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2020-12-10 22:54:24
Python-画图(散点图scatter、保存savefig)及颜色大全
python中的散点图还可以这么画
(这个针对改变描点形状)一、散点图
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #matplotlib画图中中文显示会有问题,需要这两行设置默认字体 plt.xlabel('x') #plt.ylabel('') plt.xlim(xmax=10,xmin=0) plt.ylim(ymax=2,ymin=0) x1=[]#自定义点 y1 = []#自定义点 x2=[]#自定义点 y2=[]#自定义点 colors1 = 'r' #点的颜色 colors2 = 'g' area = np.pi * 4**2 # 点面积 plt.scatter(x1, y1, s=area, c=colors1, alpha=0.4, label='a') plt.scatter(x2, y2, s=area, c=colors2, alpha=0.4, label='b') #plt.plot([0,9.5],[9.5,0],linewidth = '0.5',color='#000000') plt.legend() plt.yticks(()) plt.title('test') plt.show()
二、折线图
去掉上、右坐标线
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False)
解决中文乱码
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
设置坐标轴标题
plt.xlabel('x') plt.ylabel('y')
设置坐标范围
plt.xlim(xmax=5,xmin=0) plt.ylim(ymax=4,ymin=0)
自定义坐标描点连线数据
x1=[1,2,3,4,5] y1=[2.4118,2.3837,1.5294,2.6,1.5663] x2=x1; y2=[0.64,0.83034,0.76093,0.32199,0.55581]
开始作图
plt.plot(x1,y1,color='r',label='test') plt.plot(x2,y2,color='g',label='test2')
设置标题
plt.title(r'人生若只如初见')
添加图标
plt.legend()
在指定坐标处添加文字内容
plt.text(1, 3.0, r'何事秋风',color='r',fontsize=15) plt.text(3, 3.0, r'悲画扇',color='r',fontsize=15)
整体效果
完整代码import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.spines['right'].set_visible(False) ax.spines['top'].set_visible(False) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.xlim(xmax=5,xmin=0) plt.ylim(ymax=4,ymin=0) x1=[1,2,3,4,5] y1=[2.4118,2.3837,1.5294,2.6,1.5663] x2=x1; y2=[0.64,0.83034,0.76093,0.32199,0.55581] plt.plot(x1,y1,color='r',label='test') plt.plot(x2,y2,color='g',label='test2') plt.title(r'人生若只如初见') plt.legend() plt.text(1, 3.0, r'何事秋风',color='r',fontsize=15) plt.text(3, 3.0, r'悲画扇',color='r',fontsize=15)
用Pycharm运行不出图
plt.show()
保存图片到本地
其中dpi为图像的清晰度,可改高一点 比如600,图片会更大更清晰
plt.savefig('图片名字.png', dpi=300, bbox_inches='tight')#指定分辨率
其他
python plt画图横纵坐标0点重合
#移位置 设为原点相交 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))
y坐标轴反向
ax.invert_yaxis() #y轴反向
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python画散点图
2022-04-20 14:03:58最近在搞聚类算法,所以难免会用到一些散点图的用法,总结一下,方便以后参考。
前言
最近在搞聚类算法,所以难免会用到一些散点图的用法,总结一下,方便以后参考。
一、散点图函数
#首先调用一下画图的库
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)#记得用完了这个函数要show一下,不然成不了图片
plt.show()二、函数参数介绍
x,y:长度相同的数组,也就是我们即将绘制散点图的数据点,输入数据。用来表示散点图的横纵坐标,例如一个(100,99)的数据,x=100,y=99
s:点的大小,默认 20,也可以是个数组,数组每个参数为对应点的大小,数值越大对应的图中的点越大。
c:点的颜色,默认蓝色 ‘b’,也可以是个 RGB 或 RGBA 二维行数组。
写一下常用的颜色所对应的数组:
‘b’ blue
‘g’ green
‘r’ red
‘c’ cyan
‘m’ magenta
‘y’ yellow
‘k’ black
‘w’ whitemarker:点的样式,默认小圆圈 ‘o’。
常用的点的样式:
‘.’:点(point marker)
‘,’:像素点(pixel marker)
‘o’:圆形(circle marker)
‘v’:朝下三角形(triangle_down marker)
‘^’:朝上三角形(triangle_up marker)
‘<‘:朝左三角形(triangle_left marker)
‘>’:朝右三角形(triangle_right marker)
‘1’:(tri_down marker)
‘2’:(tri_up marker)
‘3’:(tri_left marker)
‘4’:(tri_right marker)
‘s’:正方形(square marker)
‘p’:五边星(pentagon marker)
‘*’:星型(star marker)
‘h’:1号六角形(hexagon1 marker)
‘H’:2号六角形(hexagon2 marker)
‘+’:+号标记(plus marker)
‘x’:x号标记(x marker)
‘D’:菱形(diamond marker)
‘d’:小型菱形(thin_diamond marker)
‘|’:垂直线形(vline marker)
‘_’:水平线形(hline marker)cmap:Colormap,默认 None,标量或者是一个 colormap 的名字,只有 c 是一个浮点数数组的时才使用。如果没有申明就是 image.cmap。
还没搞明白这玩意的用法。norm:Normalize,默认 None,数据亮度在 0-1 之间,只有 c 是一个浮点数的数组的时才使用,改变点的亮度。
vmin,vmax:亮度设置,在 norm 参数存在时会忽略。
alpha:透明度设置,0-1 之间,默认 None,即不透明。
linewidths:标记点的长度。
edgecolors:颜色或颜色序列,默认为 ‘face’,可选值有 ‘face’, ‘none’, None。表示的是点的描边的颜色,例如 edgecolors=‘r’ 就是让边的颜色为红色。
plotnonfinite::布尔值,设置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 绘制点。
**kwargs::其他参数。
三、代码实例
在这里我们先引入一个点的数据命名为 data.txt
151,54 137,55 95,66 156,91 193,101 58,104 133,105 120,118 167,136 110,149 96,174 22,184 60,193 88,198 177,202 213,235 133,249 127,255 70,257 40,273 64,271 168,286 126,325 132,335
读入点的数据并画图,我们这里是用的pandas读的,pandas读出来之后数据格式比较麻烦,我们得对他进行数据处理。
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #读入文件 file_path = "data.txt" df = pd.read_table(file_path, header=None) #定义 x y变量 x = [] y = [] #定义颜色变量 color = ['c', 'b', 'g', 'r', 'm', 'y', 'k', 'w'] #用for循环将文件中的值赋值给x,y for i in range(len(df[0])): x.append(int(df[0][i].split(',')[0])) y.append(int(df[0][i].split(',')[1])) #画图 plt.scatter(x, y, c=color[1], edgecolors='r') plt.show()
代码所示图的样式:
在这里我在附一张用Kmeans聚类算法画的图。
这里我聚成了4个类,分别用不同的颜色和图形来表示,效果很明显。总结
散点图的函数参数有很多,但常用的参数为(x,y,c,marker,edgecolors),其余的如果不是特别专业基本用不到。还有就是里面所用到的参数都是list类型,如果不是记得将他们转换。
本文参数的类型介绍参考至菜鸟教程:Matplotlib 散点图,附上网址https://www.runoob.com/matplotlib/matplotlib-scatter.html,如有侵权联系删除。
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import matplotlib.patches as patches import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*15+range(1,101) }) my_dpi=96 fig1 = plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) ax1 = fig1.add_subplot(111) ax1.plot( 'x', 'y', data=df, linestyle='none', marker='o') ax1.add_patch( patches.Rectangle( (20, 25), # (x,y) 50, # 宽度 50, # 高度 # 可以使用“角度”添加旋转 alpha=0.3, facecolor="red", edgecolor="black", linewidth=3, linestyle='solid' ) ) plt.show()
import matplotlib.patches as patches import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*15+range(1,101) }) my_dpi=96 fig1 = plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) ax1 = fig1.add_subplot(111) ax1.plot( 'x', 'y', data=df, linestyle='none', marker='o') ax1.add_patch( patches.Circle( (40, 35), # (x,y) 30, # 半径 alpha=0.3, facecolor="green", edgecolor="black", linewidth=1, linestyle='solid' ) ) plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd my_dpi=96 plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*15+range(1,101) }) plt.plot( 'x', 'y', data=df, linestyle='none', marker='o') plt.plot([80, 40], [30, 90], color="skyblue", lw=5, linestyle='solid', label="_not in legend") plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd my_dpi=96 plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*15+range(1,101) }) plt.plot( 'x', 'y', data=df, linestyle='none', marker='o') plt.axvline(40, color='r') plt.axhline(40, color='green') plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd my_dpi=96 plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*15+range(1,101) }) plt.plot( 'x', 'y', data=df, linestyle='none', marker='o') plt.text(40, 00, r'equation: $\sum_{i=0}^\infty x_i$', fontsize=20) plt.show()
import matplotlib.patches as patches import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*15+range(1,101) }) my_dpi=96 fig1 = plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) ax1 = fig1.add_subplot(111, aspect='equal') ax1.plot( 'x', 'y', data=df, linestyle='none', marker='o') ax1.add_patch( patches.Ellipse( (40, 35), # (x,y) 30, # 宽度 100, # 高度 45, # 半径 alpha=0.3, facecolor="green", edgecolor="black", linewidth=1, linestyle='solid' ) ) plt.show()
from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*15+range(1,101), 'z': (np.random.randn(100)*15+range(1,101))*2 }) my_dpi=96 plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) plt.subplot(121) plt.plot( 'x', 'y', data=df, marker='o', alpha=0.4) plt.title("A subplot with 2 lines") plt.subplot(122) plt.plot( 'x','z', data=df, linestyle='none', marker='o', color="orange", alpha=0.3) plt.show()
from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*15+range(1,101), 'z': (np.random.randn(100)*15+range(1,101))*2 }) my_dpi=96 plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) plt.subplot(211) plt.plot( 'x', 'y', data=df, marker='o', alpha=0.4) plt.title("A subplot with 2 lines") plt.subplot(212) plt.plot( 'x','z', data=df, linestyle='none', marker='o', color="orange", alpha=0.3) plt.show()
from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*15+range(1,101), 'z': (np.random.randn(100)*15+range(1,101))*10 }) my_dpi=96 plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex=True, sharey=True) axes[0].plot( 'x', 'y', data=df, marker='o', alpha=0.4) axes[1].plot( 'x','z', data=df, linestyle='none', marker='o', color="orange", alpha=0.3) axes[0].title.set_text('These 2 plots have the same limit for the Y axis') plt.show()
from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*15+range(1,101), 'z': (np.random.randn(100)*15+range(1,101))*2 }) my_dpi=96 plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) plt.subplot(221) plt.plot( 'x', 'y', data=df, marker='o', alpha=0.4) plt.subplot(222) plt.plot( 'x','z', data=df, linestyle='none', marker='o', color="orange", alpha=0.3) plt.subplot(223) plt.plot( 'x','z', data=df, linestyle='none', marker='D', color="green", alpha=0.3) plt.subplot(224) plt.plot( 'x','z', data=df, marker='o', color="grey", alpha=0.3) plt.show()
from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*15+range(1,101), 'z': (np.random.randn(100)*15+range(1,101))*2 }) my_dpi=96 plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) fig=plt.figure() plt.subplot(221) plt.plot( 'x', 'y', data=df, marker='o', alpha=0.4) plt.title('title of fig A', fontsize=10, color='grey', loc='left', style='italic') plt.tick_params(labelbottom='off', bottom='off') plt.subplot(222) plt.plot( 'x','z', data=df, linestyle='none', marker='o', color="orange", alpha=0.3) plt.title('title of fig B', fontsize=10, color='grey', loc='left', style='italic') plt.tick_params(labelbottom='off', bottom='off') plt.subplot(223) plt.plot( 'x','z', data=df, linestyle='none', marker='D', color="green", alpha=0.3) plt.title('title of fig C', fontsize=10, color='grey', loc='left', style='italic') plt.subplot(224) plt.plot( 'x','z', data=df, marker='o', color="grey", alpha=0.3) plt.title('title of fig D', fontsize=10, color='grey', loc='left', style='italic') plt.suptitle('A title common to my 4 plots', y=1.02) plt.show()
from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np my_dpi=96 plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*15+range(1,101), 'z': (np.random.randn(100)*15+range(1,101))*2 }) ax1 = plt.subplot2grid((2, 2), (0, 0), colspan=2) ax1.plot( 'x', 'y', data=df, marker='o', alpha=0.4) ax2 = plt.subplot2grid((2, 2), (1, 0), colspan=1) ax2.plot( 'x','z', data=df, marker='o', color="grey", alpha=0.3) ax3 = plt.subplot2grid((2, 2), (1, 1), colspan=1) ax3.plot( 'x','z', data=df, marker='o', color="orange", alpha=0.3) plt.show()
from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np my_dpi=96 plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*15+range(1,101), 'z': (np.random.randn(100)*15+range(1,101))*2 }) ax1 = plt.subplot2grid((2, 4), (0, 0), colspan=4) ax1.plot( 'x', 'y', data=df, marker='o', alpha=0.4) ax2 = plt.subplot2grid((2, 4), (1, 0), colspan=3) ax2.plot( 'x','z', data=df, marker='o', color="grey", alpha=0.3) ax3 = plt.subplot2grid((2, 4), (1, 3), colspan=1) ax3.plot( 'x','z', data=df, marker='o', color="orange", alpha=0.3) plt.show()
from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np my_dpi=96 plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*15+range(1,101), 'z': (np.random.randn(100)*15+range(1,101))*2 }) ax1 = plt.subplot2grid((2, 2), (0, 0), colspan=1) ax1.plot( 'x', 'y', data=df, marker='o', alpha=0.4) ax2 = plt.subplot2grid((2, 2), (1, 0), colspan=1) ax2.plot( 'x','z', data=df, marker='o', color="grey", alpha=0.3) ax3 = plt.subplot2grid((2, 2), (0, 1), rowspan=2) ax3.plot( 'x','z', data=df, marker='o', color="orange", alpha=0.3) plt.show()
from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np my_dpi=96 plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) df=pd.DataFrame({'x': range(1,101), 'y': np.random.randn(100)*15+range(1,101), 'z': (np.random.randn(100)*15+range(1,101))*2 }) plt.plot( 'x', 'y', data=df, marker='o', color='mediumvioletred') plt.show()
本博主新开公众号, 希望大家能扫码关注一下,十分感谢大家。
本文来自:https://github.com/holtzy/The-Python-Graph-Gallery/blob/master/PGG_notebook.py
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案件回顾饭团销售额下滑现有冰激凌店一年的历史销售数据数据包括单日的销售量、气温、周几(问题:如何用这些数据预测冰激凌的销量? 模拟实验与分析将数据存储为csv格式,导入python。 并画出散点图,观察气温和销售量的关系。 import pandas as pdicecream = pd.read_csv(icecream.csv)importmatplotlib.pyplot as ...
一般分三步:(1)画散点图,找模型; (2)进行回归模型的参数估计; (3)检验前面分析得到的经验模型是否合适。 画散点图创建一个datatemp的文件夹...上一篇文章讲了最小二乘算法的原理。 这篇文章通过一个简单的例子来看如何通过python实现最小乘法的线性回归模型的参数估计。 王松桂老师《线性统计模型—...
2.pngdef print_scatter_draw(): 画散点图 return:x=np.random.rand(1000) y=np.random.rand(len(x)) #绘图plt.scatter(x,y,color=b,label=scatter draw, ...5.pngcopy的文章 数据挖掘之matplotlib入门发现python的代码粘贴过去,因为缩进,需要重新修改,有点麻烦 百度云 源码分享,下载下来,体验运行吧。? 图像...
datinglabels = file2matrix(datingtestset2.txt) import matplotlibimportmatplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()ax =fig.add_subplot(111)ax.scatter(datingdatamat, datingdatamat, 15.0*array(datinglabels),15.0*array(datinglabels)) #scatter函数是用来画散点图的plt.show() 结果显示 1-4. 准备数据: ...
datinglabels = file2matrix(datingtestset2.txt) 1 import matplotlib2 importmatplotlib.pyplot as plt3 fig = plt.figure()4 ax = fig.add_subplot(111)5ax.scatter(datingdatamat, datingdatamat, 15.0*array(datinglabels),15.0*array(datinglabels)) #scatter函数是用来画散点图的6 plt.show()结果显示?...
流程图如下:扩容python 会根据散列表的拥挤程度扩容。 “扩容”指的是:创造更大的数组,将原有内容拷贝到新数组中。 接近 23 时,数组就会扩容。 根据键查找“键值对”的底层过程我们明白了,一个键值对是如何存储到数组中的,根据键对象取到值对象,理解起来就简单了。 a.get(name)gaoqi当我们调用 a.get(“name”)...
画散点图如下:# 散点图from pylab import *n = 1024x = np.random.normal(0,1,n)y =np.random.normal(0,1,n)scatter(x,y)show()显示: ? 画条形图如下:#条形图from pylab import *n = 12x = np.arange(n)y1 = (1-xfloat(n)) *np.random.uniform(0.5,1.0,n)y2 = (1-xfloat(n)) *np.random.uniform(0.5,1.0,n)bar(x, ...
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python绘制散点图并标记序号的方法
2020-09-19 20:51:05今天小编就为大家分享一篇python绘制散点图并标记序号的方法,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画散点图-python中画散点图
2020-10-28 22:46:25(15 * np.random.rand(N))**2 # 点的半径范围:0~15 # 画散点图 plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5, marker=(9, 3, 30)) plt.show() 这里用到一个matplotlib.pyplot子库中画散点图的函数 matplotlib.... -
python使用matplotlib画柱状图、散点图
2021-01-01 13:24:42本文实例为大家分享了python使用matplotlib画柱状图、散点图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 柱状图(plt.bar) 代码与注释 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(9... -
python画折线图的程序
2021-01-21 17:30:56前做PPT要用到折线图,嫌弃EXCEL自带的看上去不好看,就用python写了一个画折线图的程序。 import matplotlib.pyplot as plt x=[1,2,3,4,5,6] y1=[35000,85000,120000] y2=[45000,85000,100000] y3=[25000,65000,... -
python画折线图代码-Python绘制折线图和散点图的详细方法介绍(代码示例)
2020-11-01 13:10:54本篇文章给大家带来的内容是关于Python绘制折线图和散点图的详细方法介绍(代码示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。1、绘制折线图和散点图要用到matplotlib下的pylab,因此我们... -
Python 画散点图
2021-01-06 11:11:44Python 画散点图 # 2020.01.06 By yangbocsu 参考:https://blog.csdn.net/w576233728/article/details/86538060 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #matplotlib画图中中文显示会有问题,需要... -
用python画折线图
2021-07-16 19:48:38需要用到的库matplotlib 主要用到的函数是plot(x,y,ls='-', lw=2, label='xxx', color='g') x:横轴数据 y:纵轴数据 ls:线条类型 lw:...plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('折线图') 显示所画的图 plt.show() -
python画折线图详解-python如何画折线图
2020-11-01 12:49:37python画折线图利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图:# -*- coding: UTF-8 -*-import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt#这里导入... -
python 画折线图加一个legend
2020-11-20 19:52:44展开全部from math import factorialimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#阶乘def fact(n):return factorial(n)#Catalan公式def cat_direct(n):return fact(2*n) // fact(n + 1) // fact(n)max = 20... -
python画折线图详解-利用python画出折线图
2020-11-01 12:41:42本文实例为大家分享了python画折线图的具体代码,供大家参考,具体内容如下# encoding=utf-8import matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import * #支持中文mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']names = ['... -
python画散点图 字体格式
2021-05-12 20:08:14python画散点图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from matplotlib.font_manager import FontProperties '''plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['... -
python绘制简单折线图代码示例
2020-09-20 23:36:25主要介绍了python绘制简单折线图代码示例,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。 -
python matplotlib折线图样式实现过程
2020-09-18 12:15:28主要介绍了python matplotlib折线图样式实现过程,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,需要的朋友可以参考下 -
Python画折线图之seaborn
2020-07-08 17:52:42import matplotlib.pylab as plt import seaborn as sns import numpy as np np.random.seed(0) my_dpi=96 plt.figure(figsize=(480/my_dpi, 480/my_dpi), dpi=my_dpi) values=np.cumsum(np.random.randn(1000,1))... -
python画折线图参数配置
2021-06-09 18:42:45python画折线图参数配置 1.设定x,y坐标轴间隔 2.中文显示,搞定 3.网格线显示,搞定 4.数值显示,简化阅读繁琐程度 5.设置折线的颜色 #解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.... -
python画折线图代码-python画折线示意图实例代码
2020-11-01 12:49:38python画折线图方法前做PPT要用到折线图,嫌弃EXCEL自带的看上去不好看,就用python写了一个画折线图的程序。import matplotlib.pyplot as pltx=[1,2,3,4,5,6]y1=[35000,85000,120000]y2=[45000,85000,100000]y3=... -
怎么用Python画散点图
2021-01-29 21:51:14散点图是显示成对数据集的可视化关系的好选择。比如显示了你的用户们已有的朋友数和他们每天花在网站上的分钟数之间的关系:friends = [ 70, 65, 72, 63, 71, 64, 60, 64, 67]minutes = [175, 170, 205, 120, 220, ... -
python 画散点图
2020-12-29 08:51:49上一篇文章介绍的怎么话...上次画正弦图用到了两个库numpy,matplotlib.pyplot 同样画散点图 也要用到这两个库。新建sandian.py内容如下import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npn = 2048X = np.random.n... -
利用python绘制散点图
2018-10-23 20:21:53本代码是利用python绘制散点图,使用xlrd读取Excel文件, -
python画折线图详解-Python数据可视化(一) 绘制折线图和散点图
2020-11-01 13:08:12数据可视化示例对数据可视化的浅认知数据可视化是任何数据科学或机器学习的重要组成部分。可视化能将数据以更加直观的...选择工具:matplotlibPython数据可视化最流行的工具之一是matplotlib,它是一个数学绘图库,...