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    Python-图表样式 (Python - Chart Styling)

    The charts created in python can have further styling by using some appropriate methods from the libraries used for charting. In this lesson we will see the implementation of Annotation, legends and chart background. We will continue to use the code from the last chapter and modify it to add these styles to the chart.

    通过使用用于图表的库中的一些适当方法,可以在python中创建的图表具有进一步的样式。 在本课程中,我们将看到注释,图例和图表背景的实现。 我们将继续使用上一章中的代码并对其进行修改,以将这些样式添加到图表中。

    添加注释 (Adding Annotations)

    Many times, we need to annotate the chart by highlighting the specific locations of the chart. In the below example we indicate the sharp change in values in the chart by adding annotations at those points.

    很多时候,我们需要通过突出显示图表的特定位置来对图表进行注释。 在下面的示例中,我们通过在这些点添加注释来指示图表中值的急剧变化。

    
    import numpy as np 
    from matplotlib import pyplot as plt 
    
    x = np.arange(0,10) 
    y = x ^ 2 
    z = x ^ 3
    t = x ^ 4 
    # Labeling the Axes and Title
    plt.title("Graph Drawing") 
    plt.xlabel("Time") 
    plt.ylabel("Distance") 
    plt.plot(x,y)
    
    #Annotate
    plt.annotate(xy=[2,1], s='Second Entry') 
    plt.annotate(xy=[4,6], s='Third Entry') 
    
    

    Its output is as follows −

    输出如下-

    chartstyle1.png

    添加图例 (Adding Legends)

    We sometimes need a chart with multiple lines being plotted. Use of legend represents the meaning associated with each line. In the below chart we have 3 lines with appropriate legends.

    有时我们需要绘制带有多条线的图表。 图例的使用表示与每一行相关的含义。 在下面的图表中,我们有3条带有相应图例的线。

    
    import numpy as np 
    from matplotlib import pyplot as plt 
    
    x = np.arange(0,10) 
    y = x ^ 2 
    z = x ^ 3
    t = x ^ 4 
    # Labeling the Axes and Title
    plt.title("Graph Drawing") 
    plt.xlabel("Time") 
    plt.ylabel("Distance") 
    plt.plot(x,y)
    
    #Annotate
    plt.annotate(xy=[2,1], s='Second Entry') 
    plt.annotate(xy=[4,6], s='Third Entry') 
    # Adding Legends
    plt.plot(x,z)
    plt.plot(x,t)
    plt.legend(['Race1', 'Race2','Race3'], loc=4) 
    
    

    Its output is as follows −

    输出如下-

    chartstyle2.png

    图表展示风格 (Chart presentation Style)

    We can modify the presentation style of the chart by using different methods from the style package.

    我们可以使用样式包中的不同方法来修改图表的表示样式。

    
    import numpy as np 
    from matplotlib import pyplot as plt 
    
    x = np.arange(0,10) 
    y = x ^ 2 
    z = x ^ 3
    t = x ^ 4 
    # Labeling the Axes and Title
    plt.title("Graph Drawing") 
    plt.xlabel("Time") 
    plt.ylabel("Distance") 
    plt.plot(x,y)
    
    #Annotate
    plt.annotate(xy=[2,1], s='Second Entry') 
    plt.annotate(xy=[4,6], s='Third Entry') 
    # Adding Legends
    plt.plot(x,z)
    plt.plot(x,t)
    plt.legend(['Race1', 'Race2','Race3'], loc=4) 
    
    #Style the background
    plt.style.use('fast')
    plt.plot(x,z)
    
    

    Its output is as follows −

    输出如下-

    chartstyle3.png

    翻译自: https://www.tutorialspoint.com/python_data_science/python_chart_styling.htm

    python 图表

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  • 资源名称:Python图表绘制:matplotlib绘图库入门资源截图: 资源太大,传百度网盘了,链接在附件中,有需要的同学自取。
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    如何解决python 图表中文显示乱码问题(matlplotlib 包)

    参考文章:

    (1)如何解决python 图表中文显示乱码问题(matlplotlib 包)

    (2)https://www.cnblogs.com/skyeva/p/9629354.html


    备忘一下。


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    今天介绍一些Python中用于画图表图形的类库。因为有些时候,他们跟matlab一样简单,方便。而且有些也具有非凡的表现力。

    1. matplotlib,官网:http://matplotlib.sourceforge.net/,Matplotlib 是一个由 John Hunter 等开发的,用以绘制二维图形的 Python 模块。它利用了 Python 下的数值计算模块 Numeric 及 Numarray,克隆了许多 Matlab 中的函数, 用以帮助用户轻松地获得高质量的二维图形。Matplotlib 可以绘制多种形式的图形包括普通的线图,直方图,饼图,散点图以及误差线图等;可以比较方便的定制图形的各种属性比如图线的类型,颜色,粗细,字体的大小 等;它能够很好地支持一部分 TeX 排版命令,可以比较美观地显示图形中的数学公式。个人比较推荐这个类库。查看例子
    2. Cairoplot,官网:http://linil.wordpress.com/2008/09/16/cairoplot-11/,(友情提示:需要翻墙)。Cairoplot在网页上的表现力堪比flex中的图表图形效果。但是这个似乎只能跑在linux平台上。所以很多windows用户估计要失望了。
    3. Chaco, 官网:http://code.enthought.com/chaco/,Chaco是一个2D的绘图库。其中文简单教程参考:http://hyry.dip.jp/pydoc/chaco_intro.html
    4. Python Google Chart,官网:http://pygooglechart.slowchop.com/。从命名方式来看,这个肯定与google chart扯上了关系。所以该类库是对Google chart API的一个完整封装。
    5. PyCha,官网:https://bitbucket.org/lgs/pycha/wiki/Home。PyCha可是说是Cairo 类库的一个简单封装,为了是实现轻量级,以及容易使用,当然还做了一些优化等。
    6. pyOFC2,官网:http://btbytes.github.com/pyofc2/。它是Open Falsh Library的Python类库。所以图形具有Flash效果,可以随鼠标移动动态显示图标中信息,这是优越于其他静态图示的。
    7. Pychart,官网:http://home.gna.org/pychart/。pyChart是用于创建高品质封装的PostScript,PDF格式,PNG,或SVG图表Python库。
    8. PLPlot,官网:http://plplot.sourceforge.net/。PLPlot是用于创建科学图表的跨平台软件包。以C类库为核心,支持各种语言绑定(C, C++, Fortran, Java, Python, Perl etc.)。开源免费。
    9. reportlab,官网:http://www.reportlab.com/software/opensource/。这个我们之前介绍过,参考http://www.codecho.com/installation-and-example-of-reportlab-in-python/。这个类库支持在pdf中画图表。
    10. Vpython,官网:http://www.vpython.org/index.html,VPython是Visual Python的简写,Visual是由Carnegie Mellon University(卡耐基-梅隆大学)在校学生David Scherer于2000年撰写的一个Python 3D绘图模块。
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  • import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用黑体显示中文 matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 正常显示负号
    import matplotlib 
    matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用黑体显示中文 
    matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 正常显示负号

     

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