1. 折线图 绘制折线图,如果你数据不是很多的话,画出来的图将是曲折状态,但一旦你的数据集大起来,比如下面我们的示例,有100个点,所以我们用肉眼看到的将是一条平滑的曲线. 这里我绘制三条线,只要执行三次 plt.plot 就可以了.     2. 散点图 其实散点图和折线图是一样的原理,将散点图里的点用线连接起来就是折线图了.所以绘制散点图,只要设置一下线型即可. 注意:这里我也绘制三条线,和上面不同的是,我只一个 plt.plot 就可以了.     3. 直方图 直方图,大家也不算陌生了.…

Python绘制六种可视化图表详解,三维图最炫酷!你觉得呢? 可视化图表,有相当多种,但常见的也就下面几种,其他比较复杂一点,大都也是基于如下几种进行组合,变换出来的.对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来. 因此,在这里,我特地总结了六种常见的基本图表类型,你可以通过对比学习,打下坚实的基础. 私信回复[数据分析]可获取数据分析相关书籍 1. 折线图 绘制折线图,如果你数据不是很多的话,画出来的图将是曲折状态,但一旦你的数据集…

python+matplotlib 绘制等高线 步骤有七: 有一个m*n维的矩阵(data),其元素的值代表高度 构造两个向量:x(1*n)和y(1*m).这两个向量用来构造网格坐标矩阵(网格坐标矩阵m*n维,可见与data同) 构造网格坐标矩阵X,Y 进行颜色填充 画等高线 等高线的描述 删掉坐标系 1. 构造一下高度矩阵: def f(x,y): """ 计算高度的函数 :param x: 向量 :param y: 向量 :return: dim(x)*dim(y)维的矩…

代码中数据从 www.wunderground.com/history/ 下载 #coding=utf-8 import csv from datetime import datetime from matplotlib import pyplot as plt # 从文件中获取日期和最高气温 filename = 'sitka_weather_2014.csv' with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) header_row = next…

转载出处 一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进…

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…

#==================================================================#首先需要导入两个文件import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np#================================================================== #======================================================…

吐槽 网上搜了不少matplotlib安装方法(不信,你可以试试.) 我只能说,除了太繁琐,就是没什么用! 如果你是python3.6.5版本 我给你最最最正确的建议: 直接打开cmd,找到pip用命令pip install matplotlib pip帮你解决所有问题,不信可以试试!(帮你安装numpy......) 博主不吹不黑!亲自尝试! 看了许多要么繁琐要么没什么用的东西还照着搞了几个小时,心情着实不好! 顺便说一句,如果你安装的时候不小心断电了或者你老妈拔了你的网线让你去相亲,记得用…

一.语法和参数简介 plt.pie(x2,labels=labels, autopct = '%0.2f%%', shadow= False, startangle =0,labeldistance=labeldistance,pctdistance=pctdistance, radius=1.1,counterclock=False,wedgeprops=dict(width=0.4,edgecolor='w')) #plt.pie(x1,shadow= False, startangle =…

http://sebug.net/paper/books/scipydoc/matplotlib_intro.html…