命令式:matplotlib.pyplot.text,面向对象:matplotlib.axes.Axes.text。
其实一年前就有想法好好学学python里的画图库matplotlib库,主要是因为每次可视化一些结果的时候,都是搜一些别人写好的代码,看的时候感觉乱乱的,不是说别人写的乱,而是每个人在某些点上实现的方式不太一样,还有就是觉得,总用别人的,就觉得不是自己创造的,没有成就感。这段时间做了个比赛,可视化分析的时候,又在搜代码,想自己加点东西,感觉很费劲,又不知道该怎么加,所以决定好好学一下,并做好总结。
创建良好的可视化涉及引导读者并使图形讲述故事。在某些情况下,可以以完全可视的方式讲述这个故事,而不需要添加文本,但在其他情况下,需要小的文本提示和标签。也许你将使用的最基本的注释类型是轴标签和标题,但选项超出了这个范围。让我们看看一些数据,以及我们如何可视化和注释它,来有助于传达有趣的信息。 我们首先设置笔记本来绘图并导入我们将使用的函数:
matplotlib.text.Text实例有各种属性,可以通过关键字参数配置文本命令(例如,title(),xlabel()和text())。
最近看到很多盆友们用pyecharts、Bokeh和plotly等绘图库制作动态图,还有用pbi制作的,以及网页工具flourish等。其实matplotlib这个经典绘图库也是可以的,这不就来了嘛~
时间线是按时间顺序显示的事件列表。它通常是一个图形设计,显示一个长条,标有与之平行的日期,通常是同时期的事件。
最近阅读学习了林骥老师的《数据化分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习,而不是简单的重复。
今天在用matplotlib模块画各城市2019-nCoV疫情确诊人数和节前流入人口数的图的时候遇到了要给图中的点加上标签示意,原本图长这个样子
1897 年,意大利经济学家帕累托,在抽样调查的数据中发现,社会上 20% 的人拥有 80% 的财富。
第一次使用 Markdown Nice 进行公众号编写(其实刚开始运营公众号时也有使用过,奈于代码编辑就放弃,不过,现在“真香”了 ),希望熟悉后定制自己属于自己的主题。本期还是继续前面的Python-matplotlib 商业图表绘制系列的第5篇教程推文,目的还是为了熟悉matplotlib的绘图语法。
matplotlib是python的绘图库,主要用来绘制二维平面图。上手容易、简单,在python数据分析中有非常重要的作用。 基本上有两种使用 Matplotlib 的方法: 一、依靠 pyplot 自动创建和管理图形和轴,并使用 pyplot 函数进行绘图。 二、显式创建图形和轴,并在它们上调用方法(即“面向对象 (OO) 样式”)。
3)matplotlib的FontProperties和font_dict应用场景
之前的绘制图文Python-matplotlib 学术散点图完善Python-matplotlib 学术型散点图绘制 教程中,对学术散点图已经进行了较为完善的绘制教程,但这几天的通过准备 论文图表再现计划 以及后台小伙伴的留言,发现在绘制的相关性散点图中,各个范围的 Expected Error (EE)的统计个数没有在图表中进行展示 ,即下图中左下角的信息没有绘制。
箱线图(Boxplot) 是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图表,本期推文就如何使用matplotlib和seaborn 绘制出高度定制化的箱线图做出详细的讲解。
可视化对于大家来说确实是有关的,因为确实是直观的,每一组大数据如果可以用可视化进行展示的话可以让大家豁然开朗。但在另外一些场景中,辅之以少量的文字提示(textual cue)和标签是必不可少的。虽然最基本的注释(annotation)类型可能只是坐标轴标题与图标题,但注释可远远不止这些。让我们可视化一些数据,看看如何通过添加注释来更恰当地表达信息。
今天在查看资料时,看见一篇SCI论文的配图十分抢眼,图表的整体绘制不是很难,但整个配色还是瞬间让图表“高大上”起来,如下:
在昨天的文章人人都能看懂的Matplotlib绘图原理中,我们对Matplotlib的绘图机制进行了讲解,在弄清楚plt.xxxx和ax.xxxx中plt和ax区别之后,本文继续讲解xxxx究竟是什么。
在查找资料时看到了堆积柱状图,简单明了,而且绘制起来也不是很难,再结合自己的教程推文中也确实没有此类图表,即决定通过构建虚拟数据进行matplotlib堆积柱状图的绘制推文,详细内容如下:
比如说,为了对比分析某产品不同功能的用户满意度,经过问卷调查和数据统计,得到下面这个调查结果:
由于最近开始使用R-ggplot2绘制一些可视化作品,也慢慢发现ggplot2绘图的方便之处,但毕竟开始于Python绘图,我们也不能落下
图例非常容易使用,只要求用户命名图。Matplotlib将自动创建一个包含每个图形元素的图例。即使在大多数情况下,一个简单的legend() 调用就足够了,但图例还是提供了几个选项,允许我们自定义图例的各个配置。如使用
参考: https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%9B%9E%EF%BC%9AMatplotlib%E5%88%9D%E7%9B%B8%E8%AF%86/index.html
想必大家都知道各种各样的代码式浪漫,比如定制的二维码,让女友扫码后进入一个定制的 h5 页面,那么这个页面里可以放的内容是——
圆环图与饼图类似,也是反映各个部分的占比情况,看各种类型的数据与整体之间的关系。下面将展示一下在R与python中的实现方法。
新冠疫情对很多实体经济带来冲击的同时,也给很多公司带来了新的增长点。前段时间我看到图1所示的数据可视化作品,针对2020年1月1日到6月16日之间,世界范围内市值增大最多的25家公司进行可视化:
最近有小伙伴私信我关于matplotlib时间类型刻度的设置问题,第一感觉就是官网有好多例子介绍啊
最近有小伙伴私信我关于matplotlib时间类型刻度的设置问题,第一感觉就是官网有好多例子介绍
交通是产生温室气体排放的主要来源之一,而本期作为*(在模仿中精进数据可视化)*系列的第二期,将带大家以纯Python的方式对加拿大米西索加城市温室气体排放研究报告中的如图1所示的可视化作品进行复刻,它对温室气体排放来源中,交通方面的各排放源排放比例进行可视化:
今年肆虐全球的新冠疫情给世界各国经济都造成了相当大的影响,尤其对很多实体经济带来巨大冲击。不过,这期间也有不少公司保持了较高的增长。前段时间我看到一张数据图表(图1),针对2020年1月1日到6月16日之间,世界范围内市值增大最多的25家公司进行可视化:
交通是产生温室气体排放的主要来源之一,而本期作为(在模仿中精进数据可视化)系列的第二期,将带大家以纯Python的方式对加拿大米西索加城市温室气体排放研究报告中的如图1所示的可视化作品进行复刻,它对温室气体排放来源中,交通方面的各排放源排放比例进行可视化:
上期介绍了使用R-ggplot绘制基础柱形图的绘制推文,本期按照惯例,我们继续推出Python 版本的绘制方法,当然我们也是经过美化修饰的结果,毕竟要自己看的过去才行。本期推文主要涉及的知识点如下:
写着神经网络计算代码,对矩阵计算想整个清晰的展示方式,就想着用 Python 绘制下矩阵运算图。先偷懒一下,看看有没有人分享过代码?
Matplotlib可以说是Python最声名远扬的可视化库了,也是Python数据分析库的“三驾马车”之一。Matplotlib是基础而非常强大的可视化库,Seaborn等好用的可视化库是在前者的基础上进行的封装。Matplotlib擅长快速出简单的图、有丰富的接口进行精细化绘图、和Numpy结合做科学可视化及三维图配合默契、三维图。但也有些缺点,如不容易基于实用目的绘制有一定难度的图表(如小提琴图等)、标签等元素需指定坐标而不能自适应优化显示、难以实现交互。
最近有很多小伙伴私信我关于双Y轴图的绘制方法? 这里我就直接给出Python-matplotlib绘制方法和R-ggplot2的绘制方法,主要的知识点如下:
今天我给大家介绍下如何使用Python-Matplotlib库一步步绘制可以用于出版的图表(Publication Ready Plots)。接下来,将通过一个具体的小例子给大家讲解一下绘制流程,当然,最后还会介绍现成的第三方包绘制的绘制方法。
python绘图的包大家应该不会陌生,但是,对图的常规设置不一定会知道(其实自己也是才知道的),比如:坐标轴的字体大小、颜色设置;标题的字体颜色大小设置;线的粗细、颜色;图片风格的设置等。了解这些常规设置必定会让图片更加美观。
今天这篇推文,小编就对Python-matplotlib的一些基本绘图样式(字体、线类型、标记等)进行汇总统计,希望对小伙伴们有所帮助。主要内容如下:
类MATLAB API 最简单的入门是从类 MATLAB API 开始,它被设计成兼容 MATLAB 绘图函数。 让我们加载它: from pylab import * 使用 qt 作为图形后端: %matplotlib qt 示例 类MATLAB API 绘图的简单例子: from numpy import * x = linspace(0, 5, 10) y = x ** 2figure() plot(x, y, 'r') xlabel('x') ylabel('y') title('title') s
本系列是数据可视化基础与应用的第03篇,主要介绍基于matplotlib实现数据可视化。
开门见山,今天我们要模仿的数据可视化作品来自 「#TidyTuesday」 活动于2020年1月28日发布的「旧金山街道树木数据集」下的众多参赛作品中,由Philippe Massicotte创作的(如图1所示)非常受欢迎的 「Street trees of San Francisco」:
开门见山,今天我们要模仿的数据可视化作品来自#TidyTuesday活动于2020年1月28日发布的旧金山街道树木数据集下的众多参赛作品中,由Philippe Massicotte创作的(如图1所示)非常受欢迎的Street trees of San Francisco:
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