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  • 这个属性可以赋给一个列表,那么这个列表代表什么,如果直接color=‘red’我都懂,但是列表是啥意思 看不懂源码,函数申明出的英语说明也没看懂,好歹也是过了六级的人啊,好气。 网上也没有看到有人研究过这个...

    这个属性可以赋给一个列表,那么这个列表代表什么,如果直接color=‘red’我都懂,但是列表是啥意思

    看不懂源码,函数申明出的英语说明也没看懂,好歹也是过了六级的人啊,好气。

    网上也没有看到有人研究过这个问题,所以我做了几个对照试验。

    这么一段代码,我不断改变b数列的值来探究颜色变化,对于上面这个图,输出为
    我令b=[0,9,9,10,1000]
    输出为

    我把1000改成10,即令b=[0,9,9,10,10]

    输出为



    然后我将列表改成两个数




    输出为


    于是我得出结论,无论列表中有多少个元素,其最小元素对应紫色,最大元素对应黄色,在这个区间

    ,颜色均匀变化。所以对于其他元素,根据他与最小和最大元素间的距离确定颜色值。

    百度这个知识点,花了半个小时,一无所获,最后还是决定自己做实验,五分钟搞定,一个经验就是,凡五分钟网上不能找到解答,一律自己试验。实践是检验真理的唯一标准。也许这个结论不正确,但是符合事实就够了。当然最好的方法是看源码,不过太菜看不懂

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  • python----Matplotlib库(三)

    2018-12-28 00:27:41
    今天学了一个小方法,这个方法可以给函数图里面的一些函数曲线一个标注, 例如虚线是代表什么,直线又代表什么。不过,我相信,你看图就会明白了。 再把线和图的相关的代码写好之后,添加下面这条代码,效果就会...

    Python大法好 之 Matplotlib

    写完了之后觉得我总结得很不好,想了解得更清楚请看 莫烦Python ,我都是看他视频教学学的,并一点点总结起来。

    第一部分

    今天学了一个小方法,这个方法可以给函数图里面的一些函数曲线做一个标注, 例如虚线是代表什么,直线又代表什么。不过,我相信,你看图就会明白了。
    再把线和图的相关的代码写好之后,添加下面这条代码,效果就会出来啦

    plt.legend() 
    

    在这里插入图片描述

    而且你也可以穿几个参数到这一个方法里面去,

    l1, = plt.plot(x, y2, label='up')
    l2, = plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--', label='down')
    plt.legend(handles=[l1, l2,], labels=['aaa', 'bbb'], loc='best')
    plt.show()
    

    运行结果
    在这里插入图片描述
    你可以传 handles[ ] 进去, 这里的甜的东西是两个plot出来后的线对象, 例如上面写的 l1, l2, , 在接受plot出来后的对象的时候, 如果你想要把对象传到 handles[ ] 里, 你必须在接受对象的时候在对象名后面加一个, , 否则会报错或者传入失败。
    当你成功传入handles [ ] 后, 你还可以从新设置他的 label=[ ], 按照 handles传入对象的顺序, 在label列中加入对象相应的描述,就可以实现这个功能了
    最后一个是loc='bets' ,加入这一句的功能是让描述自动放置到一个不会阻挡你观看函数图视线的空旷的地方,他会自动找到一处空白, 把描述框画上去。这个属性还有其他的值可以填,详细请查询官网。

    第二部分

    这一部分学习如何在函数关系图上的线标注一个点,并描述这个点关于X和Y的关系,参照图片样子就可以理解了

    运行代码

    在这里插入import matplotlib.pyplot as plt 
    import numpy as np 
    
    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y = 2*x + 1
    
    plt.figure(num = 1, figsize=(8, 5),)
    plt.plot(x, y)
    
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
    
    ##主要部分
    x0 = 1
    y0 = 2*x0 + 1
    plt.scatter(x0, y0, s=50, color = 'b')
    plt.plot([x0, x0], [y0, 0], 'k--', lw=2.5)
    
    #method 1
    #################
    plt.annotate(r'$2x+1= %s $' % y0, xy = (x0, y0), xycoords='data', 
    	xytext=(+30, -30), textcoords='offset points', fontsize=16, 
    	arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=0.2'))
    
    
    #method 2
    plt.text(-3.7, 3, r'$This\ is\ the\ some\ text. \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$', 
    	fontdict={'size':16, 'color':'r'})
    
    plt.show()代码片
    

    运行截图
    在这里插入图片描述

    代码讲解
    在代码中主要部分那一块开始,定义x0和y0,就相当于定义了一个点,然后用plt.scatter() 把这个点在函数图上用点标注出来。
    plt.scatter()的作用相当于plot,但又有所不同,scatter是用来连成一条线,plot就是直接一条线来表示函数,上面把x0和y0传进scatter就是把这个点画出来。而上面plt.plot()那一句就是把描绘出来的点画一条虚线链接x轴,'k--'的意思是用黑色的虚线,因为K是黑色的英语black最后一个嘛,如blue就可以用'b--' , 这就用到了第一个了,这个我也不是很明白。'lw=2.5' 的意思是linewight线的宽度是2.5.

    重要部分,我直接把上面的一段拷贝下来讲吧

    plt.annotate(r'$2x+1= %s $' % y0, xy = (x0, y0), xycoords='data', 
    	xytext=(+30, -30), textcoords='offset points', fontsize=16, 
    	arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=0.2'))
    

    可以看出来,你需要一些文字来描述那个点,例如你要表示出这个点的x和y的关系,那么你就可以像上面那样传一段字符串进去 r'$2x+1= %s $' % y0, 然后你要传一个坐标值进去,这个坐标用于显示你上一步传进去的字符串,然后xytext=(+30, -30), textcoords='offset points'的意思就是你传进去的那个字符串会基于你第一步画出来的那个点的基础上x轴上加加30,y轴上减30的位置进行打印。

    xycoords=‘data’ 会让你的箭头指向这个点,这个点由xy=(x0, y0)来指定, 而arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=0.2') 就是画出一个箭头的,arrowstyle=’->’ 就描绘了箭头的样式, connectionstyle就是描绘箭头的样式的,例如箭头的一个弧度之类的

    plt.text() , 很简单, 一看就能明白, 我就不多说了
    这一章写得很不好,我自己都感觉出来了,但是积累一点是一点吧!

    不积跬步无以至千里

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  • 数据绘图——matplotlib 1.为什么需要使用matplotlibmatplotlib是最流行的python底层绘图库,主要做数据可视化图表 ...但是实际上这个图片看起来不够细致,还可以做以下修改: 选择部分内容进行修改后: # -*- c

    数据绘图——matplotlib

    1.为什么需要使用matplotlib?

    matplotlib是最流行的python底层绘图库,主要做数据可视化图表

    在这里插入图片描述
    2.实例

    from matplotlib import pyplot as plt
    x=range(2,26,2)
    y=[15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15]
    plt.plot(x,y)
    plt.show()
    

    结果:
    在这里插入图片描述
    但是实际上这个图片看起来不够细致,还可以做以下修改:
    在这里插入图片描述
    选择部分内容进行修改后:

    # -*- coding:utf-8 -*-
    from matplotlib import pyplot as plt
    import matplotlib
    '''一天内的温度变化情况'''
    
    #设置中文字体
    font ={'family':'Microsoft YaHei',
           'weight':'bold',}
    matplotlib.rc("font",**font)
    
    fig=plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)#figsize设置图片大小,dpi可以让图片更加清晰
    x=range(2,26,2)
    y=[15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15]
    plt.plot(x,y)
    #设置X轴的刻度,rotation调整刻度字体的角度,这里是45度
    _xticks_labels = ["{}点".format(i) for i in range(2,26,2)]
    
    plt.xticks(x,_xticks_labels,rotation=45)
    #设置y轴刻度,让数据分布更加密集
    plt.yticks((range(min(y),max(y)+1)))
    #plt.savefig("./sig_size.png")#保存为SVG这种矢量图,放大不会有锯齿
    
    #添加描述信息
    plt.xlabel("时间")
    plt.ylabel("温度")
    plt.title("一天内的温度变化情况")
    plt.show()
    

    结果:
    在这里插入图片描述
    3.其他图形的绘制

    在这里插入图片描述

    绘制网格
    plt.grid(alpha=0.6)#可设置网格线条的透明度
    

    在这里插入图片描述

    绘制直方图
    c2 = pd.read_csv("ces17.csv")
    c1=pd.DataFrame(c2)
    a=c1.avg_time
    d=20
    num_bins=(max(a)-min(a))//d
    print(max(a),min(a),max(a)-min(a))
    plt.hist(a,num_bins)
    plt.xticks(range(min(a),max(a)+d,d))
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    绘制条形图
    from matplotlib import pyplot as plt
    import matplotlib
    '''某组数据变化情况'''
    
    #设置中文字体
    font ={'family':'Microsoft YaHei',
           'weight':'bold',}
    matplotlib.rc("font",**font)
    
    fig=plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)#figsize设置图片大小,dpi可以让图片更加清晰
    x=range(1,7)
    y3=[221,117,45,13,3,1,]
    y2=[187,133,53,15,9,3,]
    y1=[187,99,35,5,1,1]
    
    x1=list(range(len(x)))
    x2=[i+0.2 for i in x1]
    x3=[i+0.2*2 for i in x1]
    plt.bar(range(len(x)),y3,width=0.2)
    plt.bar(x2,y2,width=0.2)
    plt.bar(x3,y1,width=0.2)
    plt.show()
    

    结果:
    在这里插入图片描述
    4.其他绘图工具
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 前言Matplotlib是一个流行的Python可以很容易地用于创建数据可视化。然而,设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。而且由于应用不同,我们不知道选择哪一个图例,比如直方图,...

    前言

    Matplotlib是一个流行的Python库,可以很容易地用于创建数据可视化。然而,设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。而且由于应用不同,我们不知道选择哪一个图例,比如直方图,饼状图,曲线图等等。这里有一个很棒的思维导图,可以帮助您为工作选择正确的可视化效果:

    b6cfbb02c50e376ac3503531ad814902.png

    我们对于这张思维导图中的主要图例做一些解释:

    散点图

    散点图非常适合显示两个变量之间的关系,因为您可以直接看到数据的原始分布。您还可以通过如下图所示的对组进行颜色编码来查看不同数据组的这种关系。

    99e2230ca9a313f5a79b1cd05806284d.png

    想要可视化三个变量之间的关系吗?!完全没有异议只需使用另一个参数(如点大小)对第三个变量进行编码,如下面的第二个图所示,我们把这个图叫做冒泡图。

    cdb222f12eb25665d068136974ff151e.png

    散点图函数举例:

     scatter(x_data, y_data, s = 10, color = color, alpha = 0.75)

    线图

    当你能清楚地看到一个变量与另一个变量之间变化很大时,最好使用线图。让我们看看下面的图来说明。我们可以清楚地看到,所有专业的百分比随时间变化很大。用散点图来绘制这些图会非常杂乱,很难真正理解和看到发生了什么。直线图非常适合这种情况,因为它基本上可以快速总结两个变量(百分比和时间)的协方差。同样,我们也可以通过颜色编码来使用分组。

    507ae0d79d3a26bf0eb95b1b18dfda4a.png

    线图代码举例:

    plot(x_data, y_data, lw = 2, color = '#539caf', alpha = 1)

    直方图

    直方图对于查看(或真正发现)数据点的分布很有用。看看下面的柱状图,我们绘制了频率和智商的柱状图。我们可以清楚地看到向中心的浓度和中值是什么。我们也可以看到它遵循一个高斯分布。使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个箱子频率之间的相对差异。使用箱子(离散化)真的帮助我们看到“更大的画面”,如果我们使用所有没有离散箱子的数据点,在可视化中可能会有很多噪音,使我们很难看到到底发生了什么。

    e39a9b7ad44a33a294e1fd3baded72c5.png

    假设我们要比较数据中两个变量的分布。有人可能会认为,你必须制作两个独立的直方图,把它们放在一起比较。但是,实际上有一个更好的方法:我们可以用不同的透明度覆盖直方图。看看下面的图。均匀分布的透明度设为0。5这样我们就能看到它的背后。这允许使用直接查看同一图上的两个分布。

    9e9be5d70b8df5b384e601fd23ed00d9.png

    直方图代码举例:

    hist(data, n_bins = n_bins, cumulative = cumulative, color = '#539caf')

    条形图

    当您试图将类别很少(可能少于10个)的分类数据可视化时,条形图是最有效的。如果我们有太多的类别,那么图中的条形图就会非常混乱,很难理解。它们非常适合分类数据,因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的:

    9f3555d08d846f28e4c4efb42e0491f7.png

    常规的条形图代码举例:

    bar(x_data, y_data, color = '#539caf', align = 'center')
    778b26a70fd67a11cd2855ab1cfaafb0.png

    分组图代码举例:

    for i in range(0, len(y_data_list)):    if i == 0:        bar(x_data, y_data_list[i], color = colors[i], align = 'center', label = y_data_names[i])    else:         bar(x_data, y_data_list[i], color = colors[i], bottom = y_data_list[i - 1], align = 'center', label = y_data_names[i])
    f9440deb0c793f10aaba4e967bfa0521.png

    堆叠图代码举例:

    for i in range(0, len(y_data_list)):bar(x_data + alteration[i], y_data_list[i], color = colors[i], label = y_data_names[i], width = ind_width)
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