在使用Matplotlib画图时，我遇到了一个尴尬的情况，那就是当x轴的标签名字很长的时候，在绘制图形时，发生了x轴标签互相重叠的情况。...在使用上述数据进行绘图的时候，就出现了本文一开始描述的问题，我们可以从柱状图看到，除了第1个x轴标签之外，后面4个都发生了重叠。...方法一：拉长画布 既然x轴标签是由于横向空间不足，导致发生了重叠，那么，我们只需要将图形的横向空间拉长即可，也就是设置一个更大的画布。...但是该方法存在一个很大的问题，那就是当x轴标签数量很多时，那么就无法通过这样的方法进行解决了。...方法四：标签旋转 我们只需要将x轴的标签旋转一定的角度，就可以让其不再发生重叠。
做数据分析的Matlab用户最常见的问题之一是如何在日期轴上绘制数据。很多时候，分析师最初会使用Excel处理数据，然后用相应的工具去处理数据，分析数据。...Excel有一种在日期轴上绘制数据的简单方法，但在Matlab中使用日期轴需要麻烦一点。...但matlab针对这种特殊情况也有对应的一些函数，使用Matlab完成这项任务并不难，而且和大多数Matlab函数一样，它具有相当大的通用性。...Matlab将datenum的输出用于绘图上的x轴数据。 例如，假设用户希望以6个月的间隔绘制3年的数据。首先要创建要绘制的日期、月份和年份的矢量。...之后，将这些矢量转换为日期数字，并根据数据绘制日期数字。接下来，将记号设置为与日期数字相对应，使用datestr将日期数字转换为日期字符串，并将记号标签设置为日期字符串。
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # For c...
2、数量统计图(离散变量)：countplot() # 2、数量统计图(离散变量)：countplot() # 分布图一般是针对连续性的特征属性，当特征属性是离散的时使用countplot()方法查看特征属性值的个数统计量...) # countplot() 可以绘制两个离散值之间的统计关系图，能够直观观察问题 sns.countplot(x='sex', hue="time", data=tips, order=['Female...# countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots(1,3,figsize=(...3、两个变量的散点图：scatterplot() # countplot() 中x和y只能指定一个，指定x轴则y轴展示数量，指定y轴则x轴展示数量 fig,(axis1,axis2,axis3) = plt.subplots...，在x和y轴绘制分布图，在中心绘制散点图； # seaborn.jointplot(x, y, data=None, kind='scatter', stat_func=None, color=None
有许多轴级函数用于以不同的方式绘制分类数据，还有一个图形级接口catplot()，用于提供对分类数据的统一高级访问。...=tips, x="day", y="total_bill",jitter=False) 案例2-分类散点图kind=“swarm” 第二种方法是使用一种防止重叠的算法沿分类轴调整点。...但将类别变量放在垂直轴上通常是有帮助的(特别是当类别名称相对较长或有许多类别时)。...语义变量的每一层的方框都沿着分类轴移动，这样它们就不会重叠: sns.catplot(data=tips, x="day", y="total_bill",hue='smoker', kind="box...当每个类别中有多个观测值时，它还使用自举来计算估计值周围的置信区间，该置信区间使用误差条绘制: sns.catplot(data=titanic, x="sex", y="survived", hue
在 Seaborn 中，相对低级别和相对高级别的方法用于定制分类数据的绘制图，上面列出的函数都是低级别的，他们绘制在特定的 matplotlib 轴上。...不同的方法是使用函数 swarmplot()，它使用避免重叠点的算法将分类轴上的每个散点图点定位： 备注：道理上，即使抖动还是会有重叠的可能，所以这种方法可能更好 ?...当然也可以传入 hue 参数添加多个嵌套的分类变量。高于分类轴上的颜色和位置时冗余的，现在每个都提供有两个变量之一的信息： ? 一般来说，Seaborn 分类绘图功能试图从数据中推断类别的顺序。...使用这些图，将分类变量放在垂直轴上是非常有用的（当类别名称相对较长或有很多类别时，这一点特别有用）。...这类似于分类而不是定量变量的直方图。在 Seaborn 中，使用 countplot() 函数很容易绘制： 备注：函数将默认使用 count 参数作为 x/y 中未传的一组维度 ?
有时候将分类变量放在垂直轴上是非常有用的（当类别名称相对较长或有很多类别时，这一点特别有用）。...所以默认的情况下，hue 变量的不同类型值会保持偏置状态（两类或几类数据共同在x轴数据类型的一个类中），就像上面那个图所示。...在Seaborn中，使用 countplot() 函数很轻易的完成： sns.countplot(x="deck", data=titanic, palette="Greens_d"); ?...如果将要计数的变量移动到y轴上，那么条形就会横过来显示： sns.countplot(y="deck", hue="class", data=titanic, palette="Greens_d");...当然，这也意味着这些图块可以和其他种类的图块一起在一个多面板的绘制中共存： f, ax = plt.subplots(figsize=(7, 3)) sns.countplot(y="deck", data
修改绘图参数，如 par(mfrow = c(2,2)) 或 par(mfcol = c(2,2))； par()：mar设置图离四个边缘的距离；bg设置背景颜色；xaxt和yaxt设置坐标轴标签的类型...（=”n”表示不画轴标签）；xlim和ylim设置坐标轴的范围。...3 如何在已有图形上加一条水平线 使用低水平绘图命令 abline()，它可以作出水平线（y 值 h=）、垂线（x 值 v=）和斜线（截距 a=， 斜率 b=） 。...在 R 中可以通过绘图参数 par(new = TRUE)使得绘制第二个绘图 (hight-level plot) 时保留第一个绘图区域，这样两张绘图会重叠在一起，看起来就是双坐标图。...12画图时的参数 axis()：las设置坐标轴标签的方式（水平，垂直……）。 mtext()：为四个坐标轴添加标签。 text()：在给定坐标的位置写字。
散点图 当想要显示两个要素或一个要素与标签之间的关系时，散点图很有用。这非常有用，因为还可以描述每个数据点的大小，为它们涂上不同的颜色并使用不同的标记。看看seaborn的基本命令是做什么的。...另外，如果没有适当的标题和轴标签，则绘图是不完整的，因此也添加了它们。...可以将其理解为该特定数据集的直方图，其中黑线是x轴，完全平滑并旋转了90度。 热图 相关矩阵可帮助了解所有功能和标签如何相互关联以及相关程度。...median_income与标签最相关，值为0.69。 联合图 联合图是要绘制的两个要素的散布图与密度图（直方图）的组合。seaborn的联合图甚至可以使用kindas 甚至单独绘制线性回归reg。...带群图的箱形图 箱形图将信息显示在单独的四分位数和中位数中。与swarm图重叠时，数据点会分布在其位置上，因此根本不会重叠。
柱状图 seaborn.countplot()计数图、柱状图 解析：使用条形图(柱状图)显示每个分类数据中的数量统计 函数原型 seaborn.countplot(x=None, y=None, hue...、pandas 2.long-form DataFrame 3.wide-form DataFrame 4.在大多数情况下，可以使用numpy或Python对象，但推荐使用pandas对象， 因为关联的名称将用于注释轴...可选： x,y,hue：数据变量的名称(如上表，date,name,age,sex为数据字段变量名) 用于绘制数据的输入 data: DataFrame,数组或数组列表 用于绘图的数据集，如果x和y不存在...用于绘制颜色的原始饱和度的比例，如果希望绘图颜色与输入颜色规格完美匹配， 则将其设置为1 dodge:bool 使用色调嵌套时，是否应沿分类轴移动元素。...()的统计效果，必须设置kind="count" 当要对其他分类变量进行分组时，使用catplot()比直接使用FacetGrid更加安全 """ sns.catplot(x="class", hue=
在很多情况下，stripplot中的点会重叠，使得我们不容易看出点的分布情况。...一个简单的解决办法就是用在stripplot的基础上绘制抖动图(jitterplot)，仅沿着类别坐标轴的方向去随机微调整点的位置，显示出分布情况。...Swarmplot另一个解决stripplot中点重叠的办法就是绘制swarmplot,它的本质就是用通过算法，在类别坐标轴的方向上去‘延展’绘制这些原本重合的点。...Countplot如果想知道在每个类别下面有多少个观察值，用countplot就可以，相当于是做一个observation counts，用鸢尾花数据集展示如下： ?...，尤其是当数据维度很大的时候，seaborn可以让我们用最少的代码去绘制一些描述性统计的图，便于找寻各维度变量之间的特征。
，也称为轴域区，或者绘图区； Axis：指坐标系中的垂直轴与水平轴，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； Artist：您在画布上看到的所有元素都属于 Artist...在本节，我们将学习如何在同一画布上绘制多个子图。...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。...Matplotlib刻度和刻度标签 刻度指的是轴上数据点的标记，Matplotlib 能够自动的在 x 、y 轴上绘制出刻度。...#Matplotlib中文乱码 #当不对 Matplotlib 进行设置，而直接使用中文时，绘制的图像会出现中文乱码。
": three}) display(ui, out) output 当参数类型是字符串时，则是需要通过输入框的形式来进行交互，代码如下 def f_2(x): print(f"The value...(data = df, x="Gender", hue="Attrition") output 我们可以将绘制图表的这一行代码封装成一个函数，将代码中的“x”甚至是“hue”作为是输入的参数，代码如下...(data = df, x=column, hue="Attrition") output 我们可以在下拉框中选择不同的离散型变量的特征从而绘制出不同的图表，当然一个下拉框可能有人会觉得有点少，我们可以再来扩展一下...def draw_countplot(column, hue): g = sns.countplot(data = df, x=column, hue=hue) ## X轴方向的标记会旋转...，那我们在输入框的同时加入一个滑动条，对应的是输入的参数是整型或者是浮点数时 ## 两个输入框还有一个滑动条 dd1 = widgets.Dropdown(options=numeric_columns
图表属性设置 在使用 Matplotlib 时，可以对图表的各种属性进行详细设置，例如： 设置图片大小和分辨率 描述信息，比如 x 轴和 y 轴表示什么 调整刻度的间距 线条样式（颜色、粗细等） 5....4] y = [10, 11, 12, 13] # 创建图形对象 fig, ax = plt.subplots () # 绘制折线图 ax.plot (x, y) # 添加标题和标签 ax.set...特定函数属性：如set_axes、plot 和 plot_figure等函数，它们允许设置轴、绘制曲线并允许自定义标签、图例、坐标轴等。...Matplotlib允许用户绘制多个子图，并通过调整布局来避免子图之间的重叠。例如，可以使用紧缩布局（tight_layout）方法来优化图形的布局，使各个子图之间不会相互干扰。...调整坐标轴刻度的位置、方向、大小和字体等参数，以提高图表的可读性。 自定义文字作为坐标轴标签，以及个性化定制坐标轴刻度（如刻度样式和文字刻度）。
=tips, x="day", y="total_bill",jitter=False) 案例2-分类散点图kind=“swarm” 第二种方法是使用一种防止重叠的算法沿分类轴调整点。...但将类别变量放在垂直轴上通常是有帮助的(特别是当类别名称相对较长或有许多类别时)。...语义变量的每一层的方框都沿着分类轴移动，这样它们就不会重叠: sns.catplot(data=tips, x="day", y="total_bill",hue='smoker', kind="box...这些函数绘制类似的图形，但regplot()是一个轴级函数，而lmplot()是一个图形级函数。此外，regplot()接受各种格式的x和y变量，包括简单的numpy数组和pandas。...前两个与得到的轴数组有明显的对应关系;可以将色调变量看作是沿着深度轴的第三维度，其中不同的层次用不同的颜色绘制。
标签 (Label)：用于标识坐标轴含义的文字。...# 示例：为图表添加标题和坐标轴标签 plt.plot(x, y) # 添加标题 plt.title("简单的折线图") # 添加坐标轴标签 plt.xlabel("X轴") plt.ylabel(...# 绘制图表 plt.plot(x, y) # 设置坐标轴的范围 plt.xlim(0, 6) # X 轴的范围 plt.ylim(0, 30) # Y 轴的范围 # 设置 X 轴和 Y 轴的刻度...plt.legend()：显示图例，以便区分不同的产品线。 通过这个例子，我们学会了如何在同一个图表中绘制多个数据系列，这在多维数据的分析中非常有用。...plt.tight_layout()：自动调整子图之间的间距，防止标题、标签等内容重叠。 通过子图的布局，我们可以在同一个窗口内展示不同的数据集，这有助于比较不同的趋势。
我们为x轴选择一个分类列，为y轴(花瓣长度)选择一个数值列，我们看到它创建了一个为每个分类列取平均值的图。...x轴表示花瓣长度，y轴表示数据集的萼片长度。...sns.countplot(x='species', data=data) 11、分簇散点图 分簇散点图与条形图相似，但是它会修改一些点以防止重叠，这有助于更好地表示值的分布。...在该图中，每个数据点表示为一个点，并且这些点的排列使得它们在分类轴上不会相互重叠。...它创建了一个坐标轴网格，这样所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。对角线图是单变量分布图，它绘制了每列数据的边际分布。
relplot的参数如下： •data、x、y：分别是数据集、x轴对应值(data里的某一列的列名)、y轴对应值；•hue：色调，对数据的一种分类，通过颜色进行区分；如何指定颜色映射的规则呢？...，和size搭配着用，如sizes=(10,100)就把size对应列的值标准化到[10,100]；•col、row：根据col和row参数决定分面后图的个数； 总结如图： 绘制最基础散点图以直观展现x...、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值；•x_estimator：是否显示x的估计量；•ci：回归的置信区间范围，在 0～100之间；•x_ci：可选"ci"或"sd"；•order：如果大于1，...catplot参数： •data、x、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值，x会默认是一个分类变量，不是连续的数值；•hue：色调，将数据列映射到颜色；•orient：水平方向还是垂直方向上的分类...total_bill',data=tips,kind='bar') countplot和barplot有些许不同，countplot不展示统计值的置信区间，countplot如果省略x而给y传参，得到的是条形图效果
使用 matplotlib 建立一个图表的概念是组装它提供的基础元件，像是图表类型、图例或者标签等元件。...= "speed", y = "dist", data = cars_df) 预设会附上X轴变数与Y轴变数的直方图。..."speed", y="dist", ci = None) 长条图（Bar plot） 使用seaborn套件的countplot()方法。...(x = "cyl", data=cyl_df) 盒须图（Box plot） 使用seaborn套件的boxplot()方法。...小结 第十九天我们练习使用Python的视觉化套件Seaborn绘制基本的图形
那么问题来了，读者在使用Python绘制时间维度的折线图时是否遇到过这样的问题：怎么让时间轴表现的不拥挤，又能够友好地呈现呢？就如下图的方式： ?...如上图所示，图形中的x轴是非常糟糕的，重叠的几乎看不清。必须要对轴作处理，否则无法使用。...(date_format)# 控制x轴显示的日期个数（如10个） xlocator = mpl.ticker.LinearLocator(10) ax.xaxis.set_major_locator(xlocator...刻度间隔的控制 ---- 除了利用上面的方法控制刻度标签的个数，还可以设置刻度标签之间的固定间隔，如7天或两周等。...如上图所示，标签值之间形成了固定的间隔，即7天。但是还是存在重叠或拥挤问题，解决的办法有两种，一个是拉长间隔天数，另一个是将刻度标签旋转30度或45度。
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