• 简单的python绘图示例 。
• 主要介绍了Python绘图Matplotlib之坐标轴及刻度总结，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
• pycolorpalette matplotlib 和 pther python 绘图工具的美学配色方案 产生这样的颜色 from pycolorpalette import colors colors . palette # Array of all color schemes
• 本文实例讲述了python绘图方法。分享给大家供大家参考。具体如下： # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt def main(): # 颜色列表 colorList = ['b','g','r','c','m','y','k'] # 共用的横...
• 本人写论文编写的。python绘图模板：折线图、柱状图、饼状图等源代码，可以直接套用，附带详细注释。画出来的图很美观！简直是写论文绘图的神器！注：可以使用Inkscape软件将svg格式转为emf矢量图。
• python绘图教程视频Plotly (Plot.ly as its URL goes), is a tech-computing company based in Montreal. It is known for developing and providing online analytics, statistics and graphing tools for ...

python绘图教程

Plotly (Plot.ly as its URL goes), is a tech-computing company based in Montreal. It is known for developing and providing online analytics, statistics and graphing tools for individuals or companies. It also develops/provides scientific graphing libraries for Arduino, Julia, MATLAB, Perl, Python, R and REST.
Plotly（ 网址为Plot.ly ）是一家位于蒙特利尔的技术计算公司。 它以为个人或公司开发和提供在线分析，统计和绘图工具而闻名。 它还为Arduino，Julia，MATLAB，Perl，Python，R和REST开发/提供科学图形库。
Python Plotly库 (Python Plotly Library)
Plotly’s Python graphing library makes interactive graphs online and allows us to save them offline if need be.
Plotly的Python图形库可在线生成交互式图形，并允许我们根据需要将其离线保存。

为什么情节 (Why Plotly)
Plotly has got some amazing features that make it better than other graphing libraries:
Plotly具有一些惊人的功能，使其比其他图形库更好：
It is interactive by default 默认情况下是交互式的 Charts are not saved as images but serialized as JSON, making them open to be read with R, MATLAB, Julia and others easily 图表不保存为图像，而是序列化为JSON，使其易于使用R，MATLAB，Julia等读取 Exports vector for print/publication 导出矢量以进行打印/发布 Easy to manipulate/embed on web 易于操作/嵌入网络
入门 (Getting Started)
We need PIP (python package installer) to get working with plotly, we’ll also need to create an account with plotly in case we want to use the online facilities. For this lesson, we’ll stick to offline usage only.
我们需要PIP （python软件包安装程序）才能开始使用plotly，还需要使用plotly创建一个帐户，以防我们想使用在线工具。 在本课程中，我们将仅坚持离线使用。
安装 (Installation)
To install plotly, open a terminal window and run the following command:
要以图形方式安装，请打开一个终端窗口并运行以下命令：
sudo pip install plotly
This may take a few minutes to install to collect dependencies and download them:

安装可能需要几分钟来收集依赖关系并下载它们：

剧情地使用 (Using Plotly)
To use plotly in any of the Python scripts, we will need to import plotly as:
要在任何Python脚本中使用plotly，我们需要将plotly导入为：
import plotly
A few more steps and you are ready to use plotly. For Online usage, you need to set up credentials. This can be done as:
再执行几步，您就可以开始使用了。 对于在线使用，您需要设置凭据。 这可以通过以下方式完成：
plotly.tools.set_credentials_file(username='YourUsernameHere', api_key='YourAPIkeyHere')
For offline usage, we need to call plot like the following for offline usage:
对于脱机使用，我们需要调用如下图来进行脱机使用：
plotly.offline.plot()
测试安装 (Test Installation)
Before we can start using plotly, let’s test its installation with an easy script:
在开始使用plotly之前，让我们使用一个简单的脚本测试其安装：
import plotly
print(plotly.__version__)
Let’s see the output for this program:

让我们看一下该程序的输出：  如预期的那样，这将返回plotly的最新版本。
制作简单图形 (Making a Simple Graph)
Let’s start with a simple “Hello, World” program with a sample code snippet:
让我们从一个带有示例代码片段的简单“ Hello，World”程序开始：
import plotly
from plotly.graph_objs import Scatter, Layout

plotly.offline.plot({
"data": [Scatter(x=[1, 2, 3, 4], y=[4, 3, 2, 1])],
"layout": Layout(title="hello world")
})
Let’s see the output for this program:

As cleary visible, this graph is saved as an HTML file in the same directory as the script.
让我们看一下该程序的输出：  清晰可见，该图以HTML文件格式保存在脚本所在的目录中。
基本图表 (Basic Charts)
To start visualising data, we will start with Basic Charts using Plotly and then move to more complex examples which shows time-related plotting.
为了开始可视化数据，我们将从使用Plotly的基本图表开始，然后转到显示与时间有关的绘图的更复杂的示例。
散点图 (Scatter Plot)
We’ll create a basic chart based on some random data using numpy. If numpy isn’t installed on your machine, install it using this command:
我们将使用numpy根据一些随机数据创建一个基本图表。 如果您的计算机上未安装numpy，请使用以下命令进行安装：

pip install numpy
Here is a sample program to show a scatter plot:
这是显示散点图的示例程序：
import plotly
import plotly.graph_objs as go

# Create random data with numpy
import numpy as np

N = 1000
random_x = np.random.randn(N)
random_y = np.random.randn(N)

# Create a trace
trace = go.Scatter(
x = random_x,
y = random_y,
mode = 'markers'
)
data = [trace]

# Plot and embed in ipython notebook!
plotly.offline.plot(data, filename='basic-scatter')
Let’s see the output for this program:

In this script, we also provided a name for the HTML file.
让我们看一下该程序的输出：  在此脚本中，我们还提供了HTML文件的名称。
线和散点图 (Line and Scatter Plot)
We can create some more sophisticated/ informative plots such as Line Scatter plot in a similar manner as above:
我们可以按照上面类似的方式来创建一些更复杂/更有用的图，例如线散布图：
import plotly
import plotly.graph_objs as go

# Create random data with numpy
import numpy as np

N = 100
random_x = np.linspace(0, 1, N)
random_y0 = np.random.randn(N)+5
random_y1 = np.random.randn(N)
random_y2 = np.random.randn(N)-5

# Create traces
trace0 = go.Scatter(
x = random_x,
y = random_y0,
mode = 'markers',
name = 'markers'
)

trace1 = go.Scatter(
x = random_x,
y = random_y1,
mode = 'lines+markers',
name = 'lines+markers'
)

trace2 = go.Scatter(
x = random_x,
y = random_y2,
mode = 'lines',
name = 'lines'
)

data = [trace0, trace1, trace2]
plotly.offline.plot(data, filename='scatter-mode')
Let’s see the output for this program:

This is not it. This graph is much more informative than it looks right now. Move the mouse pointer to any of the plotted point and you’ll see more information about that point:

让我们看一下该程序的输出：

不是吗 该图比现在看起来具有更多的信息。 将鼠标指针移到任意绘制的点，您将看到有关该点的更多信息：

箱形图 (Box Plots)
Box Plots are quite informative and helpful especially when you have too much to show from very little data. Let’s try and create one:
箱形图非常有用，特别是当您需要从很少的数据中显示太多内容时。 让我们尝试创建一个：
import random
import plotly
from numpy import *

N = 30.     # Number of boxes

# generate an array of rainbow colors by fixing the saturation and lightness of the HSL representation of colour
# and marching around the hue.
c = ['hsl('+str(h)+',50%'+',50%)' for h in linspace(0, 360, N)]

# Each box is represented by a dict that contains the data, the type,
# and the colour.
# Use list comprehension to describe N boxes, each with a different colour and
# with different randomly generated data:
data = [{
'y': 3.5*sin(pi * i/N) + i/N+(1.5+0.5*cos(pi*i/N))*random.rand(10),
'type':'box',
'marker':{'color': c[i]}
} for i in range(int(N))]

# format the layout
layout = {'xaxis': {'showgrid':False,'zeroline':False, 'tickangle':60,'showticklabels':False},
'yaxis': {'zeroline':False,'gridcolor':'white'},
'paper_bgcolor': 'rgb(233,233,233)',
'plot_bgcolor': 'rgb(233,233,233)',
}

plotly.offline.plot(data)
Let’s see the output for this program:

Again, we moved the mouse point to one of the point to explore more information about that point.
让我们看一下该程序的输出：  同样，我们将鼠标指针移至该指针之一，以探索有关该指针的更多信息。
等高线图 (Contour Plots)
Contour Plots are one of most commonly used scientific plots:
轮廓图是最常用的科学图之一：
from plotly import tools
import plotly
import plotly.graph_objs as go

trace0 = go.Contour(
z=[[2, 4, 7, 12, 13, 14, 15, 16],
[3, 1, 6, 11, 12, 13, 16, 17],
[4, 2, 7, 7, 11, 14, 17, 18],
[5, 3, 8, 8, 13, 15, 18, 19],
[7, 4, 10, 9, 16, 18, 20, 19],
[9, 10, 5, 27, 23, 21, 21, 21],
[11, 14, 17, 26, 25, 24, 23, 22]],
line=dict(smoothing=0),
)

trace1 = go.Contour(
z=[[2, 4, 7, 12, 13, 14, 15, 16],
[3, 1, 6, 11, 12, 13, 16, 17],
[4, 2, 7, 7, 11, 14, 17, 18],
[5, 3, 8, 8, 13, 15, 18, 19],
[7, 4, 10, 9, 16, 18, 20, 19],
[9, 10, 5, 27, 23, 21, 21, 21],
[11, 14, 17, 26, 25, 24, 23, 22]],
line=dict(smoothing=0.85),
)

data = tools.make_subplots(rows=1, cols=2,
subplot_titles=('Without Smoothing', 'With Smoothing'))

data.append_trace(trace0, 1, 1)
data.append_trace(trace1, 1, 2)

plotly.offline.plot(data)
Let’s see the output for this program:

These kind of plots are used a lot while showing heat map data.
让我们看一下该程序的输出：  这些图在显示热图数据时经常使用。
财务图表 (Financial Charts)
Financial Charts are mycg more complex to read but are easy to make with Plotly. Let;s see some types of the charts taht can be made with Plotly.
金融图表的mycg阅读起来比较复杂，但使用Plotly可以轻松制作。 让我们看一下可以用Plotly制作的某些类型的图表。
时间序列图 (Time Series Plot)
Let’s start with a Time Series Plot. We will make use of sample data by Plotly itself which served by Github Repository. Here is a sample program:
让我们从时间序列图开始。 我们将利用Github存储库提供的Plotly本身的示例数据。 这是一个示例程序：
import plotly
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd

data = [go.Scatter(
x=df.Date,
y=df['AAPL.Close'])]

plotly.offline.plot(data)
Let’s see the output for this program:

If
pandas isn’t installed on your machine, install it using this command:
让我们看一下该程序的输出：  如果您的计算机上未安装pandas ，请使用以下命令进行安装：
pip install pandas
OHLC图表 (OHLC Chart)
OHLC Charts are also an excellent way to explain time-series related data for non-uniform distribution. Let’s look at a code snippet:
OHLC图表还是解释非均匀分布的时间序列相关数据的绝佳方法。 让我们看一下代码片段：
import plotly
import plotly.graph_objs as go
from datetime import datetime

open_data = [33.0, 33.3, 33.5, 33.0, 34.1]
high_data = [33.1, 33.3, 33.6, 33.2, 34.8]
low_data = [32.7, 32.7, 32.8, 32.6, 32.8]
close_data = [33.0, 32.9, 33.3, 33.1, 33.1]

dates = [datetime(year=2013, month=10, day=10),
datetime(year=2013, month=11, day=10),
datetime(year=2013, month=12, day=10),
datetime(year=2014, month=1, day=10),
datetime(year=2014, month=2, day=10)]

trace = go.Ohlc(x=dates,
open=open_data,
high=high_data,
low=low_data,
close=close_data)
data = [trace]

plotly.offline.plot(data, filename='ohlc_datetime')
Let’s see the output for this program:

让我们看一下该程序的输出：
结论 (Conclusion)
In this lesson, we studied another excellent Python library which is used for visualisation and offline usage.
在本课程中，我们研究了另一个出色的Python库，该库用于可视化和离线使用。
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翻译自: https://www.journaldev.com/19692/python-plotly-tutorial

python绘图教程

展开全文
• 用Matplotlib放置在Python中 此仓库包含一些脚本，用于生成不同的情节，例如 条状图 分组条形图 散点图 3D图 折线图 耕作图像 和别的 一些有用的秘籍 一些样地 条状图 分组条形图 散点图
• 主要介绍了Python 绘图和可视化详细介绍的相关资料,需要的朋友可以参考下
• 使用Python的matplotlib库绘图，包括折线图、条形图、饼图的绘制，数据存储在列表中！
• ## python绘图及可视化

万次阅读 多人点赞 2017-06-04 13:48:24
1、注释以及在Subplot上绘图 除标准的图表对象之外，你可能还希望绘制一些自定义的注释（比如文本、箭头或其他图形等）。 注释可以通过text、arrow和annotate等函数进行添加。text可以将文本绘制在图表的指定坐标...

1、注释以及在Subplot上绘图
除标准的图表对象之外，你可能还希望绘制一些自定义的注释（比如文本、箭头或其他图形等）。
注释可以通过text、arrow和annotate等函数进行添加。text可以将文本绘制在图表的指定坐标（x, y），还可以加上一些自定义格式：

In [41]: ax.text(x, y, ‘Hello world!‘, family=‘monospace‘, fontsize=10)
注解中可以既含有文本也含有箭头。例如，我们根据2007年以来的标准普尔500指数收盘价格（来自Yahoo! Finance）绘制一张曲线图，并标出2008年到2009年金融危机期间的一些重要日期。如下所示：

from datetime import datetime
fig = plt.figure()

spx = data[‘SPX‘]

spx.plot(ax=ax, style=‘k-‘)

crisis_data = [
(datetime(2007, 10, 11), ‘Peak of bull market‘),
(datetime(2008, 3, 12), ‘Bear Stearns Fails‘),
(datetime(2008, 9, 15), ‘Lehman Bankruptcy‘)
]
for date, label in crisis_data:
ax.annotate(label, xy=(date, spx.asof(date) + 50),
xytext=(date, spx.asof(date) + 200),
arrowprops=dict(facecolor=‘black‘),
horizontalalignment=‘left‘, verticalalignment=‘top‘)

# Zoom in on 2007-2010
ax.set_xlim([‘1/1/2007‘, ‘1/1/2011‘])
ax.set_ylim([600, 1800])

ax.set_title(‘Important dates in 2008-2009 financial crisis‘)


图像的绘制要麻烦一些。matplotlib有一些表示常见图形的对象。这些对象被称为块（patch）。其中有些可以在matplotlib.pyplot中找到（如Rectangle和Circle），但完整集合位于matplotlib.patches。

fig = plt.figure()

rect = plt.Rectangle((0.2, 0.75), 0.4, 0.15, color=‘k‘, alpha=0.3)
circ = plt.Circle((0.7, 0.2), 0.15, color=‘b‘, alpha=0.3)
pgon = plt.Polygon([[0.15, 0.15], [0.35, 0.4], [0.2, 0.6]], color=‘g‘, alpha=0.5)

ax.add_patch(pgon)

说明：
如果查看许多常见图表对象的具体实现代码，你就会发现它们其实就是由块组装而成的。

2、将图表保存到文件
利用plt.savefig可以将当前图表保存到文件。该方法相当于Figure对象的实例方法savefig。例如，要将图表保存为SVG文件，你只需输入：

In [42]: plt.savefig(‘figpath.svg‘)

文件类型是通过文件扩展名推断出来的。因此，如果你使用的是.gif，就会得到一个PDF文件。我在发布图片时最常用到两个重要的选项是dpi（控制“每英寸点数”分辨率）和bbox_inches（可以翦除当前图表周围的空白部分）。要得到一张带有最小白边且分辨率为400DPI的PNG图片，你只需输入：
In [43]: plt.savefig(‘figpath.svg‘, dpi=400, bbox_inches=‘tight‘)
savefig并非一定要写入磁盘，也可以写入任何文件型的对象，比如StringIO：

In [44]: from io import StringIO

In [45]: buffer = StringIO()

In [46]: plt.savefig(buffer)

In [47]: plot_data = buffer.getvalue()

这对在Web上提供动态生成的图片是很实用的。Figure.savefig方法的参数及说明如下所示：

3、matplotlib配置
matplotlib自带一些配色方案，以及为生成出版质量的图片而设定的默认配置信息。幸运的是，几乎所有默认行为都能通过一组全局参数进行自定义，它们可以管理图像大小、subplot边距、配色方案、字体大小、网格类型等。操作matplotlib配置系统的方式主要有两种。第一种是Python编程方式，即利用rc方法。比如说，要将全局的图像默认大小设置为1010，你可以执行：

In [45]: plt.rc(‘figure‘, figsize=(10, 10))

rc的第一个参数是希望自定义的对象，如‘figure’、‘axes’、‘xtick’、‘ytick’、‘grid’、‘legend’等。其后可以跟上一系列的关键字参数。最简单的办法是将这些选项写成一个字典：

In [46]: font_options = {‘family‘ : ‘monospace‘, ‘weight‘ : ‘bold‘, ‘size‘ : ‘small‘}

In [47]: plt.rc(‘font‘, **font_options)

要了解全部的自定义选项，请查阅matplotlib的配置文件matplotlibrc（位于matplotlib/mpl-data目录中）。如果对该文件进行了自定义，并将其放在你自己的.matplotlib目录中，则每次使用matplotlib时就会加载该文件。

4、pandas中的绘图函数
不难看出，matplotlib实际上是一种比较低级的工具。要组装一张图表，你得用它的各种基础组件才行：数据显示（即图表类型：线型图、柱状图、盒形图、散布图、等值线图等）、图例、标题、刻度标签以及其他注解型信息。这是因为要根据数据制作一张完整图表通常都需要用到多个对象。在pandas中，我们有行标签、列标签以及分组信息（可能有）。这也就是说，要制作一张完整的图表，原本需要一大堆的matplotlib代码，现在只需要一两条简洁的语句就可以了。pandas有许多能够利用DataFrame对象数组组织特点来创建标准图表的高级绘图方法（这些函数的数量还在不断增加）。

5、线型图
Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。默认情况下，它们所生成的是线型图：

In [47]: import pandas as pd

In [48]: s = pd.Series(np.random.randn(10).cumsum(), index=np.arange(0, 100, 10))

In [49]: s.plot()
Out[49]: <matplotlib.axes.AxesSubplot at 0xc8966ec>

该Series对象的索引会被传给matplotlib，并用以绘制X轴。可以通过use_index=False禁用该功能。X轴的刻度和界限可以通过xticks和xlim选项进行调节，Y轴就用yticks和ylim。plot参数的完整列表如下所示：

pandas的大部分绘图方法都有一个可选的ax参数，它可以是一个matplotlib的subplot对象。这使你能够在网格布局中更为灵活地处理subplot的位置。
DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线，并自动创建图例，如下所示：

注意：
plot的其他关键字参数会被传给相应的matplotlib绘图函数，所以要更深入地自定义图表，就必须学习更多有关matplotlib API的知识。
DataFrame还有一些用于对列进行灵活处理的选项，例如，是要将所有列都绘制到一个subplot中还是创建各自的subplot，详细信息如下所示：

6、柱状图
在生成线型图的代码中加上kind=‘bar‘（垂直柱状图）或kind=‘barh‘（水平柱状图）即可生成柱状图。这时，Series和DataFrame的索引将会被用作X（bar）或Y（barh）刻度，如下所示：

In [55]: fig, axes = plt.subplots(2, 1)

In [56]: data = pd.Series(np.random.rand(16), index=list(‘abcdefghijklmnop‘))

In [57]: data.plot(kind=‘bar‘, ax=axes[0], color=‘k‘, alpha=0.7)
Out[57]: <matplotlib.axes.AxesSubplot at 0xcb6bb0c>

In [58]: data.plot(kind=‘barh‘, ax=axes[1], color=‘k‘, alpha=0.7)
Out[58]: <matplotlib.axes.AxesSubplot at 0xceeed0c>


对于DataFrame，柱状图会将每一行的值分为一组，如下所示：

In [60]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(6, 4), index=[‘one‘, ‘two‘, ‘three‘, ‘four‘, ‘five‘, ‘six‘], columns=pd.Index([‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, ‘D‘], name=‘Genus‘))

In [61]: df.plot(kind=‘bar‘)
Out[61]: <matplotlib.axes.AxesSubplot at 0xb5ce6ac>


DataFrame各列的名称“Genus”被用作了图例的标题。设置stacked=True即可为DataFrame生成堆积柱状图，这样每行的值就会被堆积在一起，如下所示：
In [62]: df.plot(kind=‘bar‘, stacked=True, alpla=0.5)
In [63]: tips = pd.read_csv(‘ch08/tips.csv‘)

In [64]: party_counts = pd.crosstab(tips.day, tips.size)

In [65]: party_counts
Out[65]:
size  1   2   3   4  5  6
day
Fri   1  16   1   1  0  0
Sat   2  53  18  13  1  0
Sun   0  39  15  18  3  1
Thur  1  48   4   5  1  3

# Not many 1- and 6-person parties
In [66]: party_counts = party_counts.ix[:, 2:5]
然后进行规格化，使得各行的和为1（必须转换成浮点数，以避免Python 2.7中的整数除法问题），并生成图表，如下所示：

# Normalize to sum to 1
In [68]: party_pcts = party_counts.div(party_counts.sum(1).astype(float), axis=0)
In [69]: party_pcts
Out[69]:
size        2         3         4         5
day
Fri  0.888889  0.055556  0.055556  0.000000
Sat  0.623529  0.211765  0.152941  0.011765
Sun  0.520000  0.200000  0.240000  0.040000
Thur 0.827586  0.068966  0.086207  0.017241
In [70]: party_pcts.plot(kind=‘bar‘, stacked=True)
说明：
通过该数据集可以看出，聚会规模在周末就会变大。

7、直方图和密度图
直方图（histogram）是一种可以对值频率进行离散化显示的柱状图。数据点被拆分到离散的、间隔均匀的面元中，绘制的是各面元中数据点的数量。再以前面那个小费数据为例，通过Series的hist方法，我们可以生成一张“小费占消费总额百分比”的直方图。

In [71]: tips[‘tip_pct‘] = tips[‘tip‘] / tips[‘total_bill‘]
In [72]: tips[‘tip_pct‘].hist(bins=50)

与此相关的一种图表类型是密度图，它是通过计算“可能会产生观测数据的连续概率分布的估计”而产生的。一般的过程是将该分布近似为一组核（即诸如正态（高斯）分布之类的较为简单的分布）。因此，密度图也被称作KDE（Kernel Density Estimate，核密度估计），如下所示：

In [73]: tips[‘tip_pct‘].plot(kind=‘kde‘)

这两种图表常常会被画在一起。直方图以规格化形式给出（以便给出面元化密度），然后再在其上绘制核密度估计。接下来来看一个由两个不同的标准正态分布组成的双峰分布，如下所示：

In [74]: comp1 = np.random.normal(0, 1, size=200) # N(0, 1)

In [75]: comp2 = np.random.normal(10, 2, size=200) # N(10, 4)

In [76]: values = pd.Series(np.concatenate([comp1, comp2]))

In [77]: values.hist(bins=100, alpha=0.3, color=‘k‘, normed=True)
Out[77]: <matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x5cd2350>

In [78]: values.plot(kind=‘kde‘, style=‘k--‘)

8、散布图
散布图（scatter plot）是观察两个一维数组序列之间的关系的有效手段。matplotlib的scatter方法是绘制散布图的主要方法。在下面这个例子中，我加载了来自statsmodels项目的macrodata数据集，选择其中几列，然后计算对数差：
In [79]: macro = pd.read_csv(‘ch08/macrodata.csv‘)

In [80]: data = macro[[‘cpi‘, ‘m1‘, ‘tbilrate‘, ‘unemp‘]]

In [81]: trans_data = np.log(data).diff().dropna()

In [82]: trans_data[-5:]
Out[82]:
cpi         m1    tbilrate      unemp
198 -0.007904   0.045361   -0.396881   0.105361
199 -0.021979   0.066753   -2.277267   0.139762
200  0.002340   0.010286    0.606136   0.160343
201  0.008419   0.037461   -0.200671   0.127339
202  0.008894   0.012202   -0.405465   0.042560
利用plt.scatter即可轻松绘制一张简单的散布图，如下所示：

In [83]: plt.scatter(trans_data[‘m1‘], trans_data[‘unemp‘])
Out[83]: <matplotlib.collections.PathCollection at 0x43c31d0>

In [84]: plt.title(‘Changes in log %s vs. log %s‘ % (‘m1‘, ‘unemp‘))
在探索式数据分析中，同时观察一组变量的散布图是很有意义的，这也被称为散布图矩阵（scatter plot matrix）。纯手工创建这样的图表很费工夫，所以pandas提供了一个能从DataFrame创建散布图矩阵的scatter_matrix函数。它还支持在对角线上放置各变量的直方图或密度图。如下所示：

In [85]: scatter_matrix(trans_data, diagonal=‘kde‘, color=‘k‘, alpha=0.3)

9、Python图形化工具生态系统
(1)Chaco

Chaco（http://code.enthought.com/chaco/）是由Enthought开发的一个绘图工具包，它既可以绘制静态图又可以生成交互式图形。它非常适合用复杂的图形化方式表达数据的内部关系。跟matplotlib相比，Chaco对交互的支持要好得多，而且渲染速度很快。如果要创建交互式的GUI应用程序，它确实是个不错的选择。
(2)mayavi
mayavi项目是一个基于开源C++图形库VKT的3D图形工具包。跟matplotlib一样，mayavi也能集成到IPython以实现交互式使用。通过鼠标和键盘进行操作，图形可以被平移、旋转、缩放。我相信它能成为WebGL（以及相关产品）的替代品，虽然其生成的图形很难以交互的形式共享。
(3)其他库
当然，Python领域中还有许多其他的图形化库和应用程序：PyQwt、Veusz、gnuplotpy、biggles等。我就曾经见过PyQwt被用在基于Qt框架（PyQt）的GUI应用程序中。许多库都还在不断地发展（有些已经被用在大型应用程序当中了）。近几年来，我发现了一个总体趋势：大部分库都在向基于Web的技术发展，并逐渐远离桌面图形技术。
(4)basemap工具集（http://matplotlib.github.com/basemap，matplotlib的一个插件）使得我们能够用Python在地图上绘制2D数据。basemap提供了许多不同的地球投影以及一种将地球上的经纬度坐标投影转换为二维matplotlib图的方式。
(5)图形化工具的未来
基于Web技术（比如JavaScript）的图形化是必然的发展趋势。毫无疑问，许多基于Flash或JavaScript的静态或交互式图形化工具已经出现了很多年，而且类似的新工具包（如d3.js及其分支项目）一直都在不断涌现。相比之下，非Web式的图形化开发工作在近几年中减慢了许多。Python以及其他数据分析和统计计算环境（如R）都是如此。于是，开发方向就变成了实现数据分析和准备工具（如pandas）与Web浏览器之间更为紧密的集成。
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• python matplotlib numpy pyparsing dateutil
• 主要介绍了Python绘图之柱形图绘制详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
• 今天小编就为大家分享一篇python画图——实现在图上标注上具体数值的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
• ## Python绘图Turtle库详解

万次阅读 多人点赞 2019-09-09 11:29:30
Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形...
      Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形。
turtle绘图的基础知识：
1. 画布(canvas)
画布就是turtle为我们展开用于绘图区域，我们可以设置它的大小和初始位置。
设置画布大小
turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None)，参数分别为画布的宽(单位像素), 高, 背景颜色。
如：turtle.screensize(800,600, "green")
turtle.screensize() #返回默认大小(400, 300)
turtle.setup(width=0.5, height=0.75, startx=None, starty=None)，参数：width, height: 输入宽和高为整数时, 表示像素; 为小数时, 表示占据电脑屏幕的比例，(startx, starty): 这一坐标表示矩形窗口左上角顶点的位置, 如果为空,则窗口位于屏幕中心。
如：turtle.setup(width=0.6,height=0.6)
turtle.setup(width=800,height=800, startx=100, starty=100)

2. 画笔
2.1 画笔的状态
在画布上，默认有一个坐标原点为画布中心的坐标轴，坐标原点上有一只面朝x轴正方向小乌龟。这里我们描述小乌龟时使用了两个词语：坐标原点(位置)，面朝x轴正方向(方向)， turtle绘图中，就是使用位置方向描述小乌龟(画笔)的状态。
2.2 画笔的属性
画笔(画笔的属性，颜色、画线的宽度等)
1) turtle.pensize()：设置画笔的宽度；
2) turtle.pencolor()：没有参数传入，返回当前画笔颜色，传入参数设置画笔颜色，可以是字符串如"green", "red",也可以是RGB 3元组。
3) turtle.speed(speed)：设置画笔移动速度，画笔绘制的速度范围[0,10]整数，数字越大越快。
2.3 绘图命令
操纵海龟绘图有着许多的命令，这些命令可以划分为3种：一种为运动命令，一种为画笔控制命令，还有一种是全局控制命令。
(1)    画笔运动命令
命令  说明  turtle.forward(distance)  向当前画笔方向移动distance像素长度  turtle.backward(distance)  向当前画笔相反方向移动distance像素长度  turtle.right(degree)  顺时针移动degree°  turtle.left(degree)  逆时针移动degree°  turtle.pendown()  移动时绘制图形，缺省时也为绘制  turtle.goto(x,y)  将画笔移动到坐标为x,y的位置  turtle.penup()  提起笔移动，不绘制图形，用于另起一个地方绘制  turtle.circle()  画圆，半径为正(负)，表示圆心在画笔的左边(右边)画圆  setx( )  将当前x轴移动到指定位置  sety( )  将当前y轴移动到指定位置  setheading(angle)  设置当前朝向为angle角度  home()  设置当前画笔位置为原点，朝向东。  dot(r)  绘制一个指定直径和颜色的圆点

(2)     画笔控制命令
命令  说明  turtle.fillcolor(colorstring)  绘制图形的填充颜色  turtle.color(color1, color2)  同时设置pencolor=color1, fillcolor=color2  turtle.filling()  返回当前是否在填充状态  turtle.begin_fill()  准备开始填充图形  turtle.end_fill()  填充完成  turtle.hideturtle()  隐藏画笔的turtle形状  turtle.showturtle()  显示画笔的turtle形状

(3)    全局控制命令
命令  说明  turtle.clear()  清空turtle窗口，但是turtle的位置和状态不会改变  turtle.reset()  清空窗口，重置turtle状态为起始状态  turtle.undo()  撤销上一个turtle动作  turtle.isvisible()  返回当前turtle是否可见  stamp()  复制当前图形  turtle.write(s [,font=("font-name",font_size,"font_type")])  写文本，s为文本内容，font是字体的参数，分别为字体名称，大小和类型；font为可选项，font参数也是可选项

(4)    其他命令
命令  说明  turtle.mainloop()或turtle.done()  启动事件循环 -调用Tkinter的mainloop函数。 必须是乌龟图形程序中的最后一个语句。  turtle.mode(mode=None)  设置乌龟模式（“standard”，“logo”或“world”）并执行重置。如果没有给出模式，则返回当前模式。
模式  初始龟标题  正角度  standard  向右（东）  逆时针  logo  向上（北）  顺时针  turtle.delay(delay=None)  设置或返回以毫秒为单位的绘图延迟。  turtle.begin_poly()  开始记录多边形的顶点。当前的乌龟位置是多边形的第一个顶点。  turtle.end_poly()  停止记录多边形的顶点。当前的乌龟位置是多边形的最后一个顶点。将与第一个顶点相连。  turtle.get_poly()  返回最后记录的多边形。

3. 命令详解
描述：以给定半径画圆
参数：
extent(弧度) (optional)；
举例:
circle(50) # 整圆;
circle(50,steps=3) # 三角形;
circle(120, 180) # 半圆

实例：
1、太阳花
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14  # coding=utf-8 import turtle import time    # 同时设置pencolor=color1, fillcolor=color2 turtle.color("red", "yellow")    turtle.begin_fill() for _ in range(50): turtle.forward(200) turtle.left(170) turtle.end_fill()    turtle.mainloop()

2、五角星

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21  # coding=utf-8 import turtle import time    turtle.pensize(5) turtle.pencolor("yellow") turtle.fillcolor("red")    turtle.begin_fill() for _ in range(5):   turtle.forward(200)   turtle.right(144) turtle.end_fill() time.sleep(2)   turtle.penup() turtle.goto(-150,-120) turtle.pensize(5) turtle.pencolor("yellow") turtle.fillcolor("red")   turtle.begin_fill() for _ in range(5):   turtle.fd(150)   turtle.left(144) turtle.end_fill() time.sleep(2)   turtle.mainloop()

3、时钟程序
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123  # coding=utf-8    import turtle from datetime import *    # 抬起画笔，向前运动一段距离放下 def Skip(step):     turtle.penup()     turtle.forward(step)     turtle.pendown()    def mkHand(name, length):     # 注册Turtle形状，建立表针Turtle     turtle.reset()     Skip(-length * 0.1)     # 开始记录多边形的顶点。当前的乌龟位置是多边形的第一个顶点。     turtle.begin_poly()     turtle.forward(length * 1.1)     # 停止记录多边形的顶点。当前的乌龟位置是多边形的最后一个顶点。将与第一个顶点相连。     turtle.end_poly()     # 返回最后记录的多边形。     handForm = turtle.get_poly()     turtle.register_shape(name, handForm)    def Init():     global secHand, minHand, hurHand, printer     # 重置Turtle指向北     turtle.mode("logo")     # 建立三个表针Turtle并初始化     mkHand("secHand", 135)     mkHand("minHand", 125)     mkHand("hurHand", 90)     secHand = turtle.Turtle()     secHand.shape("secHand")     minHand = turtle.Turtle()     minHand.shape("minHand")     hurHand = turtle.Turtle()     hurHand.shape("hurHand")          for hand in secHand, minHand, hurHand:         hand.shapesize(1, 1, 3)         hand.speed(0)          # 建立输出文字Turtle     printer = turtle.Turtle()     # 隐藏画笔的turtle形状     printer.hideturtle()     printer.penup()       def SetupClock(radius):     # 建立表的外框     turtle.reset()     turtle.pensize(7)     for i in range(60):         Skip(radius)         if i % 5 == 0:             turtle.forward(20)             Skip(-radius - 20)                          Skip(radius + 20)             if i == 0:                 turtle.write(int(12), align="center", font=("Courier", 14, "bold"))             elif i == 30:                 Skip(25)                 turtle.write(int(i/5), align="center", font=("Courier", 14, "bold"))                 Skip(-25)             elif (i == 25 or i == 35):                 Skip(20)                 turtle.write(int(i/5), align="center", font=("Courier", 14, "bold"))                 Skip(-20)             else:                 turtle.write(int(i/5), align="center", font=("Courier", 14, "bold"))             Skip(-radius - 20)         else:             turtle.dot(5)             Skip(-radius)         turtle.right(6)           def Week(t):       week = ["星期一", "星期二", "星期三",             "星期四", "星期五", "星期六", "星期日"]     return week[t.weekday()]    def Date(t):     y = t.year     m = t.month     d = t.day     return "%s %d%d" % (y, m, d)    def Tick():     # 绘制表针的动态显示     t = datetime.today()     second = t.second + t.microsecond * 0.000001     minute = t.minute + second / 60.0     hour = t.hour + minute / 60.0     secHand.setheading(6 * second)     minHand.setheading(6 * minute)     hurHand.setheading(30 * hour)           turtle.tracer(False)     printer.forward(65)     printer.write(Week(t), align="center",                   font=("Courier", 14, "bold"))     printer.back(130)     printer.write(Date(t), align="center",                   font=("Courier", 14, "bold"))     printer.home()     turtle.tracer(True)        # 100ms后继续调用tick     turtle.ontimer(Tick, 100)    def main():     # 打开/关闭龟动画，并为更新图纸设置延迟。     turtle.tracer(False)     Init()     SetupClock(160)     turtle.tracer(True)     Tick()     turtle.mainloop()    if __name__ == "__main__":     main()


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代码全部文件及脚本后台回复salem导入需要的库import xarray as xrimport numpy asnpfrom xarray.backends import netcdf4datastoreimport salemfrom datetime importdatetimefrom siphon.catalog import tdscatalogimport cartopy.crs as ccrsimportcartopy.feature as cfeatfrom cartopy.mpl.ticker import ...

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