大家好，最近在研究在搞Python的大作业，有个需求就是利用Matplotlib画几个像模像样的统计图然后合并在一张图中，因为此前很少用这方面的东西，所以折腾了不少时间，今天介绍一下。...1 subplot多合一 其实，利用python 的matplotlib包下的subplot函数可以将多个子图放在同一个画板上。...在此之前，我们先来看一个案例： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']...好了，以上就是Matplotlib绘制多图的内容，是不是很简单呢！喜欢的小伙伴可以收藏一下，万一哪天就用得上了呢。.../85276736 Matplotlib的子图subplot的使用 https://www.jianshu.com/p/de223a79217a 使用matplotlib:subplot绘制多个子图
绘图系列是为了给出一些图形绘制示例，便于快速绘制一些图形。此系列不受所用语言和工具的限制，可能会使用 python，matlab，ncl，idl以及其它一些语言或是工具。...就以python来开篇，利用python中的matplotlib可视化库来绘制等值线图，并自定义colorbar。...# 先导入所需库 import numpy.ma as nm import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm, colors from...,resolution='l',area_thresh=10000) m.drawcoastlines() # 绘制海岸线 m.drawstates() # 绘制美国州界 m.drawcountries...上述方式除了绘制等值线图之外还添加了地图信息，如果不想添加地图信息的话，可以不导入 Basemap： import numpy.ma as nm import matplotlib.pyplot as
Python 的 matplotlib 库来绘制图表。...2.简单易用：matplotlib-cpp 提供了与 matplotlib 类似的函数和方法，使得在 C++ 中绘制图表变得直观和易于理解。...3.支持多种图表类型：matplotlib-cpp 支持绘制多种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等。你可以选择适合你数据展示需求的图表类型。...这使得你可以利用 Python 在图表方面丰富的生态系统和强大的功能来扩展你的 C++ 应用程序。 2....matplotlibcpp; int main() { std::vector x_data, y_data; double x, y; std::ifstream file("data.txt
本节继续探讨数值关系型图表的绘制，主要探讨了气泡图、三维散点图、等高线图和曲面图的绘制方法。...示例代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(0) x = 4 + np.random.normal...levels：如果为整数n，则在z的最大值和最小值之间自动寻找不大于n+1条间隔的最优化等高线。也可以传入数组，表示等高线的值，但是必须从大到小排列。...axes3D.plot_surface(x,y,z,**args) 代码示例（使用上一个例子的数据）： from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot...(X, Y, Z(X, Y), cmap = 'jet', alpha = .8) #绘制等高线图，offset表示z值所处位置 labels = ax2.contour(X, Y, Z(X, Y),
使用 Matplotlib 进行三维绘图的示例 我们首先使用Matplotlib库绘制 3D 轴。为了绘制 3D 轴，我们只需将plt.axes()的投影参数从 None 更改为 3D。...库的 3D 线框图 使用 Matplotlib 库绘制等高线图 等值线图采用二维规则网格中的所有输入数据，并在每个点评估 Z 数据。...我们使用 ax.contour3D 函数来绘制等高线图。等高线图是可视化优化图的绝佳方法。 ...绘制函数的 3D 等高线图 在 Python 中绘制曲面三角剖分 上图有时过于受限且不方便。...绘制等高线图的表面三角测量图 在Python中绘制莫比乌斯带 莫比乌斯带也称为扭曲圆柱体，是一种没有边界的单面表面。
代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 1000) y=0 for k in range
下面是Matplotlib的一些主要功能： 绘图风格和类型：Matplotlib支持各种绘图风格和类型，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等，可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据...数据可视化：Matplotlib使得将数据转化为可视化表示变得简单，可以使用Matplotlib绘制图表来展示数据的分布、趋势、关系等，这有助于更好地理解数据和发现潜在的模式和关联。...等高线图（Contour Plot） 用于显示二维数据的等高线图，其中不同高度的曲线表示不同数值 import numpy as np import matplotlib.pyplot...5, 5, 100) y = np.linspace(-5, 5, 100) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2)) # 绘制等高线图...使用plt.contour(X, Y, Z)绘制等高线图，其中X和Y表示坐标点的网格，Z表示对应位置的数据值。 10.
下面是Matplotlib的一些主要功能： 绘图风格和类型：Matplotlib支持各种绘图风格和类型，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等，可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据...数据可视化：Matplotlib使得将数据转化为可视化表示变得简单，可以使用Matplotlib绘制图表来展示数据的分布、趋势、关系等，这有助于更好地理解数据和发现潜在的模式和关联。...spm=1001.2014.3001.5501 5. 3D等高线图（3D Contour Plot） import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np...使用ax.contour3D函数绘制了3D等高线图。 x_mesh、y_mesh和z参数分别表示等高线图的x、y和z坐标数据。 50参数表示等高线图的轮廓线数量（可以根据需要调整）。...运行示例代码后，将看到一个3D等高线图，其中等高线的位置和形状由z数组确定。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义等高线高度函数 def f(x, y): return (1 - x / 2 +...定义x, y x = np.linspace(-3, 3, n) y = np.linspace(-3, 3, n) # 生成网格数据 X, Y = np.meshgrid(x, y) # 填充等高线的颜色..., 8是等高线分为几部分 plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 8, alpha = 0.75, cmap = plt.cm.RdBu) # 绘制等高线 C = plt.contour...(X, Y, f(X, Y),8, colors = 'black', linewidth = 0.5) # 绘制等高线数据 plt.clabel(C, inline = True, fontsize...RdBu Colormap可以参考http://matplotlib.org/users/colormaps.html 上图函数三维图像 import numpy as np import matplotlib.pyplot
等高线 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def meanHigh(): ''' 等高线图 '''...8, alpha=0.75, cmap=plt.cm.hot) # 绘制等高线 C = plt.contour(X, Y, (1 - X / 2 + X ** 5 + Y ** 3) *...# 添加数值 plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10) plt.xticks(()) plt.yticks(()) # 绘制等高线数据...3D曲面 ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow')) # 绘制从3D曲面到底部的投影...2.10. figure绘制子图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.gridspec as gridspec
#方法一，利用关键字 from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #定义坐标轴 fig =...13*np.random.random(100) xd = 5*np.sin(zd) yd = 5*np.cos(zd) ax1.scatter3D(xd,yd,zd, cmap='Blues') #绘制散点图...ax1.plot3D(x,y,z,'gray') #绘制空间曲线 plt.show() ?...4.等高线 同时还可以将等高线投影到不同的面上： from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D...5.随机散点图 可以利用scatter()生成各种不同大小，颜色的散点图，其参数如下： #函数定义 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, #散点的大小
有三个 Matplotlib 函数可以帮助完成这个任务：`plt.contour用于等高线图，plt.contourf用于填充的等高线图，plt.imshow``用于显示图像。...我们首先为绘图配置笔记本，并导入我们将使用的函数： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white...在这里，我们还指定我们想要绘制更多的线 - 数据范围内的 20 个等距间隔： plt.contour(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy'); 在这里，我们选择了RdGy（Red-Gray...这可以通过将等高线数设置为非常高的数量来解决，但这会使的绘图相当低效：Matplotlib必须为等高线中的每个阶梯渲染一个新的多边形。...例如，在这里我们将使用部分透明的背景图像（通过alpha参数设置透明度）和绘制在上面的等高线图，标签在它上面（使用plt.clabel()函数）： contours = plt.contour(X, Y
关系（六）利用python绘制二维密度图 二维密度图（2D Density Chart）简介 二维密度图可以表示两个数值变量组合的分布，通过颜色渐变（或等高线高低）表示区域内观测值的数量。...既可以识别数据集中趋势，也可以分析两个变量之间是否存在某种关系等， 快速绘制 基于seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt...# 导入数据 df = sns.load_dataset('iris') # 利用kdeplot函数快速绘制 sns.kdeplot(x=df.sepal_width, y=df.sepal_length...) plt.show() 基于matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import...seaborn主要利用kdeplot绘制二维密度图，可以通过seaborn.kdeplot[1]了解更多用法 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot
z=f(x,y)等高线，以点(2,2)为圆形的同心圆 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d..., 40是等高线分为几部分 plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 40, alpha = 0.8, cmap = plt.cm.RdBu) # 绘制等高线 #C = plt.contour...(X, Y, f(X, Y),15, colors = 'black', linewidth = 0.5) # 绘制等高线数据 plt.clabel(C, inline = True, fontsize...1，边界变为w/cX+b/c=0,这样处理会使我们方便很多 两个边界线距离 要求距离最大值，转化为求||W||最小值，等价于求||W||最小值，看看有哪些约束条件 即 问题演变为 可以利用前面讨论不等式求极值...（W,0）0是对b求偏导数，可以通过SMO算法求解,就出lambda大于0的，对应的X就是边界点， 利用上面等式就可求出 还有一个非常美的性质 下面看一个简单的例子 适合红绿两个类分类直线很多，但是只有图中直线能都将两类之间距离达到最大
One of these is seaborn 中文pdf plot创建 在matplotlib中，所有plot都存在与Figure对象中，需要先利用matplotlib.pyplot.Figure...图例 plt.label/ax.legend用来创建图例，每一个曲线的label可以在plot函数调用时进行指明 loc:调节图例显示位置 plot decoration 装饰有两种方法，一种是利用...'weight' : 'bold', 'size' : 'small'} plt.rc('font', **font_options) 等高线绘制...linewidths : float or array-like, default: rcParams[“contour.linewidth”] (default: None) 仅适用于轮廓线等高线的线宽...如果是一个数字，所有的轮廓线都将用这个线宽绘制。 如果是序列，则按升序绘制级别，并按指定的顺序绘制线宽。
这一次为大家介绍Matplotlib的使用，包括绘图，绘制点和线，以及图像的轮廓和直方图，代码简洁，通俗易懂，旨在让零基础的读者也可以轻松上手！...它可以很好地帮助我们处理数学运算，绘制图表，或者在图像上绘制点、直线和曲线，具有比PIL更强大的绘图功能。Matplotlib中的PyLib接口包含很多方便用户创建图像的函数。...除此之外，我们还可以对坐标轴的绘制进行设置，具体代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-np.pi...其中contour()本应用于设置等高线，用法为： contour(Z) ：绘制矩阵Z的等高线 contour(Z,n) ：设置等高线的根数（画出来有n根等高线） contour(Z,v) ：v是元素随下标单调递增的一维向量...，用来设置等高线的值。
数据可视化应用场景数据可视化主要有以下应用场景：企业领域：利用直观多样的图表展示数据，从而为企业决策提供支持；股票走势预测：通过对股票涨跌数据的分析，给股民提供更合理化的建议；商超产品销售：对客户群体和所购买产品进行数据分析...Matplotlib 从配置文件 matplotlibrc 中读取相关配置信息，比如字体、样式等，因此我们需要对该配置文件进行更改。...等高线有时也被称为 “Z 切片”，如果您想要查看因变量 Z 与自变量 X、Y 之间的函数图像变化（即 Z=f(X,Y)），那么采用等高线图最为直观。...Matplotlib API 提供了绘制等高线（contour）与填充等高线（ contourf）的函数。这两个函数都需要三个参数，分别是 X、Y 与 Z。...以下示例展示了如何绘制三维正弦等高线图。
在绘制3D图形方面，Matplotlib提供了一个子模块，名为mpl_toolkits.mplot3d，用于创建和展示三维图形。...这个坐标轴对象将用于绘制和控制3D图形的各个方面。 一旦创建了3D坐标轴对象，我们可以使用它的方法来绘制各种3D图形，例如散点图、线图、曲面图等。...除了绘制基本的3D图形之外，Matplotlib还提供了许多其他功能，如设置坐标轴范围、添加标签和标题、设置颜色映射等。你可以根据具体的需求和数据特点来使用这些功能，以创建出令人满意的3D图形。...viridis') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() 5. 3D等高线图...3D等高线图 ax.contour3D(x_mesh, y_mesh, z, 50, cmap='viridis') # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel
下面是Matplotlib的一些主要功能： 绘图风格和类型：Matplotlib支持各种绘图风格和类型，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等，可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据...数据可视化：Matplotlib使得将数据转化为可视化表示变得简单，可以使用Matplotlib绘制图表来展示数据的分布、趋势、关系等，这有助于更好地理解数据和发现潜在的模式和关联。...spm=1001.2014.3001.5501 5. 3D等高线图（3D Contour Plot） 3d绘图类型（5）3D等高线图（3D Contour Plot）_QomolangmaH的博客-CSDN...使用ax.quiver函数绘制了3D向量场图。 x_mesh、y_mesh、z_mesh和u、v、w参数分别表示向量场的位置和对应的向量分量。...ax.quiver函数将根据提供的数据在每个位置绘制一个箭头表示向量的方向和强度。 使用ax.set_xlabel、ax.set_ylabel和ax.set_zlabel函数设置了坐标轴的标签。
通过将参数的传递方式从字符串改为布尔值，我们可以消除警告信息，使得我们的代码更加规范和可维护。在实际应用中，我们可以根据具体的绘图需求，采用适当的解决方法，以获得更好的效果。...Matplotlib使得用户可以创建各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等等。它常用于数据分析、科学研究、报告生成等领域。2....Matplotlib的特点以下是Matplotlib的一些主要特点：易于使用：Matplotlib提供了简单直观的绘图接口和丰富的绘图样式选项，使得用户能够轻松绘制各种类型的图表。...丰富的图表类型：Matplotlib提供了多种常见的图表类型，如线图、散点图、直方图、饼图、等高线图、3D图等，满足了不同数据类型和展示需求。3....3D绘图：Matplotlib提供了绘制3D图表的功能，例如曲面图、散点图和等高线图等。可以使用mpl_toolkits.mplot3d模块中的类和方法来创建和定制3D图表。
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