概述 进行数据处理的时候，可视化是非常重要的数据分析方式，但是有时候在处理大批量的数据时，由于数据量过多，数据往往会非常密集，而不能发现有效信息，而我们经常使用的matplotlib不能满足这样的需求，...在Python语言环境里，有不少可视化解决方案，主要的可以大致分为几类： •基于maplotlib的可视化库，例如经常使用的matplotlib，seaborn以及pandas和scikit-plot的绘图...用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。...使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用 ，此外也可以直接利用render_notebook，直接在jupyter notebook里调用渲染。...选择不同的范围 对于不同地级市观测和预报的气温进行对比画图，在图中我们可以选择观测或者预报数据，缩小x范围，查看局部的差异，或者选定y轴范围，查看不同温度范围的数值分布，右上角的工具可以提供图像的放大和存储以及原始数据的查看
8.13 自定义刻度 原文：Customizing Ticks 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook...matplotlib inline import numpy as np ax = plt.axes(xscale='log', yscale='log') ax.grid(); 我们在这里看到每个主刻度线显示为一个大刻度线和一个标签...请注意，我们已经使用了 Matplotlib 的 LaTeX 支持，通过将字符串括在美元符号中来指定。 这对于显示数学符号和公式非常方便：在这种情况下，\pi显示为希腊字符π。...LogLocator对数刻度，从最小值到最大值MultipleLocator刻度和范围是基数的倍数MaxNLocator在不错的位置寻找小于等于最大值的刻度数AutoLocator（默认）带有简单默认值的...手动为标签设置字符串FuncFormatter使用用户定义的函数设置标签FormatStrFormatter对每个值使用格式化字符串ScalarFormatter（默认）用于标量值的格式化器LogFormatter
核心函数：mpcalc.divergence 前言 在本文中，我们将利用WRFOUT数据进行处理和分析，并生成直观明了的时间剖面图。...as plt from matplotlib.cm import get_cmap from matplotlib.colors import from_levels_and_colors import...cmaps from glob import glob import metpy.calc as mpcalc import metpy.constants as constants import os # 定义...ax.set_yticklabels(['1000', '925', '850', '700', '600', '500', '400', '300'], fontsize=16) ax.invert_yaxis...优化方向可以是计算速度的提升，例如使用dask或者向量化，懂的同学可手动优化 完整文件与代码在此
然而Python 在这方面显得有点落后，因为 matplotlib 并不是一个很好的可视化包。 Seaborn 是在 python 中创建静态绘图的一个很好的选择，但不具备交互能力。...以上解释了为什么你应该使用 plotly 而不是 matplotlib 或 seaborn 进行绘图。 接下来，让我们来点实际的！...在下一节中，我们将使用gapminder数据来绘制印度和中国两国的社会经济随时间的发展情况。...在我们的示例中，默认为每个大陆分配一种颜色。 log_x ：将 X 轴（人均 GDP）设置为对数刻度。 size_max：设置气泡的最大尺寸。是尺寸标准化参数。...animation_frame：用于标记动画帧的dataframe列的值。在我们的示例中，参数设置为年份列。
用Python绘制《天气学原理和方法》插图 作者：Vector 最近天气学原理需要绘制课本插图来做 翻转课堂，因此整理了课本第四章几个典型图片的画法和代码，共需要的人使用。..., cmap="RdBu_r", levels=np.arange(-3.5, 3.6, 0.5)) # 反转x,y轴 ax.invert_xaxis() ax.invert_yaxis...ax.set_xlabel("Latitude(°)", fontsize=15) ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(10)) # ax.set_yscale...("symlog") ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(200)) ax.tick_params(labelsize=15...简单应用参考：python电场线画法 - Vector的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/222450226 因为使用streamplot的时候会用到scipy进行插值
在 Notebook 中画图时，将图形直接嵌在 Notebook 页面中，有两种展现形式: %matplotlib notebook 会在 Notebook 中启动交互式图形。...%matplotlib inline 会在 Notebook 中启动静态图形。...在脚本中画图时，显示图形的时候必须使用 plt.show() 和 plt.show()会启动一个事件循环（event loop），并找到所有当前可用的图形对象，然后打开一个或多个交互式窗口显示图形。...一个 Python 会话（session）中只能使用一次 plt.show() ，因此通常都把它放在脚本的最后。...，最大值) plt.ylim(最小值，最大值) 去掉坐标轴 plt.axis('off') 调整日期自适应 有时候显示日期会重叠在一起，非常不友好，调用plt.gcf().autofmt_xdate(
在制作美观且表现力强的图片时，我更倾向于使用 Bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作。 用 Pandas 表示相同的数据 蓝色的图是上面的第 17 行代码。这两个直方图的值是一样的，但目的不同。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。...希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。...Pyecharts绘制可视化地图专辑 Python 绘制惊艳的瀑布图 使用日历热图进行时序数据可视化 用 GeoPandas 绘制超高颜值数据地图 一行 Python 代码轻松构建树状热力图 这种
人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...这两个直方图的值是一样的，但目的不同。在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。...希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。
FigureCanvas 上画图 matplotlib.artist.Artist 如何使用 renderer 在 Canvas 上画图 FigureCanvas 和 Renderer...自定义对象 Figure 中的每一个元素都由 Artists 所呈现，而且每一个元素都由很多属性可以设置其外观。...python shell 中进行交互式操作，可以使用 matplotlib.artist.getp() 查看 Artist 属性及对应的值。...figure 的背景就是存储在 Figure.patch 中的 Rectangle 实例。...比如 Figure，它包含了 Patch，在笛卡尔坐标中，patch 是 Rectangle，在极坐标中是 Circle。
人们已经在 Python 中实现了 ggplot2，复制了这个包从美化到语法的一切内容。...这两个直方图的值是一样的，但目的不同。在探索性设置中，用 Pandas 写一行代码查看数据很方便，但 Bokeh 的美化功能非常强大。...但它也有优点，而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法： 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片； 支持交互式图片和商业报表； Plotly 与 Mapbox 合作，可以自定义地图；...使用 Pygal 非常简单： 实例化图片； 用图片目标属性格式化； 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 我在使用 Pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。...希望阅读本文后，你可以了解到在不同的情境下，该如何使用不同的美化工具和代码。 ?
1 Matplotlib, Seaborn, and Pandas: 我将出于几个原因将它们组合在一起，首先是Seaborn和Pandas绘图是建立在Matplotlib之上的——当你在panda中使用...下面是一些使用Matplotlib和它的近亲制作的图的例子: 在处理篮球薪资数据时，我希望找到拥有最高薪资中位数数据的球队。...2 ggplot(2) ggplot是最流行的R可视化软件包。这不是一个Python包评审吗?你可能会问。开发人员用Python实现了ggplot2，复制了从美学到语法的所有内容。...这两个直方图具有相同的值，但用途不同。在一个探索性的设置中，与pandas一起写一行来查看数据要方便得多，但是Bokeh的美学是相当出色的。...使用Pygal非常简单: 实例化你的图片 使用图形对象的属性格式化 使用figure. Add()符号将数据添加到图形中 我在Pygal中遇到的主要问题是如何渲染图形。
转念一想，在实际应用中类似设置还挺多和好多小伙伴询问，那么本期就就简单介绍下Python-matplotlib「刻度(ticker)」 的使用方法，并结合具体例子讲解时间刻度设置问题，使小伙伴们定制化刻度不再烦恼...MaxNLocator 在最合适的位置找到带有刻度的最大间隔数。 LinearLocator 从最小到最大之间的均匀刻度定位。 LogLocator 从最小到最大呈对数形式的刻度定位。...IndexFormatter 从标签列表中设置刻度标签。 FixedFormatter 手动设置标签字符串。 FuncFormatter 用户定义的功能设置标签。...LogFormatter Log对数形式的刻度标签。 LogFormatterExponent 使用exponent=log_base（value）形式的刻度标签。...LogFormatterMathtext 使用Math文本使用exponent = log_base（value）格式化对数轴的值。 LogitFormatter 概率格式器。
Python大数据分析 记录 分享 成长 最近有小伙伴私信我关于matplotlib时间类型刻度的设置问题，第一感觉就是官网有好多例子介绍 转念一想，在实际应用中类似设置还挺多和好多小伙伴询问...，那么本期就就简单介绍下Python-matplotlib「刻度(ticker)」 的使用方法，并结合具体例子讲解时间刻度设置问题，使小伙伴们定制化刻度不再烦恼。...MaxNLocator 在最合适的位置找到带有刻度的最大间隔数。 LinearLocator 从最小到最大之间的均匀刻度定位。 LogLocator 从最小到最大呈对数形式的刻度定位。...IndexFormatter 从标签列表中设置刻度标签。 FixedFormatter 手动设置标签字符串。 FuncFormatter 用户定义的功能设置标签。...LogFormatterMathtext 使用Math文本使用exponent = log_base（value）格式化对数轴的值。 LogitFormatter 概率格式器。
1 matplotlib matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。...matplotlib使用numpy进行数组运算，并调用一系列其他的Python库来实现硬件交互。matplotlib的核心是一套由对象构成的绘图API。 matplotlib项目是由John D....(使用obj.class__.__name来查询对象所属的类) 我们先来看什么是Figure和Axes对象。在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象。...在OO绘图程序中，我们并没有真正看到title, tick, tick label, xaxis, yaxis对象，而是使用ax.set_*的方法间接设置了这些对象。...比如下面的程序，我们在使用add_axes时，传递的参数中，前两个元素为axes的左下角在fig的图像坐标上的位置，后两个元素指axes在fig的图像坐标上x方向和y方向的长度。
f(x) = x^2sin\frac{1}{x} 前言 matplotlib是python的绘图库，主要用来绘制二维平面图。上手容易、简单，在python数据分析中有非常重要的作用。...基本上有两种使用 Matplotlib 的方法： 一、依靠 pyplot 自动创建和管理图形和轴，并使用 pyplot 函数进行绘图。...我个人一把在用jupyter做数据分析时使用函数的方法直接调用；在做python桌面程序的时候用到matplotlib时会使用第二种方法。...字体融合步骤我是参考简书的一篇文章，可以直接使用融合好的字体：字体下载链接下载后安装之后。修改matplotlib配置就行。...('log') # 使用log尺度 # 改变坐标点（ticks）值 ax.set_xticks([0,30,60,90], ['zero', 'thirty', 'sixty', 'ninety'])
与刻度定位和文本格式化相关的类都在matplotlib.ticker模块中定义，载入了两个类：MultipleLocaton, FuncFormatter可以以指定值的整数倍为刻度放置主、副刻度线。...在matplotlib中可以使用多个“matplotlibrc”配置文件，它们的搜索顺序如下，顺序靠前的配置文件将会被优先采用。 当前路径：程序的当前路径。...下面显示图像 中的红色通道： >>> plt.imshow(img[:,:,0]) 显示效果比较吓人，因为默认的图像映射将最小值映射为蓝色、将最大值映射为红色....颜色映射表是一个 ColorMap对象，matplotlib中已经预先定义好了很多颜色映射表，可通过下面的语句找到这 些颜色映射表的名字： >>> import matplotlib.cm as cm...: matplotlib.pyplot python matplotlib中所有模块查询：Python Module Index matplotlib所有类和类中的函数查询：Index 绘图命令集合 ：
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