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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

    展开全文
  • python中创建的图表可以通过使用用于制图的库中的某些适当方法进一步设置样式。 在本课中,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...

    在python中创建的图表可以通过使用用于制图的库中的某些适当方法进一步设置样式。 在本课中,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

    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,我们通过在这些点上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')

    执行上面示例代码,得到以下结果 -

    212170523_82648.png

    添加图例说明

    有时需要绘制多条线的图表。 图例的使用表示与每条线相关联的含义。 在下面的图表中,我们有3条适当的图例。

    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)

    执行上面示例代码,得到以下结果 -

    316170524_23863.png

    图表演示风格

    可以使用style包中的不同方法修改图表的表现风格。

    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)

    执行上面示例代码,得到以下结果 -

    865170525_41911.png

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  • python 图表 Python一直在发展势头,在已升至IEEE和PyPL的语言等级最高等级之后,已接近Tiobe语言受欢迎度指数的前三名。 Python已成为数据科学和机器学习中的一种流行选择,它正在Tiobe索引中排名第三的C ++上爬...

    python 图表

    Python一直在发展势头,在已升至IEEE和PyPL的语言等级最高等级之后,已接近Tiobe语言受欢迎度指数的前三名。

    Python已成为数据科学和机器学习中的一种流行选择,它正在Tiobe索引中排名第三的C ++上爬升,该C ++的流行是基于一种评估搜索引擎(例如Google,Yahoo和Wikipedia)中的搜索的公式。 在本月的索引中,Python以6.992%的排名位居第四,仅比C ++的7.471%少半个百分点。 (7月,两者之间的差距为1.254点。)

    [ 什么是Python? 您需要知道的一切 •教程: 如何开始使用Python 每个Python开发人员都有6个基本库 为什么应该使用Python进行机器学习 | 通过InfoWorld的App Dev Report新闻通讯了解编程方面的热门话题。 ]

    如果Python可以超越C ++,这将是该语言首次涉足Tiobe Top3。Tiobe不仅希望做到这一点,而且相信Python甚至可以上升到索引的第一位,而Java在大多数索引中都占据了这一位置。近几年

    Tiobe的八月排名如下:

    1. Java,评分为16.881%
    2. C,占14.966%
    3. C ++,占7.471%
    4. Python,占6.992%
    5. Visual Basic.Net,占4.762%
    6. C#,占3.541%
    7. PHP,占2.925%
    8. JavaScript,占2.411%
    9. SQL,占2.316%
    10. 组装率1.409%

    最新的PyPL和IEEE索引由Python统治。 PyPL根据对Google语言教程的搜索来评估受欢迎程度,而IEEE则针对社交聊天,开源代码制作和职位发布等上下文。 7月31日发布的2018年IEEE排名如下:

    1. Python
    2. C ++
    3. C
    4. Java
    5. C#
    6. PHP
    7. [R
    8. JavaScript
    9. 部件

    PyPL七月份的前十名是:

    1. Python,占有23.59%的份额
    2. Java,占22.4%
    3. JavaScript,占8.49%
    4. PHP,占7.93%
    5. C#,占7.84%
    6. C / C ++,占6.28%
    7. R,为(4.18%
    8. Objective-C,占3.4%
    9. 迅捷,百分之2.65
    10. Matlab,占2.25%

    翻译自: https://www.infoworld.com/article/3294899/python-scales-language-popularity-charts.html

    python 图表

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  • plotly.py 一个交互式、基于浏览器的python图表
  • 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。...

    64384eafc4bed2b082c64ef15431b756.gif

    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)

    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-

    3bf0fc503ccf1f7736fcd41ed827b038.png

    添加图例 (Adding 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)

    输出如下-6ba5efebeddbc09c3ea206da97135c85.png

    图表展示风格 (Chart presentation Style)

    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)

    输出如下-

    8da27fcf03d4e2b98ee4f37e9aa8b123.png

    翻译自:

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

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