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在Python Matplotlib中制作瀑布图

标签:Python,Matplotlib,瀑布图 我们将用Python制作瀑布图,特别是使用matplotlib库。瀑布图显示了运行总数以及增减,这对于属性分析来说是很好的选择。...Matplotlib没有像“waterfall_chart()”这样的神奇函数,使我们能够用一行代码就绘制瀑布图。然而,可以使用一点小小的技巧在Python中自定义自己的瀑布图。...这两个新的列tot和tot1为我们提供了每个瀑布条的起点和终点。例如,在第2行Expenses(费用)中,起点是110,终点是90。...数据在num列中随时可用,让我们创建一个新的color列来存储每个类别的适当颜色。...下面将完整的瀑布图代码转换为一个方便的Python函数,以便以后可以重用它。该函数接受三个参数:包含数据的数据框架、要放置为x轴的数据列的名称以及要用作y轴的数据列的名称。

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教你在Tableau中绘制蝌蚪图等带有空心圆的图表(多链接)

本文将通过分享多种方法,包括成功的与失败的尝试,来讲解如何在Tableau中创建蝌蚪图等带有空心圆的图表。...蝌蚪图 在我们开始之前,这里有一个Emma Cosh(https://twitter.com/EGCosh)嘲笑过的蝌蚪图(不是用Tableau绘制的)。 这不是一个新的图表。...建立一个蝌蚪图是简单直接的:它从哑铃图开始。但是一个单点只能显示当前时段而无法显示前一个时段的信息。在Tableau中,哑铃图很容易构建。它需要两个轴,一个轴作为点,另一个轴作为线来连接点。...例如,在Mark的蝌蚪图变体中,它看起来像这样。 注意这些线穿过了圆圈并进入到了圆心。...带有空心圆圈的哑铃图: 前一时段用空心圆而当前时段用实心圆表示的哑铃图: 用白色圆圈在点与线之间构造间隙的哑铃图: 带有空心圆圈的棒棒糖图: 带有空心圆圈的折线图

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    在Win 78 中制作一个Ubuntu 14.04的Live USB

    安装Ubuntu的第一步是制作一个随身操作系统。如果你正在使用Windows XP,7,8 或者 8.1,你可以用Universal USB Installer去创建一个Live USB。...这是我最喜欢用的方法,而且它很容易使用。让我们看看如何很容易地在Windows 8 里制作一个Ubuntu 14.04的Live USB 。...里制作live USB的步骤: 第一步:下载Ubuntu ISO镜像 到Ubuntu网站下载你首选Ubuntu版本的ISO镜像。...会弹出一个警告,点击Yes. 等待一段时间,等待制作完成。你也可以把它放在后台运行。 也就是说,制作live USB需要几分钟时间。...一旦live USB制作完成,说明你可以安装Ubuntu 14.04了。希望这个教程能帮助你在Windows中轻松制作Ubuntu的Live USB。

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    【Rust日报】2024-04-30 在 Rust 中设计一个带有 unsafe & union 的高效内存布局

    在 Rust 中设计一个带有 unsafe & union 的高效内存布局 这是关于如何构建 CLI 电子表格程序的系列博文中的第一篇博文,主要是因为我厌倦了所有其他电子表格的缺陷。...在这篇博文中,我将设计电子表格单元格中每个值的内存布局,因此我们应该从以下问题开始:电子表格单元格包含什么? A number? Perhaps! A string of characters?...我不知道在 Excel 中是否是这种情况,但是在 Google Docs中,一个单元格可以被覆盖它的另一个单元格上显示的矩阵覆盖。矩阵和迭代器将是这个电子表格引擎的核心设计,但这是另一篇博文。...不过,这意味着值要么是前面列出的值之一,要么是生成这些值的迭代器。...手动实现 iter dyn TaggedPtr 的进一步讨论 使用 nolife 解决生命周期问题 该库允许构建包含引用的结构体,并使其与所引用的数据一起存活,而无需生命周期。

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    一个Tensor在深度学习框架中的执行过程简单梳理

    因为包括我的大多数人习惯在舒适区使用深度学习框架,对背后的原理可能没有深入了解,所以回答不了也很正常。...所以,接下来就一起看看一个Tensor在OneFlow深度学习框架中的执行过程吧。...OpExpr的指针,然后在构造函数里面调用了OpBuilder函数来创建了一个新的OpExpr。...虚拟机的轮询是在scheduler线程中,而worker线程则是处理一些阻塞的操作,这种操作比较慢不适合放到scheduler线程里面做。...每一种指令都会携带一个parallel_desc表示指令在哪些设备上执行(例如只在 1 号卡上执行,或在所有的卡上执行),还会绑定一个 StreamType,表示指令在哪种 Stream 上执行(在我们文章开头举的例子中

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    我的机器学习matplotlib篇导入画出第一个图形颜色,标记,线型刻度、标题、标签和图例!创建子图

    前言: matplotlib是python最常用的绘图库,能帮你画出美丽的各种图 导入 包含了中文显示,屏外显示 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...['axes.unicode_minus'] = False 画出第一个图形 figure图形,画的每个图只有一个figure对象 x= np.arange(-3,3,0.1) y1=np.sin...image.png 创建子图 在一个figure中显示多个图片 面向过程的方法,一步一步创建 x1=[1,2,3] y1=[5,7,4] x2=[1,2,3] y2=[10,14,12] plt.figure...() plt.subplot(221)#第一个子图 plt.plot(x1,y1,'ro--') plt.subplot(223) plt.plot(x2,y2,'bo-')#第二个子图 plt.show...(212) #在子图上画图 ax1.plot(np.random.randn(50).cumsum(),'r-') ax2.plot(np.random.randn(50).cumsum(),'b-'

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    基于Matplotlib的高级数据可视化技术与实践探索

    使用子图和轴的复杂布局有时,我们需要将多个图表放在一个复杂的布局中。Matplotlib允许用户通过GridSpec和subplot2grid来实现灵活的布局配置。...制作带有多个图层的图表在某些情况下,你可能需要在同一个图表上绘制多个图层,比如绘制不同类型的数据系列或叠加多个图形。...绘制带有误差条的图表在实际的数据分析中,数据点可能会有一定的误差。Matplotlib提供了绘制误差条(error bars)的功能,用于显示数据点的不确定性。...制作具有图层透明度的图表图层透明度可以帮助你在图表中显示多个重叠的数据系列,而不影响数据的可读性。...创建带有子图的自定义图表Matplotlib允许你创建包含多个子图的复杂图表布局。这可以通过subplot和GridSpec来实现,适用于需要在一个图形中展示多个相关图表的情况。

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    Matplotlib 中文用户指南 8.1 屏幕截图

    简单绘图 这里是一个带有文本标签的基本的绘图: 源代码 子图示例 多个轴域(例如子图)可使用subplot()命令创建: 源代码 直方图 hist()命令自动生成直方图,并返回项数或者概率: 源代码...路径示例 你可以使用matplotlib.path模块,在maplotlib中添加任意路径: 源代码 mplot3d mplot3d 工具包(见 mplot3d 教程和 mplot3d 示例)支持简单的三维图形...以下示例模拟 ChartDirector 中的一个财务图: 源代码 地图示例 Jeff Whitaker 的 Basemap 附加工具包可以在许多不同的地图投影上绘制数据。...源代码 EEG 示例 您可以将 matplotlib 嵌入到 pygtk,wx,Tk,FLTK 或 Qt 应用程序中。 这是一个名为 pbrain 的 EEG 查看器的屏幕截图。...下轴使用specgram()绘制其中一个 EEG 通道的频谱图。

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    Nature子刊:一个从大脑结构中识别阿尔茨海默病维度表征的深度学习框架

    作者在认知衰退的范围内发现了4种可重现的神经解剖学萎缩模式,并开发了量化任何个体中每种模式的表达水平的方法,从而形成了一个4维系统,可捕捉到AT(N)系统中“N”维的主要异质性模式。...图5b中的生存曲线显示,即使在基线时Abeta或pTau状态相似,具有不同模式类型的参与者在临床类别中表现出不同的进展率。...) 的箱须图,用于衡量Cox 比例风险模型在预测临床转换时间(从CN到MCI和MCI到痴呆症)中的性能。...模式路径对ATN框架的影响的假设流程图。级联的生物标志物可以遵循典型的AD途径,该途径在ADNI样本中最具代表性(红色)。...一些函数有可能实现分布上的相等,这就很难保证模型学到的映射与基本的病理进展密切相关。此外,在训练过程中,神经网络支持的映射函数往往会忽略子变量z的存在。

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    纯干货:手把手教你用Python做数据可视化(附代码)

    01 图片与子图 matplotlib所绘制的图位于图片(Figure)对象中。...▲图2 一个带有三个子图的空白matplotlib图片 使用Jupyter notebook时有个细节需要注意,在每个单元格运行后,图表被重置,因此对于更复杂的图表,你必须将所有的绘图命令放在单个的notebook...▲图4 增加子图后的数据可视化 你可以在matplotlib的官方文档中找到完整的图形类型。...使用子图网络创建图片是非常常见的任务,所以matplotlib包含了一个便捷方法plt.subplots,它创建一个新的图片,然后返回要给包含了已生成子图对象的NumPy数组: In [24]: fig...这些方法中的每一个对应于子图自身的两个方法;比如xlim对应于ax.get_lim和ax.set_lim。

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    数据可视化基础与应用-04-seaborn库从入门到精通01-02

    Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它构建在matplotlib之上,并与pandas数据结构紧密集成。...在幕后,seaborn处理从数据框架中的值到matplotlib能够理解的参数的转换。这种声明性方法使您能够将注意力集中在想要回答的问题上,而不是集中在如何控制matplotlib的细节上。...其次,这些参数,高度和方面,在matplotlib中参数化的大小与宽度、高度略有不同(使用seaborn参数,宽度=高度*方面)。最重要的是,这些参数对应于每个子图的大小,而不是整个图形的大小。...教程文档主要使用图形级函数,因为它们生成的图形稍微清晰一些,我们通常建议在大多数应用程序中使用它们。当你需要制作一个复杂的、独立的、包含多种不同情节类型的人物时,它们就不是一个好的选择。...这两个图都是图形级函数,默认情况下创建带有多个子图的图形。

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    全面解析Python中的数据可视化与交互式分析工具

    我们使用了Matplotlib创建了一个简单的正弦波图。...Sepal Length')fig.show()在这个示例中,我们使用Plotly创建了一个带有交互功能的散点图。Plotly的图表不仅美观,还支持用户交互,如放大、缩小、悬停显示数据等功能。...子图与布局在Matplotlib中,您可以使用子图和布局功能来创建多个子图,并将它们组织成复杂的布局。...import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 创建一个2x2的子图布局fig, axs = plt.subplots(2, 2)# 在第一个子图中绘制正弦波...Web集成: 如果需要将可视化图表嵌入到Web应用中,Plotly和Bokeh是更好的选择。它们支持在Web应用中使用,并且可以轻松地与前端框架集成。

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    数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

    导读:我们介绍过用matplotlib制作图表的一些tips,感兴趣的同学可以戳→纯干货:手把手教你用Python做数据可视化(附代码)。matplotlib是一个相当底层的工具。...你可以从其基本组件中组装一个图表:数据显示(即绘图的类型:线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中,我们可能有多个数据列,并且带有行和列的标签。...大部分pandas的绘图方法,接收可选的ax参数,该参数可以是一个matplotlib子图对象。这使你可以更为灵活的在网格布局中放置子图。...参数 描述 label 图例标签 ax 绘图所用的matplotlib子图对象;如果没传值,则使用当前活动的matplotlib子图 style 传给matplotlib的样式字符串,比如'ko--'...在DataFrame中,柱状图将每一行中的值分组到并排的柱子中的一组。

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    再见,Matplotlib!

    现在只要一行代码,即可完成柱状图的绘制df.plot.bar() ? 同样是这个图,如果使用Matplotlib制作的话?...更多图表,一览Pandas强大 下面我们继续看看,一行pandas代码能做出哪些常用的图! 堆叠柱状图,添加一个参数即可df.plot.barh(stacked=True) ?...制作子图可以吗? 只需要设置subplots=True就行了,子图位置、大小调整方式和Matplotlib设置一样!...其实对图片敏感的读者可以发现,这不就是基于Matplotlib做出来的吗?所以它支持像调整Matplotlib图表一样,在作图时修改一些参数来控制图片的大小、图例、颜色、位置等因素。...但本文的目的并不是让你彻底放弃Matplotlib,在使用pandas绘图时很多参数设置都需要参考Matplotlib,所以我们应该在点亮这项技能后,能根数据和场景的不同,选择一个最合适的工具来完成可视化

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    Matplotlib 中文用户指南 3.7 变换教程

    这里,点(0,0)是轴域或子图的左下角,(0.5,0.5)是中心,(1.0,1.0)是右上角。 你还可以引用范围之外的点,因此(-0.1,1.1)位于轴的左上方。...DPI 和英寸偏移是常见的用例,我们拥有一个特殊的辅助函数,来在matplotlib.transforms.offset_copy()中创建它,它返回一个带有附加偏移的新变换。...Michael Droettboom 实现了变换框架,提供了一个干净的 API,它隔离了在极坐标和对数坐标图中发生的非线性投影和尺度,以及在平移和缩放时发生的线性仿射变换。...它将轴或子图边界框的(0,0),(1,1)角映射到显示空间,所以让我们看看这两个部分。...在matplotlib.projections包中有几个投影示例,深入了解的最好方法是打开这些包的源代码,看看如何自己制作它,因为 matplotlib 支持可扩展的轴域和投影。

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    7 个最好的用于数学和统计的免费开源绘图工具~~

    不应认为排名第一的项目比排名第五的项目更好。 1. Matplotlib Matplotlib是一个开源绘图库,支持许多草图类型,如绘图、直方图、条形图和其他类型的图表。...一种完整的编程语言,使您能够扩展 GNU Octave。 绘图设施。 所以,如果你对 Octave 感兴趣,不要害怕,去查看它的文档。 4. Grace Grace是一种制作数值数据二维图的工具。...它带有一个完整的用户界面,它为您提供了很多功能,如希尔伯特变换、统计、颜色映射和条件格式,以及它的最新功能,Multi-Axes。 LabPlot 允许您处理多个图,每个图可以有多个图形。...它用于写入每年由大型强子对撞机实验记录的 PB 级数据。 这个项目每天被成千上万的物理学家使用,他们分析他们的数据或进行模拟,特别是在高能领域。...我建议您了解这些绘图工具中的每一个,并选择最适合您的任务和需要的工具。 您是否使用过此列表中的工具之一?你最喜欢的绘图开源工具是什么?请在下面的评论中告诉我们。

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