这里利用Nathan Yau所著的<鲜活的数据:数据可视化指南>一书中的数据,学习画图. 数据地址:http://datasets.flowingdata.com/hot-dog-contest-winners.csv (用于普通柱形图) http://datasets.flowingdata.com/hot-dog-places.csv (用于堆积柱形图和横向柱形图) 准备工作:先导入matplotlib和pandas,用pandas读取csv文件,然后创建一个图像和一个坐标轴 import

apt-get install python-matplotlib 转载自: http://www.cnblogs.com/qianlifeng/archive/2012/02/13/2350086.html Basic: import matplotlib.pyplot as pyplot pyplot.bar(left= 1, height= 1) pyplot.show() 参数解释: left:柱形的左边缘的位置,如果我们指定1,那么柱形的左边缘的x值就是1了 height:这是柱形的高

  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,

误差线用于显示数据的不确定程度,误差一般使用标准差(Standard Deviation)或标准误差(Standard Error). 标准差(SD):是方差的算术平方根.如果是总体标准差,那么用σ表示,如果是样本标准差,那么用s表示.标准差反映数据集的离散程度,标准差越小,就说明数据越集中在其平均值附近.公式:(总体),(样本)     标准误差(SE):是样本分布的标准差.如果是样本平均数分布的标准差,那么就称为SEM(standard error of the mean),就是说每次从总体

Matplotlib有两种接口,一种是matlab风格接口,一种是面向对象接口.在这里,统一使用面向对象接口.因为面向对象接口可以适应更复杂的场景,在多图之间进行切换将变得非常容易. 首先导入matplotlib:from matplotlib import pyplot as plt.plt是最常用的接口. 一. 创建图像和坐标轴 fig=plt.figure()   ---   创建图像 ax=plt.axes()   ---   创建坐标轴 在matplotlib中,可以把figure看成

一.函数原型 matplotlib.pyplot.bar(left, height, alpha=1, width=0.8, color=, edgecolor=, label=, lw=3) 1. left:x轴的位置序列,一般采用range函数产生一个序列,但是有时候可以是字符串 2. height:y轴的数值序列,也就是柱形图的高度,一般就是我们需要展示的数据: 3. alpha:透明度,值越小越透明 4. width:为柱形图的宽度,一般这是为0.8即可: 5. color或faceco

numpy result = [ [0, 10, 20, 30, 40], [10, 23, 33, 43, 53], [20, 83, 23, 55, 33], [30, 93, 44, 22, 55], [40, 72, 33, 44, 66]]data = np.array(result)#把一个列表变成矩阵print(data[:2, 1])#取矩阵的前两行的前2个数,结果是[10,23] matplotlib在柱形图上方添加数值 for a,b in zip(x,y): plt.tex

这一部分很简单,所以以代码的形式给出,在实际学习开发中,Matplotlib最好只把它当成一个画图的工具来用,没有必要深究其实现原理是什么. 一.折线图的绘制 import pandas as pd unrate = pd.read_csv("unrate.csv") print(unrate.head(5)) #pandas应该会自动把xxxx/xx/xx转化为标准时间格式xxxx-xx-xx,如果没有,用下面一行代码实现 # unrate["DATE"] = p

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主要从下面几个方面进行整理: 折线图绘制:https://douzujun.github.io/page/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98%E7%AC%94%E8%AE%B0/3-%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E5%BA%93matpltlib/plt_1.html 子图绘制:https://douzujun.github.io/page/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98

1.条形图 import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') # 使用ggplot样式来模拟ggplot2风格的图形,ggplot2是一个常用的R语言绘图包 customers = ['ABC','DEF','GHI','JKL','MNO'] customers_index = range(len(customers)) sale_amounts = [127,90,201,111,232] fig = plt.figure() #

matplotlib官方文档 使用Matplotlib,能够轻易生成各种图像,例如:直方图.波谱图.条形图.散点图等. 入门代码实例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, "y*-",label="y=sin(x)") # 把x;y函数画出来,用黄色的*-线 plt.plot(x

常见统计图:单条折线图.多条折线图.直方图.柱状图.饼状图 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib as mpl from matplotlib import pyplot as plt def init(): mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] # 正常显示中文(FangSong/黑体 FangSong/KaiTi) mp

Matplotlib是一个可以将数据绘制为图形表示的Python三方库,包括线性图(折线图,函数图).柱形图.饼图等基础而直观的图形,在平常的开发当中需要绘图时就非常有用了. 安装:pip install matplotlib或者下载安装https://pypi.org/project/matplotlib/#files demo效果图:https://matplotlib.org/gallery.html,这里有许多效果图,点击对应的图片就能看到源码和生成的图形,画图时可以看看这里有没有自己想

#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

1.matplotlib:pyplot和pylab 如: import pylab as pl pl.figure(figsize=(8,6),dpi=100)[建立的图像大小和图的精度] pl.plot(x,y,label='Line1') pl.plot(x,y,label='Line2') pl.legend(loc='upper left')   #将图标放于左上角 #pl.legend(loc='best')   #将图标自动放于最好的位置 import matplotlib.pypl

python中用作数据可视化的工具有多种,其中matplotlib最为基础.故在工具选择上,图形美观之外,操作方便即上乘. 本文着重说明常见图表用基础版matplotlib和改良版pyecharts作图间的差异 一.maplotlib 基本用法如下: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import matplotlib.pyplot as plt import matplotli

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

Python-绘制3D柱形图 本文主要讲解如何使用python绘制三维的柱形图,可以得到图1所示的效果. 图1 源代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #构造需要显示的值 X=np.arange(0, 5, step=1)#X轴的坐标 Y=np.arange(0, 9, step=1)#Y轴的坐标 #设置每一个(X,Y)坐标所对应的Z轴的值,

Matplotlib 基础 注:本文中的程序都默认引入了numpy库和matplotlib库,并且分别简写为np与plt:如果读者不知道怎么使用numpy库,可以移步到这一博客上进行简单的学习 一.简单绘图案例 #简单的画图例子 x=np.linspace(0,1,num=200)#横坐标 y1=x**2#纵坐标1 y2=x*3+0.2#纵坐标2 #图片框1 plt.figure(1) plt.plot(x,y1, label='line1')#绘制曲线 plt.plot(x,y2, linew