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  • 我只是想让字体变大而已,哪里需要这么多麻烦? import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.size'] = 100 没了,你再show图的时候,发现所有图里面所有的字都变大了 完整例子 import matplotlib.pyplot ...

    我只是想让字体变大而已,哪里需要这么多麻烦?

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.rcParams['font.size'] = 100
    
    

    没了,你再show图的时候,发现所有图里面所有的字都变大了

    完整例子

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.subplot(111)
    
    plt.text(0,0, 'abc')
    plt.show()
    
    plt.text(0,0, 'abc')
    plt.rcParams['font.size'] = 100
    plt.show()
    
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  • 我正在使用pandas和matplotlib来绘制一个包含5个疗程的实验数据。我希望每个会话的数据显示在一个单独的面板中;我正在尝试使用子绘图来实现这一点。在使用下面的代码,我几乎得到了我想要的东西(请参见下面的示例图...

    我正在使用pandas和matplotlib来绘制一个包含5个疗程的实验数据。我希望每个会话的数据显示在一个单独的面板中;我正在尝试使用子绘图来实现这一点。在

    使用下面的代码,我几乎得到了我想要的东西(请参见下面的示例图:http://imgur.com/99nK2TR)。问题是,不同的疗程有不同的试验次数,当我绘图时,不同的小组的尺度也会改变。我希望所有绘图中的比例都相同,并调整子图边界框的大小。因此,每个试验组都应比试验组S3b的间隔更宽(每个试验组包括S2b)。在

    我想我可能需要使用aspect和/或adjustable和/或sharex的组合,但我无法理解如何。。。在

    为我是新来的劣质编码道歉fig,([ax1,ax2,ax3,ax4,ax5]) = plt.subplots(1, 5, sharey=True)

    dfsubset1.plot(xticks=range(1,13,1), xlim=[0,13], ylim=[0,35], ax=ax1, title='S1', figsize=(12, 6), style='o-', legend=False)

    dfsubset2.plot(xticks=range(1,4,1), xlim=[0,4], ylim=[0,35], ax=ax2, title='S2a', figsize=(12, 6), style='o-', legend=False)

    dfsubset3.plot(xticks=range(1,13,1), xlim=[0,13], ylim=[0,35], ax=ax3, title='S2b', figsize=(12, 6), style='o-', legend=False)

    dfsubset4.plot(xticks=range(1,4,1), xlim=[0,4], ylim=[0,35], ax=ax4, title='S3a', figsize=(12, 6), style='o-', legend=False)

    dfsubset5.plot(xticks=range(1,4,1), xlim=[0,4], ylim=[0,35], ax=ax5, title='S3b', figsize=(12, 6), style='o-', legend=False)

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  • import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef xticklabels_example():fig = plt.figure()x = np.arange(20)y1 = np.cos(x)y2 = (x**2)y3 = (x**3)yn = (y1,y2,y3)COLORS = ('b','g','...

    以下代码仅用于说明目的,不一定进行优化。

    import matplotlib.pyplot as plt

    import numpy as np

    def xticklabels_example():

    fig = plt.figure()

    x = np.arange(20)

    y1 = np.cos(x)

    y2 = (x**2)

    y3 = (x**3)

    yn = (y1,y2,y3)

    COLORS = ('b','g','k')

    for i,y in enumerate(yn):

    ax = fig.add_subplot(len(yn),1,i+1)

    ax.plot(x, y, ls='solid', color=COLORS[i])

    if i != len(yn) - 1:

    # all but last

    ax.set_xticklabels( () )

    else:

    for tick in ax.xaxis.get_major_ticks():

    tick.label.set_fontsize(14)

    # specify integer or one of preset strings, e.g.

    #tick.label.set_fontsize('x-small')

    tick.label.set_rotation('vertical')

    fig.suptitle('Matplotlib xticklabels Example')

    plt.show()

    if __name__ == '__main__':

    xticklabels_example()

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  • 关联知识MatplotlibPythonSeaborn是基于Matplotlib构建的功能强大的可视化工具。 它使多变量探索性数据分析更加容易和直观,并且增加了一些新类型的图,并且其背景样式和颜色图更加令人愉悦。 它具有许多内置的统计...

    关联知识

    • Matplotlib
    • Python

    Seaborn是基于Matplotlib构建的功能强大的可视化工具。 它使多变量探索性数据分析更加容易和直观,并且增加了一些新类型的图,并且其背景样式和颜色图更加令人愉悦。 它具有许多内置的统计功能,使其成为统计数据分析的首选工具。 它还具有非常详细的在线文档,您可以在以下位置找到https://seaborn.pydata.org/index.html

    我们将使用两个数据集来演示大多数海洋特征。 其中一个数据集“葡萄酒质量”,另一个是来自虚拟小吃店的小吃销售数据集。

    关系图

    小吃销售数据集

    该数据集(在代码库中提供)包含有关给定日期,星期几,是否为周末以及当天是否促销的各种商品的销售信息。 我们拥有三年的数据:2015年,2016年和2017年。数据集的前五行如下所示:

    图略

    然后,我们将添加两个派生变量以帮助绘制所需的图形:month(1到12)和Quarter(1/4)。 添加这些变量后,前五行如下所示:

    图略

    以下代码块读取Excel文件并添加其他变量:

    import pandas as pdimport numpy as npsnacks_sales = pd.read_csv('Snacks_Data.csv')snacks_sales['Month'] = pd.DatetimeIndex(snacks_sales['Date']).monthQuarter_Mapping = {1:1, 2:1, 3:1, 4:2, 5:2, 6:2, 7:3, 8:3, 9:3, 10:4, 11:4, 12:4}snacks_sales['Quarter'] = snacks_sales['Month'].map(Quarter_Mapping)

    葡萄酒质量数据集

    该数据集具有11个影响葡萄酒质量的属性。 质量等级从3到8不等,然后我们将3和4映射到Low,将5和6映射到Med,将7和8映射到high以创建一个新变量:质量。

    数据集的前五行如下所示:

    图略

    我们还将为葡萄酒质量数据集计算相关矩阵,我们将在一些图中使用该矩阵。

    以下是用于读取其他变量并将其添加到Wine Quality数据集的代码块:

    import pandas as pd# Read the data from a csv file into pandas data framewine_quality = pd.read_csv('winequality.csv', delimiter=';')# Map numeric Quality codes to 'Low', 'Med' and 'High' qualitative ratingsquality_map = {3:'Low', 4: 'Low', 5:'Med', 6:'Med', 7:'High', 8:'High'}wine_quality['Quality'] = wine_quality['quality'].map(quality_map)# compute correlation matrixcorr = wine_quality.corr()# Display the first 5 records of wine_quality dataset, and unique values of quality variablewine_quality.head()set(wine_quality.quality)

    变量

    除了将它们的关系绘制在二维图中的两个变量之外,seaborn还可以绘制三个附加变量对两个主要变量之间的关系的影响图。 这三个变量称为语义变量。 它们被称为色调,大小和样式,它们充当给定绘图功能的参数。

    对于每个唯一的色调值,将有一个关系图。 同样,对于样式的每个唯一值,都会有一个关系图。 如果色调变量中有两个唯一值(例如,是和否),样式变量中有两个唯一值(例如,s和D标记),则将有2 * 2 = 4个关系图( 是&s,是&D,否&s,否&D组合)。 各种色调值以不同的颜色绘制,各种样式值以不同的线或标记样式绘制。

    同样,大小变量会影响两个主要变量的绘制点的大小。 与Matplotlib散布函数不同,此处,大小可变范围分为多个容器,并将点分配给这些容器。 在Matplotlib散点函数中,每个点都分别映射为大小可变的不同值。

    除了这三个语义变量外,seaborn还允许在row和col中添加另外两个变量,其中针对row / col变量的每个唯一值,将有一个图(轴),并将其布置在row / col中。 这些行和列变量称为构面变量,因为它们使我们能够了解其他构面对所绘制的两个主要变量的影响。

    这些附加变量可以映射到要分析数据的各个维度,或者要分析两个变量之间的关系。 在典型的销售分析场景中,两个主要变量可以是销售额(单位或美元)或时间(天,月或季度),维度可以是业务单位,产品线,地区。

    详情参阅

    透视Matplotlib核心功能和工具包 - Seaborn工具包viadean.com
    cba5a95200ecc57bda755bcfe84b8a73.png
    展开全文
  • 我在matplotlib中创建一个柱状图,但有问题,因为这些条的宽度是不同的,而它们都应该是相同的宽度。这方面的一个例子是:在图像中,左列有完整的直方图,而右列在完整直方图的部分中被放大。在一些试验中,由于两个...
  • )现在就做:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.collections import LineCollection # Make random number generation consistent between runs np.random.seed(5) def main(): ...
  • Matplotlib简介

    2021-04-05 22:13:59
    Matplotlib试图让简单的事情得更简单,让无法实现的事情得可能实现,是Python中最常用的可视化工具之一,它的功能非常强大,可以调用函数轻松的绘制出数据分析中的各种图形,比如折线图、条形图、柱状图、散点图...
  • 要是在客户处展示出来,说不定拿到订单;要是在老板处展示,说不定拿到高额奖金。 要实现渐变的条形图,由于库里并没有提供这样个性化的功能,需要自己去实现。其思路就是这样想:采用图片显示的方式来实现条形...
  • 难度吗?这篇文章就介绍了 Python 中一种简单的动态图表制作方法。数据暴增的年代,数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时,还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解?当然...
  • 好啦,既然有朋友提出需要来啦,那今天咱们就聊点Python数据可视化相关的东东吧,说到Python的数据可视化呢,就必须提Python的一个库哦,它就是大名鼎鼎的matplotlib库,也是目前用的最多的Python数据可视化库哦,...
  • 要控制图例中的填充(有效地使图例框变大),请使用borderpadkwarg。例如,以下是默认值:import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(0, 10, 100)fig, ax = plt.subplots()for i in range(1, ...
  • matplotlib标题字体大小&位置的更改

    千次阅读 2018-05-18 14:41:18
    plt.title('写上图表的标题') 其实()里面还可以写上其他的东西,比如说y = 1.1,1.2,1.05.....,...标题除了可以移动外,他的字体大小也可以变()里加上fontsize = 18 试试看,字体是不是变大了? 字体可大可小,取决于设定...
  • matplotlib模块是python中一个强大的绘图模块安装 pip installmatplotlib首先我们来画一个简单的图来感受它的神奇import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlibzhfont1=matplotlib.font_...
  • matplotlib的使用

    2019-03-06 23:48:00
    Matplotlib试图让简单的事情得更简单,让无法实现的事情得可能实现。 只需几行代码即可生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 . matplotlib的基本要点: 如何设置图片的大小; 如何保存到...
  • 但时至今日(2019年7月),已经更新到3.1.x的matplotlib,仍然还会给它的不少初学者们一记下马威——小萌新辛辛苦苦输入的诸多title、label文字,毫不留情地被一堆不明所以的小框框取而代之。本文致力于尽可能简明...
  • colset = self._shade_colors(color, normals)虽然理论上一个平面的法线都是相同的,但实际上由于浮点运算。这些微小的变化被放大了normalization因为这个{a3}位于0和1之间。在因此,所有完全平面的曲面都容易出现...
  • 但时至今日(2019年7月),已经更新到3.1.x的matplotlib,仍然还会给它的不少初学者们一记下马威——小萌新辛辛苦苦输入的诸多title、label文字,毫不留情地被一堆不明所以的小框框取而代之。本文致力于尽可能简明但...
  • 在图上显示每个节点的权重,即权重越的节点颜色越深,权重越小的节点颜色越浅。 示例 环境 python 3.6 matplotlib 3.3.2 networkx 2.4 数据 graph.txt 用边数据存储的图: 0 125 1 125 2 125 3 125 4 125 ...
  • 我需要使用matplotlib来显示和保存一个箱线图图表。在但是类别的数量是可的,因此,我不能有固定的figsize,图形大小(画布区域)必须根据类别的数量进行调整。在我正在努力使这个工作在一个动态的时尚。在当我只有...
  • 安装numpy和matplotlib

    2017-11-16 16:47:00
    在python中安装一些扩展包,可以让功能得更加的强大。自己在刚开始安装的时候也是遇到了一些小问题,现在想记录下来,方便以后自己忘记了,可以翻看。 第一种方法:离线安装 1、首先下载Numpy,MatplotLib这两个...
  • 关键是matplotlib需要一个ScalarMappable实例(通常是图像、散点图等)来从中生成colormap。如果你用一个不直接的方法来绘制的话。您将需要一个Normalize实例来定义colormap的最小/最大/缩放/等,以及一个Colormap实例...
  • import matplotlib.pyplot as mp import matplotlib.animation as ma import numpy as np ''' 1.随机生成100个气泡,放入ndarray数组中 ...2.每个气泡包含4个属性:...4.编写动画,让气泡不断变大。 ''' n ...
  • matplotlib条形图

    2020-03-27 14:37:13
    假设你获取到了2017年内地电影票房前20的电影(列表a)和电影...爸爸","加勒比海盗5:死无对证","金刚:骷髅岛","极限特工:终极回归","生化危机6:终章","乘风破浪","神偷奶爸3","智取威虎山","闹天竺","金刚狼3:...
  • 问题 近日进行大量图片转换工作时,使用plt.savefig()保存图片,在循环时迭代速度下降明显。 表现特点为内存占用率不高,但速度下降比较有规律。 参与循环部分: plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.24, 10.24) ...
  • matplotlib学习记录 五

    2019-01-21 23:08:00
    from matplotlib import pyplot as plt a = ["战狼2","速度与激情8","功夫瑜伽","西游伏妖篇","变形金刚5:最后的骑士","摔跤吧!爸爸", "加勒比海盗5:死无对证","金刚:骷髅岛","极限特工:终极回归","生化危机6:...
  • 全文共6661字,预计学习时长20分钟或更长在现代数字世界中,数据就像空气一样重要。人们每天都会自觉或不自觉地...机器正得越发聪明,能通过分析大量数据从而做出决策。为了分析大量数据集,机器需要使用通过Py...
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  • 图像上,0表示黑色,随着数字增长,颜色亮,最大的255表示最亮的白色! 方法1:利用 np.full()方法填充矩阵值全部为 255 import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt # 绘制...

空空如也

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