matplotlib有一套完全仿照MATLAB的函数形式的绘图接口，在matplotlib.pyplot模块中。...这套函数接口方便MATLAB用户过度到matplotlib包 import matplotlib.pyplot as plt 在绘图结构中，figure创建窗口，subplot创建子图。...verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出，如silent、helpful、debug和debug-annoying。...]) #设置横纵坐标轴范围，这个在子图中被分解为下面两个函数 ax1.set_xlim(-5,5) #设置横轴范围，...轴线刻度和显示位置 ax2.set_thetagrids([0,45,90]) #角度网格轴，范围0-360度 plt.show() 柱形图 属性设置同点图、线图中
Axes(坐标域) 可以将它理解为一个单个画板， 一个Axes包含两个Axis(坐标轴)(在3D图中为三个Axis), 每个Axes都有 一个 title(方法: set_title()), 一个x-label...Subplot：子图，figure对象下创建一个或多个subplot对象(即axes)用于绘制图像。...verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出，如silent、helpful、debug和debug-annoying。...（空白不绘制） ax1 = plt.subplot(1,1,1,facecolor='white') #开一个新窗口，创建1个子图。...]) #设置横纵坐标轴范围，这个在子图中被分解为下面两个函数 ax1.set_xlim(-5,5) #设置横轴范围，
通过设置 backend 可以使得 Matplotlib 适应不同的应用场景，或者说输出形式，例如：Python 中的命令行模式下弹出的figure，图形界面的工具 wxPython中 嵌入的 Matplotlib...import matplotlib.pyplot as plt 创建画布 plt.figure() 如果在 plt.figure() 后直接 plt.show()，将弹出一个空白图表的画布窗口 具体绘图...注：绘图部分由于 API 过多，在此仅列出基础函数，后面我会视情况专门出一个针对此部分的教程 显示 plt.show() 将整个画布以及上面的子图显示出来。...不然中文显示可能会乱码 # plt.ylabel("Y轴",fontproperties='SimHei',fontsize=14) # sympy 转成 str plt.title...# # 然后用ax.new_floating_axis在绘图区添加坐标轴x、y，这里的ax.new_floating_axis(0, 0)，第一个0代表平行直线，第二个0代表该直线经过0
0 2 参数介绍 Figure：面板(图)，matplotlib中的所有图像都是位于figure对象中，一个图像只能有一个figure对象。...（空白不绘制） ax1 = plt.subplot(,,,facecolor='white') #开一个新窗口，创建1个子图。...) #设置横纵坐标轴范围，这个在子图中被分解为下面两个函数 ax1.set_xlim(-5,) #设置横轴范围，会覆盖上面的横坐标...就是隔几个刻度才显示一个标签文本 ax1.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) #x轴 应用定义的横向主刻度格式。...，因为只要把刻度线设置在柱的中间就可以了 plt.xticks(x_index + bar_width/, x_data) #x轴刻度线 plt.legend() #显示图例 plt.tight_layout
pyplot 模块提供了可以用来绘图的各种函数，比如创建一个画布，在画布中创建一个绘图区域，或是在绘图区域添加一些线、标签等。...如下所示： from matplotlib import pyplot as plt #创建图形对象 fig = plt.figure() 下面使用 figure() 创建一个空白画布： from matplotlib...Matplotlib坐标轴格式 在一个函数图像中，有时自变量 x 与因变量 y 是指数对应关系，这时需要将坐标轴刻度设置为对数刻度。...当对 3D 图像进行设置的时，会增加一个 z 轴，此时使用 set_zlim() 可以对 z 轴进行设置。...“-”负号的乱码问题 Matplotlib双轴图 在一些应用场景中，有时需要绘制两个 x 轴或两个 y 轴，这样可以更直观地显现图像，从而获取更有效的数据。
='3d'参数告诉Matplotlib要创建3D图像 # 生成X、Y的等间隔数字，并根据它们的组合生成Z x = np.linspace(-1, 1, 100) # 生成等间隔数字-1到1，共100...# 在第一个子图中绘制sin函数 ax1.plot(x, y1, 'r-', linewidth=2) #调用plot()函数，在第一个子图中绘制sin函数，使用以红色为基调的单匹配线条。...ax1.set_ylabel('Sin') #设置y轴标签 # 在第二个子图中绘制cos函数 ax2.plot(x, y2, 'g-', linewidth=2) #调用plot()函数，在第二个子图中绘制...然后简单地在单独的子图中进行x和y轴标签的设置，然后添加一个总标题，以构建命令自己独立的图表。...但是，将图表作为图像文件或数据可视化存储在挂网站上等情况，在确保输出效果如预期时，可能会需要输出图形。savefig() 函数直接调用图表实例，并传入目标格式的文件名，在本例中，就是PDF文件格式。
figure图形绘制figure() 创建一个空白画布：fig = plt.figure()我们使用 add_axes() 将 axes 轴域添加到画布中。...下面我们创建了一个 2 行 2 列的子图，并在每个子图中显示 4 个不同的图像。...通过指定轴的颜色和宽度，从而对进行显示格式设置，比如将所有轴的颜色设置为 None，那么它们都会成为隐藏状态，或者也可以给轴添加相应的颜色。...当对 3D 图像进行设置的时，会增加一个 z 轴，此时使用 set_zlim() 可以对 z 轴进行设置。...它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、及上下四分位数。 在箱型图中，我们从上四分位数到下四分位数绘制一个盒子，然后用一条垂直触须（形象地称为“盒须”）穿过盒子的中间。
下面来设置输出的样式，使其更有趣：添加标题，给轴加上标签，并确保所有文本都大到能够看清： import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2,4,s=400)...函数axis()要求提供四个值：x和y坐标轴的最小值和最大值，结果如下图： ? 四 删除数据点的轮廓 matplotlib允许你给散点图中的各个点指定颜色。...默认为蓝色点和黑色轮廓，在散点图包含的数据点不多时效果很好。但绘制很多点时，黑色轮廓可能会粘连在一起。...在可视化中，颜色映射用于突出数据的规律，例如，你可能用较浅的颜色来显示较小的值，并使用较深的颜色来显示较大的值。 模块pyplot内置了一组颜色映射。...如果要保留图表周围多余的空白区域，可省略这个实参。
参数1, 3, i表示创建一个1行3列的布局，并且当前正在绘制第i个子图（i为1, 2, 3）。 title函数用于给每个子图添加标题，以表明它显示的是哪个矩阵。...继续发问：隐藏坐标轴和图例 获得答案： 如果你想要隐藏坐标轴和图例，你可以在matplotlib的pyplot模块中设置相应的属性。...cmap=’gray’指定了使用灰度颜色映射来显示矩阵中的数值。 现在，当你运行这段代码时，它会显示一个只包含矩阵相乘结果、没有坐标轴和图例的图像。...创建自定义颜色映射custom_cmap = ListedColormap(gray_levels)# 创建一个坐标轴对象fig, ax = plt.subplots()# 使用自定义颜色映射显示图像#...如果你想要矩阵中的数字作为文本显示，而不是使用颜色映射，你需要像之前那样使用 text 函数来在每个子图中手动放置数字。
Figure和Subplot matplotlib的图像都位于Figure对象中，你可以用plt.figure创建一个新的Figure.在subplot上进行绘制 import matplotlib.pyplot...Figure，并返回一个含有已创建subplot对象的NumPy数组： import matplotlib.pyplot as plt #创建了一个两行，三列的区域 fig, axes = plt.subplots...如下图（图中所有子图的宽度和高度对应相等，子图平均宽度和平均高度分别为w和h）： import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import randn...', label='three') ax.legend(loc='best') plt.show() ax.legend(loc='') 设置best可以让图标在最合适位置显示。 ...这些代码将 y值较小的点显示为浅蓝色， 并将 y 值较大的点显示为深蓝色.
kernel：字符型输入，用于控制核密度估计的方法，默认为'gau'，即高斯核，特别地在2维变量的情况下仅支持高斯核方法 legend：bool型变量，用于控制是否在图像上添加图例 cumulative...，默认为True cbar：bool型变量，用于控制是否在绘制二维核密度估计图时在图像右侧边添加比色卡 color：字符型变量，用于控制核密度曲线色彩，同plt.plot()中的color参数，如'r'...中运行代码，所以加上魔术命令%matplotlib inline使得图像得以在notebook中显示。...，且还可以在直方图的基础上施加kdeplot和rugplot的部分内容，是一个功能非常强大且实用的函数，其主要参数如下： a：一维数组形式，传入待分析的单个变量 bins：int型变量，用于确定直方图中显示直方的数量...ratio：int型，调节联合图与边缘图的相对比例，越大则边缘图越矮，默认为5 space：int型，用于控制联合图与边缘图的空白大小 xlim,ylim：设置x轴与y轴显示范围 joint_kws,
x-y轴位置 kernel：字符型输入，用于控制核密度估计的方法，默认为'gau'，即高斯核，特别地在2维变量的情况下仅支持高斯核方法 legend：bool型变量，用于控制是否在图像上添加图例...，默认为True cbar：bool型变量，用于控制是否在绘制二维核密度估计图时在图像右侧边添加比色卡 color：字符型变量，用于控制核密度曲线色彩，同plt.plot()中的color参数，...中运行代码，所以加上魔术命令%matplotlib inline使得图像得以在notebook中显示 import seaborn as sns sns.set(color_codes=True) import...在同一个子图中绘制两个不同一维总体的核密度估计图，这里为了把它们区分开分别定义了label参数以显示在图例中： ax1 = sns.kdeplot(setosa.petal_width,label='setosa.petal_width...，默认为5 space：int型，用于控制联合图与边缘图的空白大小 xlim,ylim：设置x轴与y轴显示范围 joint_kws,marginal_kws,annot_kws：传入参数字典来分别精细化控制每个组件
创建一个图像的最简单方法是使用pylot： # 没有坐标轴的空图形 fig = plt.figure() # 为图形添加一个标题 fig.suptitle('No axes on this figure...Axes对象 这就是你想象中的“一幅图”，它是具有数据空间的图像区域。给定的图形可以包含许多轴，但给定的Axes对象只能在一个图中。...第一次调用 plt.plot 将自动创建必要的图形和轴以实现所需的绘图。随后对plt.plot的调用会重新使用当前轴，并且每次都会添加另一行。...如果你使用的是某些后端（如macosx）或旧版本的matplotlib，则可能无法立即将新行添加到绘图中。...如果没有一些阻塞命令（如show()），脚本会闪现图像，然后立即结束，屏幕上不显示任何内容。 此外，非交互模式会将所有图形延迟到调用show()；这比每次在脚本中添加新功能时重新绘制打印更有效。
pyplot 是 matplotlib 一个子模块，主要为底层的面向对象的绘图库提供状态机界面。状态机隐式地自动创建数字和坐标轴以实现所需的绘图。...Figure 中最主要的元素是 Axes（子图）。一个 Figure 中可以有多个子图，但至少要有一个能够显示内容的子图。 Axes Axes 翻译成中文是轴域/子图。Axes 是带有数据的图像区域。...这些刻度精确度无法满足需求，我们需要手动添加刻度。上图中，纵轴只显示 2 的倍数的刻度，横轴只显示 1 的倍数的刻度。...xy 表示要在哪个位置（点）显示标注内容。xy 位置地选定。一般是在 scatter() 绘制点附近，但不建议重合，这样会影响美观。...text(x，y，s) 作用是在点(x，y) 上添加文本 s。matplotlib 目前好像对中午支持不是很友好，中文均显示为乱码。
Figure和Subplot matplotlib的图形都位于Figure（画布）中，Subplot创建图像空间。...#创建画布 fig = plt.figure() #创建subplot，221表示这是2行2列表格中的第1个图像。...添加图例 图例legend是另一种用于标识图标元素的重要工具。可以在添加subplot的时候传入label参数。...如果设置为“tight”，则将尝试剪除图像周围的空白部分 plt.savefig('....subplots：将各个DataFrame列绘制到单独的subplot中 sharex，sharey：共享x，y轴 figsize：控制图像大小 title：图像标题 legend：添加图例，默认显示
使用轴创建图形的最简单方法是使用，pyplot.subplots然后我们可以 Axes.plot在轴上绘制一些数据： ---- matlab中不用画轴,就像这样 Matlab m里面也有相似得用法, 接下来看看图形要素...，但是以后也可以添加轴，以实现更复杂的轴布局。...这样的艺术家不能被多个轴共享，也不能从一个轴移动到另一个轴。 使用Matplotlib本质上有两种方法： 显式创建图形和轴，并在其上调用方法（“面向对象（OO）样式”）。...将行分成较小的块 什么是后端,就是把你得code翻译出来显示在屏幕上面 如果使用的是Agg后端.则可以使用agg.path.chunksizerc参数。...传说 轴的默认图例行为会尝试查找覆盖最少数据点（loc='best'）的位置。
Hunter 在 2002 年开始编写，提供了一个套面向绘图对象编程的 API 接口，能够很轻松地实现各种图像的绘制，并且它可以配合 Python GUI 工具（如 PyQt、Tkinter 等）在应用程序中嵌入图形...初开发的Matplotlib，仅支持绘制2d图形，后来随着版本的不断更新，Matplotlib在二维绘图的基础上，构建了一部分较为实用的3D绘图程序包，通过调用该程序包一些接口可以绘制3D散点图、3D曲面图...Seaborn是一种开源的数据可视化工具，它在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，因此可以进行更复杂的图形设计和输出。...，包含轴的长度大小（图中轴长为 7）、轴标签（指 x 轴，y轴）和刻度标签； These objects set the scale and limits and generate ticks (the...) #等差数列 y = 0.5*np.cos(2*x)*x+2.5*x #x相关的函数 3.设置绘图样式 # 设置绘图样式，这一步不是必须的，样式也可以在绘制图像是进行设置 mpl.rc('lines
) ax3=fig.add_subplot(2,2,3) 在程序开头加（%matplotlib）是为了显示figure，如果不加则不会跳出figure图框。...而（%matplotlib inline)则是直接显示在编程界面，不重新跳出做图框。 如果我们没有指定在哪个ax上进行作图，matplotlib会默认选择最后一个（如果没有则创建一个）上进行绘制。...调整subplot周围的间距：默认情况下，matlibplot会在subplot外围以及sbuplot之间留下一定的边距。图像的大小和间距是相关的，如果你调整了图像大小，间距也会自动调整。...)#设置x轴对应的标签，y轴把x换成y即可 ax.set_title("my first matplotlib plot")#为坐标轴设置标题 04|图例： 在添加subplot的时候传入label参数...Series和DataFrame的索引将会被用作X（或Y）轴的刻度。柱状图中有个特例就是堆积柱状图，只需要给plot传入参数stacked="True"即可。
rank = df['Rank'] score = df['Score'] 这两行代码是数据帧的子集。第一个创建一个仅包含每个国家/地区的总体排名的系列。第二个创建一个仅包含每个国家的幸福分数的系列。...运行时输出如下： ? 创建此图表非常简单，它展示了期望看到的内容。但是此图表存在一些问题。如果不是创建它的人，或者如果在创建它之后回顾它一段时间，将不知道该图形实际显示的是什么。...幸运的是，添加标题和轴标签非常简单。...它很简单可以在原始折线图中添加标签和标题，并且可以大大改善其外观。拥有标记图形不仅更专业，而且还可以更容易理解图形显示的内容，只需要额外的上下文或额外的解释。...散点图有助于识别数据中存在的线性关系。但是没有一种简单的方法可以在Matplotlib中的散点图上添加回归线。 直方图 直方图显示数据的特定特征的分布。更简单地说，它展示了有多少观察值具有一定的价值。
我会讨论它的基本功能，一些常用的绘图技巧，以及如何在图中显示中文。 Matplotlib 的基本功能 Matplotlib 是一个用于创建高质量图像的库，它可以生成各种静态、动态和交互式的图像。...添加图例、标题和标签来解释你的数据。 调整坐标轴的范围和刻度来更好地展示你的数据。 使用子图来展示多个相关的图像。...在 Matplotlib 中显示中文 默认情况下，Matplotlib 可能不支持中文字符的显示。但我们可以通过指定一个支持中文的字体来解决这个问题。...['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Then use this font in your plot. plt.xlabel('这是X轴') 案例：创建一个震撼的图像...为了让这个图像更有吸引力，我们将使用一些绘图技巧，比如添加标题和标签，调整坐标轴的范围，以及使用不同的颜色和线型。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
