基础误差条 调用一个 Matplotlib 函数就能创建一个基础的误差条： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use...Matplotlib 提供了三个有用的函数来处理这项任务：plt.contour绘制轮廓图，plt.contourf来绘制填充区域颜色的图表以及plt.imshow来展示图像。...我们可以将上面的图改为填充轮廓图来解决这个问题，使用plt.contourf()函数（注意函数名最后有个 f，代表填充 fill），这个函数的语法基本上与plt.contour()保持一致。...Matplotlib 的颜色条是独立于图表之外的一个类似于比色卡的图形，用来展示图表中不同颜色的数值含义。...jet色图，在 Matplotlib 2.0 版本之前都是默认的色图，是定性色图的一个例子。jet作为默认色图的位置其实有点尴尬，因为定性图通常都不是对定量数据进行展示的好选择。
Matplotlib 提供了三个有用的函数来处理这项任务：plt.contour 绘制轮廓图，plt.contourf 来绘制填充区域颜色的图表以及 plt.imshow 来展示图像。...我们可以将上面的图改为填充轮廓图来解决这个问题，使用 plt.contourf() 函数（注意函数名最后有个 f，代表填充 fill），这个函数的语法基本上与 plt.contour() 保持一致。...Matplotlib 的颜色条是独立于图表之外的一个类似于比色卡的图形，用来展示图表中不同颜色的数值含义。...（1）自定义颜色条 颜色条可以通过cmap参数指定使用的色谱系统（或叫色图）： plt.imshow(I, cmap='gray'); 所有可用的色图都可以在 plt.cm 模块中找到；在 IPython...jet 色图，在 Matplotlib 2.0 版本之前都是默认的色图，是定性色图的一个例子。jet作为默认色图的位置其实有点尴尬，因为定性图通常都不是对定量数据进行展示的好选择。
3.误差可视化 image.png 基础误差条 调用一个 Matplotlib 函数就能创建一个基础的误差条： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot...Matplotlib 提供了三个有用的函数来处理这项任务：plt.contour绘制轮廓图，plt.contourf来绘制填充区域颜色的图表以及plt.imshow来展示图像。...我们可以将上面的图改为填充轮廓图来解决这个问题，使用plt.contourf()函数（注意函数名最后有个 f，代表填充 fill），这个函数的语法基本上与plt.contour()保持一致。...Matplotlib 的颜色条是独立于图表之外的一个类似于比色卡的图形，用来展示图表中不同颜色的数值含义。...jet色图，在 Matplotlib 2.0 版本之前都是默认的色图，是定性色图的一个例子。jet作为默认色图的位置其实有点尴尬，因为定性图通常都不是对定量数据进行展示的好选择。
ax2的第三个参数“go--”是matlab风格的绘图，ax3上给出了点的标记maker，这一块是可以自己定义的，可以参考我上一篇文章数据分析 ——数据可视化matplotlib(一)。...在同一个图中画两条或多条线： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd fig, ax1 = plt.subplots...参数中density控制Y轴是概率还是数量，与返回的第一个的变量对应。...pctdistance=1.12百分比距离圆心的距离，默认是0.6. 2.6 等高线图（轮廓图） #等高线图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy...上面画了两个一样的轮廓图，contourf会填充轮廓线之间的颜色。数据x, y, z通常是具有相同 shape 的二维矩阵。
题目：平面上给定n条线段，找出一个点，使这个点到这n条线段的距离和最小。
不过本帖对其继续改进，利用条件格式设置单元格的边框线，来绘制省界线条，避免了地图图形的线条与单元格之间吻合精度不够的问题，使地图更整洁干净。 ?...作图步骤： 1、在MapCells工作表中准备约300*300个单元格区域，设置行高列宽，使单元格呈小正方形。把这个区域定义名称为MapCells，便于后续选中设置。...2、在这个区域上放置一个透明的中国地图轮廓图形。《用地图说话》范例包中提供了这样的素材，复制粘贴过来，调整大小，设置无填充色即可。...幸好的是，我在网上找到了一个Excel文件，它有约200*250个格子，格子里填写的是1~34个数字，对应每个省，形成一幅中国分省地图。不知道它原来是怎么填写的，反正看起来精度还不错。...选中MapCells区域，条件格式->新建规则，新建4条规则： =J10J9，那么显示上边框线 =J10J11，那么显示下边框线 =J10I10，那么显示左边框线 =J10K10，那么显示右边框线
basemap基于matplotlib开发，所以它具有创建数据可视化的所有功能，必须配合matplotlib使用。...只需要几行代码就可以画一张世界地图： from mpl_toolkits.basemap import Basemap import matplotlib.pyplot as plt map = Basemap...，你还可以画： 风勾图 轮廓图 填充轮廓图 伪彩色图 地理标记图 矢量场流线图 实景地图 多子图地图 3D地图 示例代码及basemap学习网站：https://basemaptutorial.readthedocs.io.../en/latest/ 注：由于basemap仅支持Py2，matplotlib会暂停对basemap的维护，cartopy取代basemap成为matplotlib阵营里地图可视化的领头兵。...之前写过一个geopandas的入门教程，供大家参考： geopandas，用python画地图原来这么简单！ 配合使用matplotlib，很简单的代码就可以画出漂亮的地图： -END-
Panes（窗格） UI刚开始是个白板–您可以用图像，图片，文本填充它。这些填充的数据出现在 Panes 中，您可以这些Panes进行 拖放，删除，调整大小和销毁操作。...vis.quiver : 绘出二维矢量场 vis.image : 图片 vis.text : 文本 vis.mesh : 网格图 vis.save : 序列化状态 关于上述API更详尽的解释将在下面给出...它需要一个形状为N或者N×M的tensor Y，用来指定 M条线的值(每条线上有N个点)。...和一个可供选择的 tensor X 用来指定对应的 x轴的值; X可以是一个长度为N的tensor（这种情况下，M条线共享同一个 x轴），也可以是形状和Y一样的tensor。...The following options are supported: options.fillarea : 填充线下面的区域 (boolean) options.colormap : 色图
---- ---- 一、简要谈谈折线图 折线图是科学或者商业图表中最为基础的一种了，其主要展示时间序列的变化情况，能够使读者了然数据的大小、升降、正负关系，还能展示各种折线数据的相对关系，但对整体——...B、横纵轴数据间接的传入 这种数据传入方式才是实用的，通过一个参数符号，连接plot与外部数据： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig...fill_between( )表示填充传递进去的的列表相夹的部分，比如下面子图1，仅传入（x,y1）那么就会将x与y1的相夹部分填充；子图2，传入(x,y1,1)，多了一个限定值1，那么就会绘制y1...某些时候，需要比较两根折线的相对大小，或者比较其大小的差值，可以使用在折线图之间填色的方法，该方法仍然用到C中的fill_between( )函数。...官网给出了解释： 以上图为例，蓝线和橙线在x=1.5这个地方是有交点，如果不开启interpolate，则填色时默认不填充这个交叉区域。一般来说，建议将其设置为True。
注意，以下演示的代码只是关键代码，重点在于解决思路。 一、绘制粒子轮廓图 首先要在canvas画布上绘制一个由粒子组成的轮廓图，记录下每一个粒子的坐标，这样才能有后续的动画。 1....获取图像的像素信息，并根据像素信息重新绘制出粒子效果轮廓图 canvas有一个叫getImageData的接口的，通过该接口可以获取到画布上指定位置的全部像素的数据： /*!...接下来就要把图像的粒子化轮廓图画出来了。那么，怎么做这个轮廓图呢，我们先读取每个像素的信息(用到上面的计算公式)，如果这个像素的色值符合要求，就保存起来，用于重绘在画布上。...引用了wikipedia里面的图： 上面两个图都是在绘制一条特定曲线，可以看出二次曲线需要一个特定控制点P1，三次曲线需要两个特定控制点P1和P2来确定一条曲线，高阶曲线甚至需要更多的控制点来确定曲线轨迹...cur_particle = particles[i]; // 如果单位时间超过delay,开始 if(cur_particle.count++ > cur_particle.delay) { // 设置画布的填充色
,cmap='RdBu_r') #省略部分内容 ac.levels#获得等值线的等级 cmap=cm.get_cmap('RdBu_r',len(cs.levels)-1) #获得等值线填色图的色条对应分级...通过中间的一个for循环，我们将每个等级的色条以颜色polygon的方法按顺序从左往右排列，变成一个视觉上的cbar，其实不是我们常规意义上的cbar。...在第一和第二小节中，我们就提取过colormap，并将其划分为levels的对应片段，并对每个polygon填色，实际上colormap就是一系列的色号拼接而成的一个数组。...cmaps他可以使你在matplotlib中使用NCL里的颜色条。matplotlib中自带的颜色条实在是比较少的，也难看。NCL中有许多经典的大气科学绘图配色可供使用。大牛写个包实在是嘉惠学林。...） 七、特别的格式定制 在matplotlib中可以使用format参数对cbar的刻度的格式修改，但是有时候会有些不一样的需求。比如下面一个色条： ?
= {'facecolor':'steelblue'}, # 指定箱体的填充色为铁蓝色 # 指定异常点的填充色、边框色和大小 flierprops = {'markerfacecolor...':'red', 'markeredgecolor':'red', 'markersize':4}, # 指定均值点的标记符号（菱形）、填充色和大小 meanprops...同理，如果数据点落在偏离均值正负3倍标准差之外的概率将会更小，可以认为这些数据点为极端异常点。为使读者直观地理解文中提到的概率值，可以查看标准正态分布的概率密度图，如下图所示： ?...利用正态分布的知识点，结合pyplot子模块中的plot函数绘制折线图和散点图，并借助于两条水平参考线识别异常值或极端异常值。...markeredgecolor='black', # 设置点的边框色 markerfacecolor='black') # 设置点的填充色 # 显示图形 plt.show()
第四个为使色条展示尖角的参数extend，他可以使色条展现出角的形状，其可选命令both表示两头都变尖，max表示数值大的那头变尖，min表示小的那头变尖。...当然，上面的都是最为基础的参数，你还可以进一步的做美化，其中，最常用的就是将色条作为一个子图来进行操作。...接下来，是一些比较没多大用处，但很有意思的colorbar操作。 一、如何使色条两侧各有一种刻度 ? 比如这张图的色条，左边是数值刻度，右边是文字刻度。...二、如何实现colorbar与其他子图的互动操作 这个是好像有一位小伙伴问过的，于是简单的做了一个，使折线图与色条在视觉上共用一个坐标轴（实际上是没有的）。 ?...三、不等距的色条 这是matplotlib官网上的一个例子，比较有意思，于是就搬过来了。基本上照源代码修改就能用了。
，因此先载入warnings，忽略警告 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...利用striplot可以锦上添花，加上散点图 # # 使振动值jitter=True 使各个散点分开，要不然会是一条直线 # # 注意这里将坐标图用ax来保存了哦，这样第二次才会在原来的基础上加点 ax...化为二维的曲线，曲线是一条傅里叶函数的样子，参数项为不同的特征值，臆想出来了自变量t,这样每个点都是一条曲线 # 画图的函数在下面，我们会发现相同种类的线总是缠绵在一起，可以和聚类混在一起噢，事实上他们与欧氏距离是有关系的...from pandas.tools.plotting import andrews_curves andrews_curves(iris.drop("Id", axis=1), "Species") 12 轮廓图...https://en.wikipedia.org/wiki/Parallel_coordinates # 轮廓图也是看高维数据的一种方法，将不同的特征放在横坐标，然后将各点的特征值放在纵坐标就可以了
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