python 绘图---2D、3D散点图、折线图、曲面图

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python 绘图---2D、3D散点图、折线图、曲面图

python中绘制2D曲线图需要使用到Matplotlib,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. 1. 绘制折线图 plt.plot() 可以用于绘制折线图.只传入一维的散点(n个)p1时,横坐标对应散点的次序,从0到n-1,纵坐标对应散点的值.示例: # -*- coding: utf-8 -*-…

Python 绘图与可视化 matplotlib 制作Gif动图

参考链接:https://blog.csdn.net/theonegis/article/details/51037850 官方文档:https://matplotlib.org/3.1.0/api/_as_gen/matplotlib.animation.FuncAnimation.html 我们可以使用Matplotlib的animation类的FuncAnimation()方法来制作动画,只需要提供一个动态更新数据的函数需要注意的是,这个函数需要以元组的形式返回一个需要在下一次绘图中更新…

Python的可视化包 – Matplotlib 2D图表(点图和线图,.柱状或饼状类型的图),3D图表(曲面图，散点图和柱状图)

Python的可视化包 – Matplotlib 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地2D图表和一些基本的3D图表.Matplotlib最早是为了可视化癫痫病人的脑皮层电图相关的信号而研发,因为在函数的设计上参考了MATLAB,所以叫做Matplotlib. 1. 2D图表Matplotlib中最基础的模块是pyplot.先从最简单的点图和线图开始,比如我们有一组数据,还有一个拟合模型,通过下面的代码图来可视化. a.点图和线图 x=[0,1,…

【python】pandas & matplotlib 数据处理绘制曲面图

Python matplotlib模块,是扩展的MATLAB的一个绘图工具库,它可以绘制各种图形建议安装 Anaconda后使用 ,集成了很多第三库,基本满足大家的需求,下载地址,对应选择python 2.7 或是 3.5 的就可以了: https://www.continuum.io/downloads#windows 脚本默认执行方式: 1.获取当前文件夹下的1.log文件 2.将数据格式化为矩阵 3.以矩阵的列…

FusionCharts 2D柱状图和折线图的组合图调试错误

在设计FusionCharts 2D柱状图和折线图的组合图的时候,我发现不管怎么重启服务器,组合图就是不出来.后来,我通过调试发现我犯了一个致命的错误,运用平常一贯的思维,认为3D图有这种类型,那么2D也有这种类型,比如3D组合图:MSColumnLine3D.swf ,我就想当然的认为2D也有这种类型的,2D组合图:MSColumnLine2D.swf .结果,我查看FusionCharts API发现,3D有MSColumnLine3D.swf ,但是2D同类型的是:MSCombi2D.sw…

06. Matplotlib 2 |折线图| 柱状图| 堆叠图| 面积图| 填图| 饼图| 直方图| 散点图| 极坐标| 图箱型图

1.基本图表绘制 plt.plot() 图表类别:线形图.柱状图.密度图,以横纵坐标两个维度为主同时可延展出多种其他图表样式 plt.plot(kind='line', ax=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=False, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, yl…

Python交互图表可视化Bokeh：4. 折线图| 面积图

折线图与面积图 ① 单线图.多线图② 面积图.堆叠面积图 1. 折线图--单线图 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不发出警告 from bokeh.io import output_notebook output_notebook() # 导入n…