的画图方法和常用的图例图标等 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np #这里是最最基本的代码了 #x轴-2到2均分50个点 x = np.linspace(-2, 2, 50) y = x**2 plt.plot(x, y) plt.show() 下面要加一下元素和样式了 from matplotlib import pyplot as plt import numpy…

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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…

本系列采用turtle.matplotlib.numpy这三个Python工具,以分形与计算机图像处理的经典算法为实例,通过程序和图像,来帮助读者一步步掌握Python绘图和数据可视化的方法和技巧,并且让读者感受到" 龙枝屈曲竞分形,瑰丽绮错千万状"的分形魅力. 中国传统中的『分形』 『分』是会意字,由八和刀上下组合而成,表示用刀把物体切开.分的本义是分别.分开,引申为辨别.分辨,又引申为从主体分出的部分.分支. 『形』在篆文中是形声字,『彡』为形,『幵』(jian)为声,『彡』表示绘…

第一章:开始使用IPython 在本章中,我们首先进行一遍IPython的安装过程,在大概浏览一下IPython提供的功能.IPython提供了一个高度优化的Python控制台和Notebook.除此之外,当与第三方包,如NumPy.Matplotlib,结合使用进行交互式计算时它是不可或缺的工具.这些包给Python提供了高性能计算和交互式可视化的特性.在本章的结尾,你将安装好IPython及其相关的依赖包在电脑上.你也将了解了IPython主要功能,这些功能将会在后续的章节详细介绍. 这些细…

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…

上次用 python 脚本中定期查询数据库,监视订单变化,将时间与处理完成订单的数量进行输入写入日志,虽然省掉了人为定时查看数据库并记录的操作,但是数据不进行分析只是数据,要让数据活起来! 为了方便看出已完成订单的趋势,又不想想到使用Excel, 想到手动绘制表格填入数据就充满了抵触,哈哈,能用代码完成的事绝不手操,不能愧对python! 先确保python环境和pip已经安装好 这个过程分为3步: 安装 jupyter-notebook  ——>  安装matplotlib  ——> 写代码…

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Python中,使用的最多的数据可视化工具是matplotlib,除此之外还有很多其他可选的可视化工具包,主要包括以下几大类: matplotlib以及基于matplotlib开发的工具包:pandas中的封装matplotlib API的画图功能,seaborn,networkx等: 基于JavaScrip…

一篇matplotlib库的学习博文.matplotlib对于数据可视化非常重要,它完全封装了MatLab的所有API,在python的环境下和Python的语法一起使用更是相得益彰. 一.库的安装和环境的配置 windows下:py -3 -m pip install matplotlib linux下:python3 -m pip install matplotlib 建议配合Jupyter使用.在jupyter notebook中,使用%matplotlib inline,即可进入交互页面…

seaborn是基于matplotlib的数据可视化库.提供更高层的抽象接口.绘图效果也更好. 用seaborn探索数据分布 绘制单变量分布 绘制二变量分布 成对的数据关系可视化 绘制单变量分布 seaborn里最常用的观察单变量分布的函数是distplot().默认地,这个函数会绘制一个直方图,并拟合一个核密度估计.如下所示: x = np.random.normal(size=100) sns.distplot(x); 首先解释一下啥叫核密度估计.wiki  wiki里的一大堆数学证明看着就…

1 基本绘图 在plot()函数中只有x,y两个量时. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成曲线上各个点的x,y坐标,然后用一段段直线连起来 # 利用linspace函数产生一个等差数列 x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 200) cos_y = np.cos(x) / 2 sin_y = np.sin(x) # 用直线连接曲线上各点 plt.plot(x, cos_y) plt.plot(x,…

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,这种数据展示方式很不直观,无法让用户一下子就看出数据分析结果所要反应出的信息,由此就有了数据可视化技术的研究和应用来解决这个问题. 目前实现交互式数据可视化技术已经很成熟,各种类型地数据可视化图表都可以使用技术手段实现出来,包括最简单的 Excel 就可以制作各种可视化数据分析报表,而在 WEB 上…

抽象化|具体化: 如盒形图 | 现实中的图 功能性|装饰性:没有装饰和渲染 | 包含艺术性美学上的装饰 深度表达|浅度表达:深入层次的研究探索数据 | 易于理解的,直观的表示 多维度|单一维度:数据的多个层次 | 数据的单一维度 创造性|熟悉性:全新的方式进行可视化 | 被大众接受并且熟悉的方式 新颖性|冗余性: 每个元素只表述一次 | 每个元素表示多次 Matplotlib: Backend层 用于处理向屏幕或文件渲染图形 Artist层 包含图像绘制的容器:Figure, Subplot 及…