使用 matplotlib 绘制多彩的曲线 源码及参考链接 效果图 [multicolors_line.png] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot...as plt from matplotlib.collections import LineCollection from matplotlib.colors import ListedColormap...([points[:-1], points[1:]], axis=1) fig, axs = plt.subplots(2,1,sharex=True,sharey=True) """ 创建一个从数据点到颜色的...) lc.set_linewidth(2) line = axs[1].add_collection(lc) fig.colorbar(line, ax=axs[1]) plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下...LineCollection 大概是一个“线段集合”的类 matplotlib.collections.LineCollection(segments, *args, zorder=2, **kwargs
外摆线（Epicycloid）是一个非常有趣的曲线，它是由一个圆在另一个圆的外面滚动时所描绘出来的轨迹。...以下是使用 Python 和 matplotlib 绘制外摆线的代码：问题背景在尝试使用计算机绘制外摆线时，我遇到了一些问题。...因此，当 r = d = 1 且 R = 3 时，外摆线应该看起来像这样：但是，这肯定不是我使用计算方法最终得到的结果。...也许我的公式是错的，但我刚刚与数学堆栈交换的几个人一起检查了一遍，我们无法弄清楚哪里出了问题。如果我的方法是错误的，应该使用什么方法来计算外摆线？...Theta 是参数方程的参数，它不是曲线点的极角（实际上它是小圆圈中心的极角），因此 x 和 y 是可以直接使用的笛卡尔坐标。只需为每个步骤绘制该点。
Matplotlib引领数据图表绘制 前言 在数据科学领域，数据可视化是一种强大的工具，能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。...Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库，为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本文将深入探索Matplotlib。...matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 设置 figure Matplotlib 绘制的图形都在一个默认的 figure 中，我们可以自己创建 figure...我们可以使用x和y关键字绘制一列与另一列。 绘图方法允许除默认线图之外的少数绘图样式。 这些方法可以作为plot()的kind关键字参数提供。...通过学习和应用Matplotlib，我们能够将复杂的数据转化为直观的图表，更好地理解数据，支持决策和分析。
背景介绍 今天我们将学习如何在Matplotlib中使用子图。使用子图，以便我们可以以更面向对象的方式使用Matplotlib。...我们将学习如何使用子图来绘制我们在之前的文章中关于开发语言工资的数据图表，然后我们将学习如何使用子图在一个图上创建多个图。让我们开始吧... ?...入门实例 首先我们从data.csv文件中读取数据，进行绘制： ?...import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager plt.style.use...font_manager.\ FontProperties(fname='C:\\Windows\\Fonts\\msyh.ttf') ax1.legend() ax1.set_title('年龄的平均薪水图
使用 matplotlib 绘制条形码 源码及参考链接 效果图 [barcode.png] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...ax.set_axis_off() # 隐藏 ax 的坐标轴 ax.imshow(code.reshape(1,-1), # 必须将(N,1)转化为(N,1), 否则会报错 cmap=...'binary', # 设置为二值图 aspect='auto') # aspect 设置坐标轴的长宽比 plt.show() 简单的介绍其中的 API plt.figure...() figsize=(w,h) 窗口的宽和高，单位为英尺； dpi=100 窗口的分辨率，默认值为100； num=None 图窗的唯一标识，和 MATLAB 的机制类似的； fig.add_axes...(rect, projection=None, polar=False) rect 设置坐标轴在窗口的位置和大小[left, bottom, width, height]； projection
此外，matplotlib还有一个基于图像处理库（如开放图形库OpenGL）的pylab接口，其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。...与MATLAB的比较 pyplot是matplotlib的一个模块，它提供了一个类似MATLAB的接口。 matplotlib被设计得用起来像MATLAB，具有使用Python的能力。...图形绘制相较Gnuplot更加美观 高度依赖其他包，如Numpy。只适用于Python：很难/不可能在Python以外的语言中使用。...图形绘制相较Gnuplot更加美观 高度依赖其他包，如Numpy。 只适用于Python：很难/不可能在Python以外的语言中使用。...脚本 坐标轴,线等实际的绘制 matplotlib图形的绘制 将数据进行可视化,更直观的呈现 使数据更加客观、更具说服力 折线图 plt.plot() 用来展示数据的变化趋势 (两张图放在同一个画布中
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = ["hubei","huangshi","wuhang","beijing","shanghai
标签：Python，Matplotlib Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。...使用Matplotlib，可以使用各种图表类型绘制数据，包括折线图、条形图、饼图和散点图。 Matplotlib允许绘制单个图表，但也允许以网格的形式一次绘制多个图表。...在本文中，将详细演示如何使用Matplotlib库绘制多个图。 绘制单个图 在展示如何绘制多个图之前，先通过一个演示如何使用Matplotlib绘制单个图的示例，确保掌握了基本原理。...要使用Matplotlib绘图，使用Matplotlib库中的pyplot子模块。 具体来说，要绘制折线图，需要从pyplot模块调用plot()函数，并将x轴和y轴的值列表传递给它。...绘制多个图形 一旦知道怎么做，就可以绘制多个图了。同样，Matplotlib允许以网格的形式绘制多个图。
除了绘制经典的二维图表外，matplotlib还支持绘制三维图表，通过mplot3d工具可以实现，只需要在axes对象中指定projection参数为3d即可，常见的折线图，散点图，柱状图，等高线图等都可以进行三维图表的绘制...，只需要同时提供x,y,z三个坐标轴对应的值即可，下面来看下具体用法 1....折线图 示例如下 >>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes...除了以上基本类型外，matplotlib还支持更多的3D图表类型，具体用法请查看官方文档。 ·end·
使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import...matplotlib.dates as mdates fig, ax = plt.subplots() """生成数据""" beginDate = '2012-01-01' endDate =...（旋转）使得每个字符串有足够的空间而不重叠 fig.autofmt_xdate() plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下，具体参数或用法可以点击查看。...matplotlib.dates.datestr2num() 将日期转化为天数差 numpy.datetime64() 将数字（天数差）转为日期对象 numpy.datetime64 matplotlib.dates.MonthLocator...() 配合设置日期刻度间隔 matplotlib.dates.DateFormatter() 设置日期显示格式 fig.autofmt_xdate() 自动调整坐标轴，未调用字符串会重叠在一起 [未调整字符串
image.png 大家可以去翻看历史文章，附有完整代码和数据，有兴趣做些可视化探索。 大数据告诉你，台风最喜欢在我国哪个省市登陆 这次的文章不研究台风数据，而是尝试用Python来绘制台风路径。...主要第三方库 用到的主要工具包有pandas、numpy、matplotlib、cartopy、shapely，前三个库大家可能都熟悉，下面介绍下后两个库的使用场景。...❝cartopy：基于matplotlib的python地理数据处理和可视化库，本文会用来展示地图 shapely: 是一个对几何对象进行操作和分析的Python库，本文用来处理点线数据 ❞ cartopy...方式有很多种，既可以用离线的GeoJson数据，也可以用JPG图片，或者第三方库提供的地图。 我这里用的是cartopy内置的地图数据，可以很方便的修改配置属性。...：用来绘制图表 import matplotlib.pyplot as plt # shapely：用来处理点线数据 import shapely.geometry as sgeom import warnings
本文主要演示如何使用matplotlib绘制三维图形。直接上代码，关键语句配有注释方便理解。...import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot...mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10 fig = plt.figure() # 设置三维图形模式 ax = fig.gca(projection='3d') # 测试数据...np.pi, 100) z = np.linspace(-4, 4, 100) / 4 r = z**3 + 1 x = r * np.sin(theta) y = r * np.cos(theta) # 绘制图形
很多从事外推职业的朋友总是在为找不到好的平台而郁闷，发外推网的QQ群里也总是有人在询问最近有什么排名比较好的平台，求发布平台;其实找可以发布的外推平台并不是一件多么麻烦的事情，下面就来简单介绍一下常见的几种找外推平台的方法...： 首先是从竞争对手那里挖掘平台，比如直接在百度里面搜索竞争对手的电话，QQ，微信号之类的，这些信息都可以能够从对方的网站里面找到。 ...第二种是比较古老的方法，就是直接搜索对手的网址例如：domain: www.fawaitui.com 第三种是比较高级的一种方法，直接在搜索引擎里面搜索下面任意一行的字符 intitle：关键词...搜集文章(把搜集文章几个字替换成你想要的关键词) intitle:bbs 广告(把广告2个字可以替换成外推区，之类的) inurl:bbs 关键词 (论坛类) inurl:blog 关键词...最后，你需要知道的是，在任何平台里，在搜索引擎里面的展现，都是有周期性的，所以我们最好隔一段时间就找一次，当然，更方便的方法就是您可以访问发外推网，我们会频繁更新最新的网址!
前言 项目目标 在数据分析领域，清晰且具有吸引力的数据可视化对于有效地传达信息至关重要。...Matplotlib 是 Python 中最受欢迎的数据可视化库之一，它提供了强大的功能来创建各种类型的图表。...那么有位读者提出如何使用matplotlib画一个有端的线段标注想要的数据 项目方法 在这篇博文中，我们将探讨如何利用 Matplotlib 创建一种特殊的图形元素——带有端头的垂直线段，这种线段可以用来强调数据中的特定点或区间...下面的代码定义了一个名为 draw_capped_line 的函数，该函数会在给定的轴上绘制一条垂直线段，并在该线段的两端添加水平的小横杠（端头）。...导入库 In [2]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 简单示例 复杂示例 小结 通过上面的代码，我们可以看到如何使用 matplotlib
本文介绍基于Python中matplotlib模块与seaborn模块，利用多个列表中的数据，绘制小提琴图（Violin Plot）的方法。 ...小提琴图作为一种将箱型图与核密度图分别所能表达的信息相结合的数据可视化图，在数据分析中得以广泛应用；本文就详细介绍在Python中，对存储于多个列表（List）中的数据，绘制小提琴图的方法。...其中，绘制得到的结果如下图所示。 本文用到的完整代码如下所示。...；li_1、li_2与li_3是三个列表，其各自的元素个数可以相同，也可以不同，我们稍后需要分别对三者中的数据绘制小提琴图；plt.figure(dpi = 300)表示设置绘图的DPI为300，其后的第一句代码..."] = False是为了防止图中出现无法绘制负号的情况；随后，label表示刻度标签的具体内容，font_1来设置坐标轴标签的字体大小。
文章目录 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 2.准备数据 3.函数用法 3.1函数plot()--展现变量的趋势变化 3.2函数scatter()--寻找变量之间的关系...3.3函数xlim()--设置x轴的数值显示范围 3.4函数xlabel()--设置x轴的标签文本 3.5 函数grid()--绘制刻度线的网格线 3.6 函数axhline()--绘制平行与x轴的水平参考线...3.7 函数axvspan()--绘制垂直于x轴的参考区域 3.8 函数annotate()--添加图形内容细节的指向型注释文本 3.9 函数text()--添加图形内容细节的无指向型注释文本 3.10...函数title()--添加图形内容的标题 3.11 函数legend()--标识不同图形的文本标签图例 函数综合应用 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 在一个图形输出窗口中...2.准备数据 我们可以导入第三方包NumPy和快速绘图模块pyplot，matplotlib库就是建立在科学计算包NumPy基础之上的Python绘图库。
微信公众号：yale记 关注可了解更多的教程。问题或建议，请公众号留言; 背景介绍 今天我们将学习如何使用Matplotlib绘制实时数据图表。...我们将学习如何监控不断更新的CSV文件，并在该文件进入时绘制该CSV文件中的值。这对于绘制来自API或传感器或任何其他频繁来源的数据非常有用。让我们开始吧... ?...动态生成数据 接下来我们模拟一个实时数据的产生，动态的追加到data.csv文件中去，来看代码实现： import csv import random import time x_value = 0...total_1 + random.randint(-6, 8) total_2 = total_2 + random.randint(-5, 6) time.sleep(1) 绘制实时数据图表...我们来实现动态读取上边生成的data.csv文件，进行实时的绘制图表信息： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation
Python 数据可视化入门-使用 Matplotlib 绘制基础与高级图表数据可视化是数据分析中至关重要的一部分。通过可视化，我们可以更直观地理解数据中的模式、趋势和异常。...Matplotlib 会自动处理图例和标签。6.2 使用 Pandas 绘制时间序列图Pandas 也可以方便地处理时间序列数据并进行可视化。...，并使用 Pandas DataFrame 的 plot 方法绘制时间序列图。...总结在这篇文章中，我们探讨了如何使用 Matplotlib 创建各种类型的基本数据可视化图表，从简单的折线图到复杂的动态和交互式图表。...与 Pandas 结合使用:从 Pandas DataFrame 创建图表: 直接使用 DataFrame 的 plot 方法绘制图表。时间序列图: 使用 Pandas 处理和可视化时间序列数据。
1 正文 数据预处理 用 Pandas 从 'data.csv' 中加载数据（2006 年 1 月到 2020 年 4 月 10 日上证和标普 500 的日收盘价），csv 数据的截屏如下： 下列代码注意三个细节...使用 animation 库里的 FuncAnimation()，其调用形式为 FuncAnimation( fig, animate, frames...好了，静态横轴的代码详细解释完了，我相信你们可以看懂动态横轴的代码了。最大的变化就是所有数据都是用 [-1] 来索引，因为每次我们都只画最新的数据。...这些后期制造大家可以按自己的需求和喜好来做，核心还是用 matplotlib 做出动态图。...2 总结 由于我刚接触这个用 matplotlib 画动图，就是有天一个读者在微信群给我看了这样的视频，我觉的很酷而且记得 matplotlib 可以画动图就是试着实现。
文章目录 使用统计函数绘制简单图形 1.函数bar()--用于绘制柱状图 2.函数barh()--用于绘制条形图 3.函数hist()--用于绘制条形图 4.函数pie()--用于绘制饼图 5.函数polar...使用统计函数绘制简单图形 1.函数bar()–用于绘制柱状图 函数功能： 在x轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名： plt.bar(x, y) 参数说明： x: 标示在x轴上的定性数据的类别 y...函数功能： 在y轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名： plt.barh(x, y) 参数说明： x: 标示在y轴上的定性数据的类别 y: 每种定性数据的类别的数量 # -*- coding: utf...函数功能： 绘制定性数据的不同类别的百分比 调用签名： plt.pie(x) 参数说明： x: 定性数据的不同类别的百分比 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib...: y轴方向的数据点的误差计算方法 xerr: x轴方向的数据点的误差计算方法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace
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