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  • python画图设置坐标轴大小

    千次阅读 2016-12-16 21:00:00
    在console端输入python语句,会一句输一行,而且不保留你所做的操作,但是每一句之间加一个分号就能很好的解决。 import pylab as Plot Plot.xlim(-150, 150);Plot.ylim(-150, 150);Plot.scatter(yt[:,0], yt[:,...

    在console端输入python语句,会一句输一行,而且不保留你所做的操作,但是每一句之间加一个分号就能很好的解决。

    import pylab as Plot
    Plot.xlim(-150, 150);Plot.ylim(-150, 150);Plot.scatter(yt[:,0], yt[:,1], 20,Labels);

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/kangronghu/p/6188374.html

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  • python绘图的包大家应该不会陌生,但是,对图的常规设置不一定会知道(其实自己也是才知道的),比如:坐标轴的字体大小、颜色设置;标题的字体颜色大小设置;线的粗细、颜色;图片风格的设置等。了解这些常规设置...
  • 设置横坐标字体大小代码: plt.xticks(fontsize=15) 设置纵坐标字体大小代码: plt.yticks(fontsize=15)

    设置横坐标字体大小代码:

    plt.xticks(fontsize=15)
    

    设置纵坐标字体大小代码:

    plt.yticks(fontsize=15)
    
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  • python画图设置分辨率和画布大小 plt.figure() 示例: import numpy as np import pandas as pd import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns #...

    python画图时设置分辨率和画布大小

    • plt.figure()

    示例:

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    
    #读取示例数据
    df = pd.read_csv(   'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/telecom_churn.csv')
    #sns.countplot(x='State', hue='Churn', data=df)
    
    #画分布图
    sns.countplot(x=df['State'], hue=df['Churn'])
    

    在这里插入图片描述
    调整后:

    # 分辨率参数-dpi,画布大小参数-figsize
    plt.figure(dpi=300,figsize=(24,8))
    # 改变文字大小参数-fontsize
    plt.xticks(fontsize=10)
    
    #画分布图
    sns.countplot(x=df['State'], hue=df['Churn'])
    

    在这里插入图片描述

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  • python画图常规设置

    2020-07-01 14:27:29
    python绘图的包大家应该不会陌生,但是,对图的常规设置不一定会知道(其实自己也是才知道的),比如:坐标轴的字体大小、颜色设置;标题的字体颜色大小设置;线的粗细、颜色;图片风格的设置等。了解这些常规设置...

           python绘图的包大家应该不会陌生,但是,对图的常规设置不一定会知道(其实自己也是才知道的尴尬),比如:坐标轴的字体大小、颜色设置;标题的字体颜色大小设置;线的粗细、颜色;图片风格的设置等。了解这些常规设置必定会让图片更加美观。

    下面就具体来说说matplotlib中有哪些常规设置。

    我主要总结了这几个函数:

    • plt.style.use()函数;可以对图片的整体风格进行设置。可以通过plt.style.availabel知道一共有多少种主题。

    1. import matplotlib.pyplot as plt
    2. import numpy as np
    3. import pandas as pd
    4. import matplotlib as mpl
    5. print plt.style.availabel



    我们试用其中两个主题。

    1. plt.style.use("fivethirtyeight")
    2. data = np.random.randn(50)
    3. plt.scatter(range(50), data)

    1. with plt.style.context(('dark_background')):
    2. plt.plot(np.sin(np.linspace(0, 2 * np.pi)), 'r-o') # "r-o"表示红色的点用线连接起来。
    3. plt.show()

    • mpl.rcParams()函数;这个函数可以设置图片的坐标轴以及标题的字体大小、颜色、宽度等。同时,也可以用mpl.rcParams.keys()进行查看有哪些设置。


    1. mpl.rcParams['xtick.labelsize'] = 16
    2. mpl.rcParams["ytick.color"] = 'b'
    3. plt.plot(range(50), data, 'g^')
    4. plt.show()

    这张图就通过rcParams()函数设置了y轴的字体颜色,x轴的字体大小。同时,将点的marker变成了三角形、颜色变为了绿色。


    • mpl.rc()函数;它可以用来设置线的粗细、风格、颜色等。
    1. mpl.rc('lines', linewidth=4, color='r', linestyle='-.')
    2. plt.plot(data)


    • fontdict()函数;也可以来办同样的事情。
    1. font = {'family' : 'monospace',
    2. 'weight' : 'bold',
    3. 'size' : 'larger',
    4. 'color' : "r"
    5. }
    6. plt.scatter(range(50), data)
    7. plt.xlabel("number", fontdict=font)


    font()字典中主要存在这么几类键:

    font.family ;一共有5种设置: serif sans-serif cursive antasy  monospace

    font.style  ;一种有3种设置:normal italic oblique

    font.variant  ;一共有2种设置:normal or small-caps

    font.weight ;一共有4种设置:normal, bold, bolder, lighter

    font.stretch ;一共有13种设置:

    ultra-condensed, extra-condensed, condensed, semi-condensed, normal, semi-expanded, expanded, extra-expanded, ultra-expanded, wider, and narrower. font.size ;默认值是10pt

    • plt.setp()函数;也是可以设置线的粗细以及颜色,还可以设置坐标轴的方向,位置。
    例如:

    setp(lines, 'linewidth', 2, 'color', 'r')
    借用帮助文档上的一个例子:

    1. import numpy as np
    2. import matplotlib.pyplot as plt
    3. data = {'Barton LLC': 109438.50,
    4. 'Frami, Hills and Schmidt': 103569.59,
    5. 'Fritsch, Russel and Anderson': 112214.71,
    6. 'Jerde-Hilpert': 112591.43,
    7. 'Keeling LLC': 100934.30,
    8. 'Koepp Ltd': 103660.54,
    9. 'Kulas Inc': 137351.96,
    10. 'Trantow-Barrows': 123381.38,
    11. 'White-Trantow': 135841.99,
    12. 'Will LLC': 104437.60}
    13. group_data = list(data.values())
    14. group_names = list(data.keys())
    15. group_mean = np.mean(group_data)
    16. fig, ax = plt.subplots()
    17. ax.barh(group_names, group_data)
    18. labels = ax.get_xticklabels()
    19. plt.setp(labels, rotation=45, horizontalalignment='right')
    20. ax.set(xlim=[-10000, 140000], xlabel='Total Revenue', ylabel='Company',
    21. title='Company Revenue')



    可以看到x轴坐标斜向45°旋转了,整个图片变得更加美观了。为了对数据更加一步分析,做下面操作:

    1. def currency(x, pos):
    2. """The two args are the value and tick position"""
    3. if x >= 1e6:
    4. s = '${:1.1f}M'.format(x*1e-6)
    5. else:
    6. s = '${:1.0f}K'.format(x*1e-3)
    7. return s
    8. formatter = FuncFormatter(currency)
    9. fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 8))
    10. ax.barh(group_names, group_data)
    11. labels = ax.get_xticklabels()
    12. plt.setp(labels, rotation=45, horizontalalignment='right')
    13. ax.set(xlim=[-10000, 140000], xlabel='Total Revenue', ylabel='Company',
    14. title='Company Revenue')
    15. ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)


    1. fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
    2. ax.barh(group_names, group_data)
    3. labels = ax.get_xticklabels()
    4. plt.setp(labels, rotation=45, horizontalalignment='right')
    5. # 以所有收益的平均值画一条垂直线,看哪些公司是超越平均收益的
    6. ax.axvline(group_mean, ls='--', color='r')
    7. # 标注新成立的公司
    8. for group in [3, 5, 8]:
    9. ax.text(145000, group, "New Company", fontsize=10,
    10. verticalalignment="center")
    11. # 将标题移动一点,与图片保持一点距离。
    12. ax.title.set(y=1.05)
    13. ax.set(xlim=[-10000, 140000], xlabel='Total Revenue', ylabel='Company',
    14. title='Company Revenue')
    15. ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)
    16. ax.set_xticks([0, 25e3, 50e3, 75e3, 100e3, 125e3])
    17. plt.show()



    现在好了,可以直观的看出哪些公司是新成立得,同时哪些公司的收益是超越平均水平的。对之后的数据分析和统计都是有非常大的帮助的。

    今天先总结这么多,后续总结持续中。。。

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