Matplotlib作为强大的数据可视化工具,一直备受Python数据爱好者们追捧。网络上虽有零零散散的教程,但并不是非常的系统和直观,往往我们遇到一些问题的时候还是要去百度或者到官网上寻求方法。
【导语】如何将我们的数据以更好的形势呈现出来?擅长不同编程语言的程序员会选择各自技术范畴内成熟、好用的工具包,比如 R 语言的开发者最常使用的是 ggplot2,但它不支持 Python;以前 Python 语言的开发者使用最多的是 matplotlib,一个很强大的可视化库,不过它的局限也非常严重,制作交互式图表也是一件难事。今天要给大家推荐一个新的工具——Altair,一个 Vega-Lite 的包装器,也许这些概念你都还不没了解过,接下来我们就在下面的文章为大家作介绍。
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。
本节提要:不满意最开始那一版的折线图教程,所以进行了这一强化版的撰写。主要针对matplotlib中的折线图,对关键字指令升级梳理,希望能帮助新入门的小伙伴。
今天是数据处理专题的第11篇文章,我们继续来介绍matplotlib这个包的使用方法。
导读:绘图是数据分析工作中的重要一环,是探索过程的一部分。Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python包之一,本文主要介绍数据可视化分析工具:Matplotlib。
版权声明:由于公众号后台规则问题,本文暂时无法设置原创标记,但仍属原创内容,微信公众号“Python小屋”坚持只发原创技术文章。
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理,在本节中将分享异常值的判断和处理方法。
作为成熟的科研图表,图例的重要性是不言而喻的。所谓一图敌千言,在气象科研领域,图表是进行数据可视化的利器,而图例是帮助阅读者理解图表信息的关键。绘图库matplotlib中专门辟出一个命令——Legend进行设置。下面首先介绍其常用关键字参数。
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。
本篇文章主要介绍了matplotlib的数据关系型图表的分类、对每个类别做了简介,并初步对数值关系型常见图表的实现方式做了探讨。
1.2 使用matplotlib.pyplot中的annotate()函数标注文字
Matplotlib 是一个 Python的2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过Matplotlib,开发者可以仅需几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。
导读 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 以下内容来自「Github」,为《PythonDataScienceHandbook[1]》(Python 数据科学手册[2])第四章「Matplotlib」介绍部分。全部内容都在以下环境演示通过: numpy:1.18.5 pandas:1.0.5 matplotli
棉棒图传递了柱状图和条形图相同的信息,只是将矩形换成线条,这样可以减少展示空间,重点放在数据上,看起来更加简洁美观。相对于柱状图,棉棒图更加适合用于数据量较多的情况。
Seaborn 是基于 matplotlib 开发的高阶 Python 数据可视图库,用于绘制优雅、美观的统计图形。
众所周知,Python 的应用是非常广泛的,今天我们就通过 matplotlib 库学习下如何制作精美的子弹图
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。
本节提要:colorbar刻度标签的进一步操作、不使用默认ax传入自定义colorbar、matplotlib.colors与colorbar的结合操作。
实际上,本文介绍了能从经典的《定量信息的视觉展示(The Visual Display of Quantitative Information)》(Edward Tufte)中学到的大部分知识,以及如何在Python中实现它。
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python Matplotlib库:统计图补充 ---- Python Matplotlib库:统计图补充 1.引言 2.直方图 3.箱线图 4.误差条图 5.小提琴图 6.尖峰栅格图 7.二维直方图/散点密度图 8.Hexbin散点图 9.扇形图 ---- 1.引言 上两期我们讲了 Matplotlib 库
颜色显然比图形风格的其他方面都更加重要,因为颜色使用得当就可以有效显示或隐藏数据中的特征。有许多的好资源都可以了解关于在可视化中使用颜色的技巧,推荐Rob Simmon的《series of blog posts》和这篇进阶的技术文章,matplotlib文档现在也有一个很好的教程,说明了如何在内置色彩映射中构建的一些感知特性。
#MatLab 数据分析 制作图标 #Excel 在设计的时候 做的是小数据处理 数据分析师 7k 8k #tableau 处理的数据比Excel大一些 mysql postgreSQL Hadoop(分布式文件存储) #python 和 C 和 Java 和 Go 操控的时候 速度非常的快 DataFrame Matplotlib 1.主要是用于图形可视化 2.绘制2D图,绘制3D图 3.主要表达的意思:使数据更加客观一些,更具有说服力 Seaborn 1.图形可视化库 2.图
案例代码已上传:Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN
本节提要:关于一些不常见的colorbar的仿制:弯曲与环形的colorbar、两端分离的colorbar、收缩colorbar的主副刻度、双刻度列colorbar、截取与拼接cmap、外部颜色引入cmaps与palettable库包、特别的格式定制、levels等距而colorbar刻度距离不等距、其他类型的伪colorbar、使刻度侧的框线与colorbar柱体分离。
本节提要:仿制中央气象台气象服务图片、关于cartopy里的投影与转换、cartopy中extent与boundary。
在我们绘制有色阶的图片时,多会用到colorbar这个关联利器,色条可以直接将数值与颜色连接在一起。常用的scatter、contourf是非常适合使用的。第一节我们来简要谈谈常用的colorbar参数,以后例子都基于contourf命令。
提要中提到的这几种图形都是在气象上比较常用的,地形剖面主要研究地貌对降雨、气流的影响作用;纬度高度剖面图可以用来分析降雨的某些条件,如湿层深厚、上干下湿、风向风速等;时间纬度图研究某个固定经度上的值随时间的演变(这是和大气环流一般自西向东相匹配的,所以时间经度图比较少见)。
Matplotlib虽然提供了丰富而强大的接口用于数据的可视化,但在展现多类数据关系时,需要较多数据处理过程,语句就变得繁琐,因此seaborn针对这类需求,基于matplotlib提供了更高层的接口,擅长统计数据的可视化。seaborn可视化的写法和matplotlib基本相同。其代码框架如下:
❝本文完整代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/FefferyViz ❞ 1 简介 大家好~热衷于钻研复刻优秀数据可视化作品的费老师我🧐,最近的业余时间主要沉迷于撰写「Python+Dash快速web应用开发」系列文章,「在模仿中精进数据可视化」系列文章有两个月没更新了,今天继续捡起来🥳。 我们今天要复刻的数据可视化作品,是前段时间在微博刷屏的下面这张网易数读的作品,基于作业帮的用户画像数据对哪个地方的学习是“熬夜冠军”进行了可视化表达: 📷 图1
Python中可以通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图。Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlib.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt.
对于折线图的绘制,在之前文章的示例中都有使用,在面向对象绘图方法中,一般是创建axes实例后调用plot()方法实现折线图绘制,并通过传递各种参数实现对图像的设置。散点图的绘制通过axes实例的scatter()方法来实现。scatter()方法的参数和参数取值与绘制折线图的plot()方法基本一致,所以本文将两种图放在一起进行介绍。
为了更好的看出文字和坐标的关系,我在图中添加了水平和垂直方向的辅助线, 可以看到,文字的左下角对应的是我们提供的坐标,这个和R语言中默认的文字中心为点的坐标不一样。
随着数据科学的发展,数据分析或者数据挖掘已经越来越受到各种业务的重视,比如商业、生产等领域,各种决策也更多地依靠数据分析的结果,逐渐减少个人经验和“拍脑门”“抖机灵”等在决策中的成分。
直方图能帮助迅速了解数据的分布形态,将观测数据分组,并以柱状条表示各分组中观测数据的个数。简单而有效的可视化方法,可检测数据是否有问题,也可看出数据是否遵从某种已知分布。
在matplotlib中,bar命令用于绘制柱状图,基本用法如下在matplotlib中,bar命令用于绘制柱状图,基本用法如下在matplotlib中,bar命令用于绘制柱状图,基本用法如下在matplotlib中,bar命令用于绘制柱状图,基本用法如下在matplotlib中,bar命令用于绘制柱状图,基本用法如下
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
人工智能研究的负责人Yan Lecun说,非监督式的学习——教机器自己学习,而不用被明确告知他们做的每一件事是对还是错——是实现“真”AI的关键。
本节提要:关于等值线的一些操作,解决等值线标签无法正常显示的问题,等值线填色图的阴影操作。
此图例指南是legend()中可用文档的扩展 - 请在继续阅读本指南之前确保你熟悉该文档(见篇尾)的内容。
上来先说个正事,这将是一个关于 Python 可视化的系列文章。将会陆续由浅入深更新不同 Python 可视化库的使用。本篇相当于一个开篇,先给大家介绍一下这个系列即将常用到的库。
通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习,在拿到一份矢量数据开始分析时,对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要的步骤。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云