大家好,欢迎大家阅读周四数据处理专题,我们继续介绍matplotlib作图工具. 在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib这个包当中颜色.标记和线条这三种画图的设置,今天我们同样也介绍三种新的设置.分别是标题.轴标签以及图例,这三个内容也是非常实用并且常用的.颜色.线条.标记这些设置的是图像本身的一些属性,而标题.轴标签这些数据是额外提供的补充数据,所以这两者的内在逻辑是不同的. 设置标题 和公众号一样,图像的标题也很重要,它直接告诉我们这幅图表达的内容.举个例子来说你画了logistic

一.语法简介 plt.legend(loc=2,edgecolor='red',facecolor='green',shadow='True',fontsize=10) #edgecolor 图例边框线颜色 facecolor 图例背景色 shadow 是否添加阴影 title 图例标题 fontsize 设置字体大小 ''' 设置图例位置loc参数简介 best 0 根据图标区域自动选择最合适的位置 upper right 1 右上角 upper left 2 左上角 lower left 3

图例是啥,直接上图就知道了: 怎么创建上面的图例呢? 很简单,首先在plt.plot()函数中设置label文本属性,然后调用plt.legend()生成图例就可以了,完整的代码如下: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-3到3,总共有50个点 x = np.linspace(-1, 1, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 2 * x + 1 # 定义一个二次

1.画一个基本的图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 最基本的一个图,"r--" 线条加颜色, 也可以使用linestyle和color来进行设置 linestyle='--', color='r' plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 9, 16, 25], 'r--') # 画出x轴 和 y轴的坐标,fontsize 打印字体大小 plt.xlabel('xlabel', fonts

刻度设置 参考文档: xticks 命令 yticks 命令 以xticks为例: matplotlib.pyplot.xticks(*args, **kwargs) 获取或者设置当前刻度位置和文本的 x-limits: # return locs, labels where locs is an array of tick locations and # labels is an array of tick labels. locs, labels = xticks() # set the l

1.中文设置方法,代码前加入语句 from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 2.例子 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as Plot from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] Plot.figure(u'一') Plot.title(u'二') Pl

我们可以对坐标轴进行设置,设置坐标轴的范围,设置坐标轴上的文字描述等. 基本用法 例如: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-1到1,总共有50个点 x = np.linspace(-1, 1, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 2 * x + 1 # 定义一个二次方程 y2 = x ** 2 # 设置x轴的取值范围为:-1到2 plt.xlim(-1, 2)

本次会讲解如何修改坐标轴的位置. 要修改轴,就要先得到当前轴:plt.gca(),这个函数名挺怪的,其实是如下英文字母的首字母:get current axis,也就是得到当前的坐标轴. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 生成x轴上的数据:从-1到1,总共有50个点 x = np.linspace(-1, 1, 50) # 定义一个线性方程 y1 = 2 * x + 1 # 定义一个二

#!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: polar.py #Author: frank #Mail: frank0903@aliyun.com #Created Time:2018-05-22 22:08:01 ############################ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as n

#!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: polar.py #Author: frank #Mail: frank0903@aliyun.com #Created Time:2018-05-22 22:08:01 ############################ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as n

import matplotlib.pyplot as plt # 定义一个画图函数 def sinplot(flip = 1): x = np.linspace(0,10,100) for i in range(1,4): y = np.sin(x + i * 0.5) * (4 - i) * flip plt.plot(x, y) plt.style.available # 获取所有主题,返回一个列表 ['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', 'b

一.语法简介 plt.xlabel("销售月份",fontsize=16,color='red',fontweight='bold',loc='center',backgroundcolor='black', labelpad=10,rotation=1,alpha=1) '''fontsize 设置字体大小 默认值为12fontweight 设置字体粗细 color 设置字体颜色loc 设置标题对齐方式 具体值有center left right top bottombackgrou

一.语法简介 plt.xticks(ticks,labels,rotation=30,fontsize=10,color='red',fontweight='bold',backgroundcolor='black') #ticks 表示刻度值 labels表示该该刻度值对应的标签 rotation设置刻度值倾斜角度 fontsize设置字体大小,color设置字的颜色,fontweight设置标签是否加粗 backgroundcolor设置背景颜色plt.yticks(ticks,labels

最近做了一个最小二乘法的代码编写并用 matplotlib 绘制了一张图,但是碰到了中文乱码问题.简单搜索之后,发现有人总结出了比较好的方案,亲测可行.推荐给大家. 本文前提条件是 已经 安装好 matplotlib  ,  至于 matplotlib 是什么, 怎么安装, 本文不予介绍. 首先在  Windows  盘区下  找到   微软雅黑   的字体文件: 其次,找到 matplotlab  字体库  文件夹    或者   系统字体库文件夹 matplotlab  字体库  文件夹 系

折线图示例 #!/usr/bin/python2.7 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from dbtools import raw_data from utils import moving_sum def moving_sum(array, window): if type(array) is not np.ndarray: raise TypeError('Expected one dimensional nu

在学习用 matplotlib 画图时遇到了中文显示乱码的问题,在网上找了很多需要修改配置的方法,个人还是喜欢在代码里修改. 解决方法如下: 在第2.3行代码中加上所示代码即可. import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 squares = [1, 4,

在图形表示中,不同的画布或画布中不同的函数,我们常常要用不同的形状或颜色来区分开,这里小编向大家介绍这些参数的表示方法: 一.控制颜色 b--blue             c--cyan(青色)          g--green         k--black m--magenta(紫红色)      r--red            w--white          y--yellow 颜色有三种表示方法,可以用全名,也可以用16进制,也可用RGB或RGBA元组 二.控制线型 -

option = { legend: { orient: 'horizontal', // 'vertical' x: 'right', // 'center' | 'left' | {number}, y: 'top', // 'center' | 'bottom' | {number} backgroundColor: '#eee', borderColor: 'rgba(178,34,34,0.8)', borderWidth: 4, padding: 10, // [5, 10, 15,

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

Tick locating and formatting 该模块包括许多类以支持完整的刻度位置和格式的配置.尽管 locators 与主刻度或小刻度没有关系,他们经由 Axis 类使用来支持主刻度和小刻度位置和格式设置.一般情况下,刻度位置和格式均已提供,通常也是最常用的形式. 默认格式 当x轴数据绘制在一个大间隔的一个小的集中区域时,默认的格式将会生效.为了减少刻度标注重叠的可能性,刻度被标注在固定间隔之间的空白区域.比如: ax.plot(np.arange(2000, 2010), ran

1.安装中文字体 git clone https://github.com/tracyone/program_font && cd program_font && ./install.sh 2.拷贝ttf字体文件到matplotlib字体库 cp /usr/share/fonts/MyFonts/*.ttf /usr/share/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf/ 3.删除matplotlib缓存列表 rm -r ~/.cache/matplotl