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  • matplotlib之table详细使用使用matplotlib绘制表格 参数解释详情 表格一般通常和其他图组合使用 cellText:表格的数值,将源数据按照行进行分组,每组数据放在列表里存储,所有组数据再放在列表里储存。 cellLoc:...

    matplotlib之table详细使用、使用matplotlib绘制表格

    参数解释详情

    表格一般通常和其他图组合使用
    cellText:表格的数值,将源数据按照行进行分组,每组数据放在列表里存储,所有组数据再放在列表里储存。
    cellLoc:表格中的数据对齐位置,可以左对齐、居中和右对齐。
    colWidths:表格每列的宽度。
    colLabels:表格每列的列名称。
    colColours:表格每列的列名称所在单元格的颜色。
    rowLabels:表格每行的行名称。
    rowLoc:表格每行的行名称对齐位置,可以左对齐、居中和右对齐。(同理也有colLoc)
    loc:表格在画布中的位置。位置大致有以下:upper right、upper left、lower left、lower right、center left、center right、lower center、upper center、center、top right、top left、bottom left、bottom right、right、left、top、bottom

    简单的使用案例

    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib as mpl
    mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]#展示中文字体
    mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False#处理负刻度值
    kinds = ["简易箱","保温箱","行李箱","密封箱"]
    colors = ["#e41a1c","#377eb8","#00ccff","#984ea3"]
    soldNums =[33,98,100,50]
    
    plt.pie(soldNums,
            labels=kinds,
            autopct="%3.1f%%",
            startangle=60,
            colors=colors)
            
    #饼图下添加表格
    cellTexts = [soldNums]
    rowLabels = ['价格']
    plt.table(cellText=cellTexts,    #简单理解为表示表格里的数据
              colWidths=[0.3]*4,     #每个小格子的宽度 * 个数,要对应相应个数
              colLabels=kinds,       #每列的名称
              colColours=colors,     #每列名称颜色
              rowLabels=rowLabels,   #每行的名称(从列名称的下一行开始)
              rowLoc="center",       #行名称的对齐方式
              loc="bottom"           #表格所在位置
        )
    plt.title("简单图形")
    plt.figure(dpi=80)
    plt.show()
    

    注意事项

    即便 rowLabels 只有一个,但还是需要的是列表类型,否则报错图形不显示
    cellText 列表中的列表,有几个列表代表几行

    图片示例

    绘制多行

    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib as mpl
    mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]#展示中文字体
    mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False#处理负刻度值
    kinds = ["简易箱","保温箱","行李箱","密封箱"]
    colors = ["#e41a1c","#377eb8","#00ccff","#984ea3"]
    soldNums =[33,98,100,50]
    
    plt.pie(soldNums,
            labels=kinds,
            autopct="%3.1f%%",
            startangle=60,
            colors=colors)
    cellTexts = [[33,98,100,50],[25,80,200,90]]
    rowLabels = ['一月份价格','二月份价格']
    plt.table(cellText=cellTexts,    #简单理解为表示表格里的数据
              colWidths=[0.3]*4,     #每个小格子的宽度 * 个数,要对应相应个数
              colLabels=kinds,       #每列的名称
              colColours=colors,     #每列名称颜色
              rowLabels=rowLabels,   #每行的名称(从列名称的下一行开始)
              rowLoc="center",       #行名称的对齐方式
              loc="bottom"           #表格所在位置
        )
    plt.title("简单图形")
    
    plt.figure(dpi=80)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

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  • 使用matplotlib绘制直方图 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() 然后系统报错说x和y 在一个维度...

    使用matplotlib绘制直方图

    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()
    

    然后系统报错说x和y 不在一个维度,是因为y列表多了一个值,
    去掉即可

    生成一个这么样子的图:
    在这里插入图片描述

    from matplotlib import pyplot as plt
    
    x = range(2,26,2)
    y = [15,13,14,5,17,20,25,26,26,24,22,18]
    plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80) #设置生成的plot图大小和像素
    plt.xticks(range(2,27))            #设置x轴刻度
    plt.yticks(range(min(y), max(y)+1))  #设置y轴刻度
    
    plt.plot(x,y)
    plt.show()
    

    效果图
    在这里插入图片描述

    from matplotlib import pyplot as plt
    import random
    
    x = range(0,120)
    y = [random.randint(20,35) for i in range(120)]  #生成120个y轴随机数
    plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80)
    
    plt.plot(x,y)
    plt.show()
    

    result

    在这里插入图片描述

    自定义刻度,并且支持中文显示

    from matplotlib import pyplot as plt
    import random
    from matplotlib import font_manager
    
    #设置字体路径, 打开文件夹C:/windows/fonts可查看
    my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\STFANGSO.TTF")
    x = range(0,120)
    y = [random.randint(20,35) for i in range(120)]
    plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80)
    _xtick_labels = ["10点{}分".format(i) for i in range(60)]
    _xtick_labels += ["11点{}分".format(i) for i in range(60)]
    plt.xticks(list(x)[::3], _xtick_labels[::3], rotation=45, fontproperties=my_font)
    
    plt.plot(x,y)
    plt.show()
    

    result
    在这里插入图片描述

    from matplotlib import pyplot as plt
    import random
    from matplotlib import font_manager
    
    my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\STFANGSO.TTF")
    x = range(0,120)
    y = [random.randint(20,35) for i in range(120)]
    plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80)
    _xtick_labels = ["10点{}分".format(i) for i in range(60)]
    _xtick_labels += ["11点{}分".format(i) for i in range(60)]
    plt.xticks(list(x)[::3], _xtick_labels[::3], rotation=45, fontproperties=my_font)
    
    plt.xlabel("时间", fontproperties = my_font)
    plt.ylabel("温度 单位(℃)", fontproperties = my_font)
    plt.title("10点到12点每分钟的气温变化情况", fontproperties = my_font)
    
    plt.plot(x,y)
    plt.show()
    

    result
    在这里插入图片描述

    还可以设置多条折线,图例,线段类型等多种样式
    在这里插入图片描述
    result
    在这里插入图片描述

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  • Matplotlib绘制动图

    千次阅读 2020-09-21 16:13:22
    介绍如何使用Matplotlib绘制动态图。

    简介

    Matplotlib是非常著名的Python绘图库,支持非常复杂的底层定制化操作。本文通过Matplotlib中的动画绘制工具来讲解如何绘制动态图,首先讲解通过交互模式如何显示动态图,继而讲解通过两个动画类来实现动图地保存(GIF格式)。

    显示动态图

    首先,需要明确,Matplotlib绘图有两种显示模式,分别为阻塞模式交互模式,他们具体的说明如下。

    1. 阻塞模式,该模式下绘制地图地显示必须使用plt.show()进行展示(默认会弹出一个窗口),代码会运行到该行阻塞不继续执行,直到关闭这个展示(默认是关闭弹出的显示窗口,Pycharm等集成开发环境会自动捕获图片然后跳过阻塞)。
    2. 交互模式,该模式下任何绘图相关的操作如plt.plot()会立即显示绘制的图形然后迅速关闭,继续代码的运行,不发生阻塞。

    默认情况下,Matplotlib使用阻塞模式,要想打开交互模式需要通过下面的几个函数来做操作,下面直接列出要用的核心函数。

    plt.ion()  # 打开交互模式
    plt.ioff()  # 关闭交互模式
    plt.clf()  # 清除当前的Figure对象
    plt.pause()  # 暂停GUI功能多少秒
    

    然后就是要清楚,所谓的动图或者视频是怎么做到的,其实它们本质上就是很多静态图以较快的速度连续播放从而给人一种动感,利用Matplotlib绘制动图的原理也是一样的,遵循画布绘图->清理画布->画布绘图的循环就行了,不过这里注意,由于交互模式下绘图都是一闪而过,因此通过plt.pause(n)暂停GUI显示n秒才能得到连续有显示的图像

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    
    def io_test():
        fig = plt.figure()  # 生成画布
        plt.ion()  # 打开交互模式
        for index in range(50):
            fig.clf()  # 清空当前Figure对象
            fig.suptitle("3d io pic")
    
            # 生成数据
            point_count = 100  # 随机生成100个点
            x = np.random.random(point_count)
            y = np.random.random(point_count)
            z = np.random.random(point_count)
            color = np.random.random(point_count)
            scale = np.random.random(point_count) * 100
            ax = fig.add_subplot(111, projection="3d")
            # 绘图
            ax.scatter3D(x, y, z, s=scale, c=color, marker="o")
            ax.set_xlabel("X")
            ax.set_ylabel("Y")
            ax.set_zlabel("Z")
            # 暂停
            plt.pause(0.2)
    
        # 关闭交互模式
        plt.ioff()
    
        plt.show()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        io_test()
    

    上述代码演示了三维空间如何动态显示100个随机点的变化,使用录制软件得到的动图如下,其本质就是不停显示不同的图像而已。

    在这里插入图片描述

    动图保存

    很多时候我们的需求并不是在窗口中动态显示图像,还需要保存到本地GIF图像,显然使用录制工具是一个比较低效的用法,Matplotlib的animation模块提供了两个动画绘制接口,分别是FuncAnimationArtistAnimation,它们都是继承自TimedAnimation的类,因而也具有Animation对象的通用方法,如Animation.save()Animation.to_html5_video()两个方法实例化一个Animation对象后均可调用,前者表示将动画保存为一个图像,后者表示将动画表示为一个HTML视频。

    • FuncAnimation: 通过反复调用同一更新函数来制作动画。
    • ArtistAnimation: 通过调用一个固定的Artist对象来制作动画,例如给定的图片序列或者Matplotlib的绘图对象。

    下面给出上述两个类的构造函数所需参数,它们的主要参数也是类似的,都是一个Figure对象作为画布,然后一个对象作为更新的实现方式(前者需要一个反复绘图的更新函数,后者则为一个图像列表或者绘图对象列表)。

    ani = animation.FuncAnimation(fig, func, frames=None, init_func=None, fargs=None, save_count=None, *, cache_frame_data=True, **kwargs)
    ani = animation.ArtistAnimation(fig, artists, *args, **kwargs)
    

    相比较而言,我更喜欢使用FuncAnimation,它的使用要求简洁且定制化程度较高。但是如果想将很多图片合并为一个动图,那么ArtistAnimation是最合适的选择。

    下面的代码演示了如何保存一个动态变化渲染的柱状图,ArtistAnimation传入了一个图像序列,序列中每个元素为绘制的柱状图。然后通过使用Animationsave方法保存了动态图,**需要注意的是,这里有个动画写入器(writer)可以选择,默认不是pillow,我个人觉得pillow安装简单一些。

    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.animation as animation
    
    fig, ax = plt.subplots()
    x, y, tmp = [], [], []
    
    for i in range(10):
        x.append(i)
        y.append(i+1)
        temp = ax.bar(x, height=y, width=0.3)
        tmp.append(temp)
    
    ani = animation.ArtistAnimation(fig, tmp, interval=200, repeat_delay=1000)
    ani.save("bar.gif", writer='pillow')
    

    上面代码的执行结果如下图。

    在这里插入图片描述

    接着,演示使用范围更广的FuncAnimation如何使用。下面的代码中,动态展示了梯度下降在三维图上的优化过程,其中最为核心的代码如下。用于构造Animation对象的除了画布就是一个更新函数,在这个更新函数内部多次绘制散点图从而形成动态效果, frames是帧数,如果设置了这个帧数,那么update函数第一个参数必须有一个num占位,这个numAnimation对象维护,每次内部执行update会自动递增,后面的参数列表fargs只需要传入除了num后面的参数即可。

    def update(num, x, y, z, ax):
        x, y, z = x[:num], y[:num], z[:num]
        ax.scatter3D(x, y, z, color='black', s=100)
        return ax
    
    ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=25, fargs=(x_list, y_list, z_list, ax3d), interval=50, blit=False)
    

    上面的代码演示效果如下图,完整的代码附在文末补充说明中。

    在这里插入图片描述

    补充说明

    本文介绍了如何使用Matplotlib绘制动态图,主要通过交互模式和animation模块进行,如果觉得有所帮助,欢迎点赞。

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import matplotlib.animation as animation
    
    
    def GD(x0, y0, lr, epoch):
        f = lambda x, y: x ** 2 - y ** 2
        g_x = lambda x: 2 * x
        x, y = x0, y0
        x_list, y_list, z_list = [], [], []
        for i in range(epoch):
            x_list.append(x)
            y_list.append(y)
            z_list.append(f(x, y) * 1.01)
    
            grad_x, grad_y = g_x(x), g_x(y)
            x -= lr * grad_x
            y -= lr * grad_y
            print("Epoch{}: grad={} {}, x={}".format(i, grad_x, grad_y, x))
            if abs(grad_x) < 1e-6 and abs(grad_y) < 1e-6:
                break
        return x_list, y_list, z_list
    
    
    def update(num, x, y, z, ax):
        x, y, z = x[:num], y[:num], z[:num]
        ax.scatter3D(x, y, z, color='black', s=100)
        return ax
    
    
    def draw_gd():
        fig = plt.figure()
        x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 1000), np.linspace(-3, 3, 1000))
        z = x ** 2 - y ** 2
        ax3d = plt.gca(projection='3d')
        ax3d.set_xlabel("X")
        ax3d.set_ylabel("Y")
        ax3d.set_zlabel("Z")
        plt.tick_params(labelsize=10)
        ax3d.plot_surface(x, y, z, cstride=20, rstride=20, cmap="jet")
    
        x_list, y_list, z_list = GD(-3, 0, 0.01, 100)
        x_list, y_list, z_list = np.array(x_list), np.array(y_list), np.array(z_list)
    
        ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=25, fargs=(x_list, y_list, z_list, ax3d), interval=50, blit=False)
        ani.save('test.gif')
    
    
    if __name__ == '__main__':
        draw_gd()
    
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  • python使用matplotlib绘制折线图教程

    千次阅读 2017-09-06 00:11:00
    python使用matplotlib绘制折线图教程 Matplotlib是一个Python工具箱,用于科学计算的数据可视化。借助它,Python可以绘制如Matlab和Octave多种多样的数据图形。下面这篇文章主要介绍了python使用...

    python使用matplotlib绘制折线图教程

    Matplotlib是一个Python工具箱,用于科学计算的数据可视化。借助它,Python可以绘制如Matlab和Octave多种多样的数据图形。下面这篇文章主要介绍了python使用matplotlib如何绘制折线图的方法教程,需要的朋友可以参考借鉴。

     

    matplotlib简介

    matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。

    它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。

    在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不习惯,而且画图质量不高。

    而 Matplotlib则比较强:Matlab的语法、python语言、latex的画图质量(还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式)。

    绘图库Matplotlib的安装方法:点击这里

    matplotlib绘制折线图

    1. line chart

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
    y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
    
    plt.plot(x, y1)
    plt.plot(x, y2)
    
    plt.title('line chart')
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    
    plt.show()

    2. 图例

    在plot的时候指定label,然后调用legend方法可以绘制图例。例如:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
    y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
    
    plt.plot(x, y1, label='y = sin(x)')
    plt.plot(x, y2, label='y = cos(x)')
    plt.legend()
    plt.show()

    legend方法可接受一个loc关键字参数来设定图例的位置,可取值为数字或字符串:

         0: ‘best'

         1: ‘upper right'

         2: ‘upper left'

         3: ‘lower left'

         4: ‘lower right'

         5: ‘right'

         6: ‘center left'

         7: ‘center right'

         8: ‘lower center'

         9: ‘upper center'

         10: ‘center'

    3. 线的样式

    (1)颜色

    plot方法的关键字参数color(或c)用来设置线的颜色。可取值为:

    1、颜色名称或简写

         b: blue

         g: green

         r: red

         c: cyan

         m: magenta

         y: yellow

         k: black

         w: white

    2、#rrggbb

    3、(r, g, b) 或 (r, g, b, a),其中 r g b a 取均为[0, 1]之间

    4、[0, 1]之间的浮点数的字符串形式,表示灰度值。0表示黑色,1表示白色

    (2)样式

    plot方法的关键字参数linestyle(或ls)用来设置线的样式。可取值为:

    • -, solid
    • --, dashed
    • -., dashdot
    • :, dotted
    • '', ' ', None

    (3)粗细

    设置plot方法的关键字参数linewidth(或lw)可以改变线的粗细,其值为浮点数。

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
    y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
    
    plt.plot(x, y1, c='r', ls='--', lw=3)
    plt.plot(x, y2, c='#526922', ls='-.')
    plt.show()

    4. marker

    以下关键字参数可以用来设置marker的样式:

    • marker
    • markeredgecolor 或 mec
    • markeredgewidth 或 mew
    • markerfacecolor 或 mfc
    • markerfacecoloralt 或 mfcalt
    • markersize 或 ms

    其中marker可取值为:

    • '.': point marker
    • ',': pixel marker
    • 'o': circle marker
    • 'v': triangle_down marker
    • '^': triangle_up marker
    • '<': triangle_left marker
    • '>': triangle_right marker
    • '1': tri_down marker
    • '2': tri_up marker
    • '3': tri_left marker
    • '4': tri_right marker
    • 's': square marker
    • 'p': pentagon marker
    • '*': star marker
    • 'h': hexagon1 marker
    • 'H': hexagon2 marker
    • '+': plus marker
    • 'x': x marker
    • 'D': diamond marker
    • 'd': thin_diamond marker
    • '|': vline marker
    • '_': hline marker

    例如:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 10)
    y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
    
    plt.plot(x, y1, marker='o', mec='r', mfc='w')
    plt.plot(x, y2, marker='*', ms=10)
    plt.show()

    另外,marker关键字参数可以和color以及linestyle这两个关键字参数合并为一个字符串。例如:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 10)
    y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
    
    plt.plot(x, y1, 'ro-')
    plt.plot(x, y2, 'g*:', ms=10)
    plt.show()

    The kwargs are Line2D properties:

     

     

    PropertyDescription
    agg_filterunknown
    alphafloat (0.0 transparent through 1.0 opaque)
    animated[True | False]
    antialiased or aa[True | False]
    axesan Axes instance
    clip_boxmatplotlib.transforms.Bbox instance
    clip_on[True | False]
    clip_path[ (PathTransform) | Patch | None ]
    color or cany matplotlib color
    containsa callable function
    dash_capstyle[‘butt’ | ‘round’ | ‘projecting’]
    dash_joinstyle[‘miter’ | ‘round’ | ‘bevel’]
    dashessequence of on/off ink in points
    drawstyle[‘default’ | ‘steps’ | ‘steps-pre’ | ‘steps-mid’ | ‘steps-post’]
    figurematplotlib.figure.Figure instance
    fillstyle[‘full’ | ‘left’ | ‘right’ | ‘bottom’ | ‘top’ | ‘none’]
    gidan id string
    labelstring or anything printable with ‘%s’ conversion.
    linestyle or ls['-' | '--' | '-.' | ':' | 'None' | ' | '']
    linewidth or lwfloat value in points
    lod[True | False]
    markervalid marker style
    markeredgecolor or mecany matplotlib color
    markeredgewidth or mewfloat value in points
    markerfacecolor or mfcany matplotlib color
    markerfacecoloralt or mfcaltany matplotlib color
    markersize or msfloat
    markevery[None | int | length-2 tuple of int | slice | list/array of int | float | length-2 tuple of float]
    path_effectsunknown
    pickerfloat distance in points or callable pick function fn(artist, event)
    pickradiusfloat distance in points
    rasterized[True | False | None]
    sketch_paramsunknown
    snapunknown
    solid_capstyle[‘butt’ | ‘round’ | ‘projecting’]
    solid_joinstyle[‘miter’ | ‘round’ | ‘bevel’]
    transformmatplotlib.transforms.Transform instance
    urla url string
    visible[True | False]
    xdata1D array
    ydata1D array
    zorderany number

     

    总结

    以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对我的支持。

    posted on 2017-09-06 00:11 多一点 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

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  • python与数据可视化:使用matplotlib绘制折线图 一、matplotlib简介 matplotlib是python的一个数据可视化工具,是一个功能强大的数学绘图库,它能帮助程序员绘制出折线图或散点图等图表。 访问以下链接...
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  • #如果在jupyter中运行,请加入本句话 %matplotlib notebook import matplotlib as mpl ...fig, ax = plt.subplots() #生成轴和fig, 迭代的对象 x, y= [], [] #用于接受后更新的数据 line, = plt.plot([], [], .
  • 使用Python,matplotlib绘制Nomogram列线图
  • 引言:当我们需要绘制时间序列连续的OHLC(Open,High,Low,Close)折线图时,使用pandas的plot函数就会将两个时间链接在一起,形成一段长长的直线。 So Ugly! Follow this: 如何解决这个问题呢? 加载数据 ...
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  •  本想练习《机器学习实践》中的相关算法,无奈人老了,算法分析来了,相关numpy、matplotlib模块的函数也熟悉,因而先从基本的模块函数开始学习。本人讲述如何使用matplotlib描绘散点图: cos函数在一个周期...
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    做出该视频我用了四个工具: Matplotlib(核心) ScreenToGif 本地软件(用于录屏存成 gif) ezgif 在线(用于快进 gif 播放速度被存成视频,用于压缩) 腾讯微视 APP(用于配乐) 难发现,后三个都是锦上添花,...
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空空如也

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不可使用matplotlib绘制的是