【Matplotlib 简单的使用】的更多相关文章

matplotlib简单示例

一.简介 以下引用自百度百科 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. 二.流程 1. 明确要研究的问题 2. 选择需要使用什么图形(折线图.直方图--)来呈现 3. 准备相应的数据 4. 绘制图形和完善美化图形 在某些情况下,个人认为还有最后一点,是从图中可以得出什么结论. 以下只是简单的示例,就没…

matplotlib简单的使用（二）

1.折线图 import matplotlib as mlb from matplotlib import pylab as pl # 折线图 # 分别创建x,y坐标 x = [1,3,5,7,6,9,10,13,16] y = [3,4,5,7,9,0,1,2,3] # 设置标题pl.title("plot of x ") # 将坐标内容增加进表格 # 第三个参数是展示的颜色 pl.plot(x,y,'r') # 将图表展示 pl.show() 颜色参数与对应的颜色: b:blue…

python matplotlib 简单生成图

import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt data = pd.DataFrame([[1,2,3],[11,22,33],[111,222,333]]) data.plot() #plot()默认的线性图 #点状随机图 from numpy import random from matplotlib import pyplot def drawScatter(): heights = […

Matplotlib 简单图例

图例参考:http://matplotlib.org/gallery.html API参考:http://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html # -*- coding:utf-8 -*- """ Simple demo with multiple subplots. """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1 = np.linspac…

Matplotlib 简单的使用

Matplotlib是一个Python 2D绘图库, 只需几行代码即可生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等. 有关示例,请参阅示例图和缩 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class TestPlot(object): def __init__(self,plt): self.plt = plt #定义内部属性 # 解决中文乱码问题(第二种) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['…

matplotlib简单的新手教程和动画

做数据分析,首先是要熟悉和理解数据,所以掌握一个趁手的可视化工具是很重要的,否则对数据连个主要的感性认识都没有,怎样进行下一步的design 点击打开链接 还有一个非常棒的资料  Matplotlib Tutorial(译) 使用python绘制动态图的四个栗子: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation f…

python爬取旅游数据+matplotlib简单可视化

题目如下: 共由6个函数组成: 第一个函数爬取数据并转为DataFrame: 第二个函数爬取数据后存入Excel中,对于解题来说是多余的,仅当练手以及方便核对数据: 后面四个函数分别对应题目中的四个matplotlib图,为了看起来简洁,所有耦合较高. 下面对每个函数详细介绍 0.包导入 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- import requests import json import openpyxl import pandas i…

Matplotlib简单回顾

import numpy as np from pylab import * from matplotlib import pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [3, 5, 10, 25] #创建Figure fig = plt.figure() #创建一个或多个子图(subplot绘图区才能绘图) ax1 = fig.add_subplot(231) plt.plot(x, y, marker='D') #绘图及选择子图 plt.sca(ax1) ax2 =…

matplotlib简介及安装

官网介绍: Matplotlib is a Python 2D plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms. Matplotlib can be used in Python scripts, the Python and IPython shell, the ju…

matplotlib绘图基本用法-转自（http://blog.csdn.net/mao19931004/article/details/51915016）

本文转载自http://blog.csdn.net/mao19931004/article/details/51915016 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> Matplotlib简单入门学习 - CSDN博客 我只是一个单纯的2的博客 learning 目录…

Python3绘图库Matplotlib（01）

1 First plots with Matplotlib 简单的绘图1 简单的绘图2 简单的绘图3 2 网格 = grid 3 设置坐标轴的取值范围 = axis xlim ylim 方法1:整体设置 [xmin, xmax, ymin, ymax]   ===>plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) 方法2:分别设置 plt.xlim([xmin, xmax]) plt.ylim([ymin, ymax]) 4 设置坐标含义标签 = label 5 设置图片的整…

Python绘图工具matplotlib的使用(图形并茂)

matplotlib官网文档: http://matplotlib.org/gallery.html 支持win7_64_bit的matplotlib库下载网址: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#matplotlib   简单介绍:           matplotlib 是python最著名的画图库,它提供了一整套和matlab类似的命令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…

Python3 数据可视化之matplotlib、Pygal、requests

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…

三、绘图和可视化之matplotlib

#matplotlib简单绘图之plot import matplotlib.pyplot as plt a=[1,2,3] b=[10,2,30] plt.plot(a)#纵坐标为a的值,横坐标为a的index,即0:1,1:2,2:3 plt.show() %matplotlib inline #上句为jupyter中的魔法函数,不需要plt.show(),只要运行plt.plot(a,b)就会出图,在别的编译器中无法使用 plt.plot(a,b) 结果: [<matplotlib.lin…

快速入门Matplotlib

十分钟快速入门Matplotlib 函数式绘图 这个库主要有两种绘图方式,一种是像这样的类matlab的函数式绘图方法. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 x = np.linspace(0, 5, 10) y = x ** 2 # 开始绘图 plt.figure() # 创建画布 plt.plot(x, y, 'r') # 对x和y用红色线进行绘图 plt.xlabel('x') # 设置x坐标轴的名称 plt.…

matplotlib简介-高质量图形输出

Matplotlib 是一个用来绘制二维图形的 Python 模块,它克隆了许多 Matlab 中的函数, 用以帮助 Python 用户轻松获得高质量(达到出版水平)的二维图形. 文章来源:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-matplotlib/index.html 1 关于 Matplotlib 模块 Matplotlib 是一个由 John Hunter 等开发的,用以绘制二维图形的 Python 模块.它利用了 Python 下的数值…

matplotlib命令与格式：参数配置文件与参数配置

转自 https://my.oschina.net/swuly302/blog/94805 自定义matplotlib Created Saturday 08 December 2012 5.1 matplotlibrc文件 matplotlib使用matplotlibrc [matplotlib resource configurations]配置文件来自定义各种属性,我们称之为rc配置或者rc参数.在matplotlib中你可以控制几乎所有的默认属性:视图窗口大小以及每英寸点数[dpi],线…

数据分析之Numpy、Matplotlib库

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 菜鸟教程:https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html Matplotlib 是 Python 的绘图库. 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案.它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython. 菜鸟教程:https://www.r…

机器学习---python环境搭建

一 安装python2.7 去https://www.python.org/downloads/ 下载,然后点击安装,记得记住你的安装路径,然后去设置环境变量,这些自行百度一下就好了. 由于2.7没有pip ,所以最好装下.这是下载地址 https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads.下载好之后点击开始,搜索 CMD .输入 python setup.py install 你在cmd里面输入pip会显示这个,这表示pip也没有设置环境变量,你只要去你pyth…

玩转Python图片处理 （OpenCV-Python ）

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV-Python是OpenCV的Python的API接口,它拥有OpenCV C++ API的功能,同时也拥有Python语言的特性,可以做到跨平台使用.但值得注意的是在Pyt…

Python机器学习·微教程

Python目前是机器学习领域增长最快速的编程语言之一. 该教程共分为11小节.在这个教程里,你将学会: 如何处理数据集,并构建精确的预测模型 使用Python完成真实的机器学习项目 这是一个非常简洁且实用的教程,希望你能收藏,以备后面复习! 接下来进入正题~ 这个微课程适合谁学习? 开始之前,要搞清楚该教程是否属于你的菜. 如果你不符合以下几点,也没关系,只要花点额外时间搞清楚知识盲点就能跟上. 熟悉python语法,会写简单脚本.这意味着你在此之前接触过python,或者懂得其它编程语言,类…

Python数据分析入门与实践 ✌✌

Python数据分析入门与实践 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 这是一个数据驱动的时代,想要从事机器学习.人工智能.数据挖掘等前沿技术,都离不开数据跟踪 通过Numpy.Pandas进行数据科学计算,通过Seaborn. Matplotlib进行数据图形化展示:从实战角度出发,让你在数据科学领域迈出重要的一步,开启Data Science职业之旅! 第1章 实验环境的搭建 本章将主要介绍Anaconda和Jupyter Notebook.包…

数据分析 之 NumPy

目录 简单了解数据分析 Python数据分析三剑客(Numpy,Pandas,Matplotlib) 简单使用np.array() 使用np的routines函数创建数组 ndarray N维数组对象 ndarray的基本操作 简单使用matplotlib.pyplot获取一个numpy数组,对其进行操作 学习网站 简单了解数据分析 数据分析(是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律) 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息…

【实战】通过Python实现疫情地图可视化

目录 一. json模块 二.通过Python实现疫情地图可视化 2.将json格式的数据保存到Excel 3.应用pyecharts进行数据可视化 一. json模块 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,易于阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率. json.loads():将json格式的str转化成python的数据格式: json.loads():将python的数据格式(字典或列表)转化成json格式: #…

python数据分析三剑客基础之matpoltlib初解

一.什么是matplotlib? python的底层绘图工具,主要做数据可视化图表,源自matplot. 二.为什么要学matplotlib? 1.它能将数据进行可视化,更直观的呈现出来 2.它能让数据更加客观,更具有说服力 三.为什么三剑客[numpy.pandas.matplotlib]我要先学matplotlib? 因为其他的几个都是基于数据本身进行操作,但不具备可视化能力,所以,看不出有什么高大上的地方. 四.matplotlib的基本要点 我们先来展示一张matplotlib绘制的简单…

从环境搭建到回归神经网络案例，带你掌握Keras

摘要:Keras作为神经网络的高级包,能够快速搭建神经网络,它的兼容性非常广,兼容了TensorFlow和Theano. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十六.Keras环境搭建.入门基础及回归神经网络案例>,作者:eastmount. 一.为什么要使用Keras Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow.Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计.调试.评估.应用和可视化 .其主要开发者是谷…

教你如何绘制数学函数图像——numpy和matplotlib的简单应用

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…

python可视化库 Matplotlib 00 画制简单图像

1.下载方式:直接下载Andaconda,简单快捷,减少准备环境的时间 2.图像 3.代码:可直接运行(有详细注释) # -*- encoding:utf-8 -*- # Copyright (c) 2015 Shiye Inc. # All rights reserved. # # Author: ldq <liangduanqi@shiyejinrong.com> # Date: 2019/2/13 9:27 import matplotlib.pyplot as plt import n…

2019-04-15 Python之利用matplotlib和numpy的简单绘图

环境:win10家庭版, Anocada的 Spyder 一.简单使用 使用函数 plt.polt(x,y,label,color,width) 根据x,y 数组 绘制直,曲线 import numpy as np #引用numpy库,从新命名它为np(以后用np代替numpy,简洁) import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib x = np.linspace(0,6,100) #在[0,6]平均分为100个print(x) #输出查看一下…

用matplotlib.pyplot画简单的折线图，直方图，散点图

#coding=utf-8 """ 用matplotlib.pyplot画简单的折线图,直方图,散点图 """ import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5,6] y=[0.4,0.5,2,4,6,1] #画折线图 plt.plot(x,y) plt.xlabel("x") plt.ylabel("y") plt.title("line chart&qu…