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画出你的数据故事:Python中Matplotlib使用从基础到高级

本文将从入门到精通,详细介绍Matplotlib的使用方法,通过代码示例和中文注释,帮助您掌握如何在不同场景下灵活绘制高质量的图表。1....简介Matplotlib是一个功能强大的Python数据可视化库,它可以用来绘制各种类型的图表,包括折线图、散点图、柱状图、饼图、3D图等。...高级绘图子图Matplotlib允许将多个图表组织在一个大的图中,称为子图。...以下是一个子图示例:import matplotlib.pyplot as plt# 创建一个2x2的子图布局plt.subplot(2, 2, 1)plt.plot(x, y)plt.subplot(...本文从基础绘图开始,逐步介绍了折线图、散点图、柱状图、饼图等基本图表类型,以及子图、自定义样式、注解和标签、3D绘图等高级技巧。

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猫头虎 分享:Python库 Matplotlib 的简介、安装、用法详解入门教程

Matplotlib 是 Python 中最古老和最常用的数据可视化库之一。它为用户提供了创建多种静态、动态和交互式图表的能力,比如折线图、散点图、柱状图、直方图等。...六、QA 问答环节 6.1 如何在一张图上绘制多个子图?...你可以使用 plt.subplot() 方法在一张图上创建多个子图: import matplotlib.pyplot as plt # 创建第一个子图 plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot...([1, 2, 3], [4, 5, 6]) # 创建第二个子图 plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot([1, 2, 3], [7, 8, 9]) # 显示图表 plt.show...问题 解决方法 图表无法显示 切换图形库后端,如 TkAgg 或 Qt5Agg 中文字符无法显示 设置字体属性,如使用 simhei.ttf 如何保存图表为图片 使用 plt.savefig() 方法

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    动态数据可视化—使用Python的Matplotlib库创建动态图表的技巧与实践

    在数据可视化领域,Matplotlib库是Python中最流行和功能强大的工具之一。它能够生成各种静态图表,如散点图、折线图和柱状图等。...示例:创建动态的柱状图除了折线图和散点图,Matplotlib还可以用来创建动态的柱状图。...示例:创建动态的饼图除了折线图、散点图和柱状图,Matplotlib还可以用来创建动态的饼图。...总结本文介绍了如何使用Python的Matplotlib库创建动态图表,并提供了几种常见类型的动态图表示例,包括折线图、散点图、柱状图、饼图和热力图。...通过这些示例,我们学习了如何在Matplotlib中打开交互模式,创建图形窗口和子图,以及如何通过循环更新图表的数据,从而实现动态效果。

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    原创 | R的基础及进阶数据可视化功能包介绍

    接下来,我们就可以选择适当的图表类型(折线图、柱状图、点状图等),并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。...在拥有空白画布的基础上,我们可以使用R自带的可视化功能语句plot()来描绘散点图、折线图、柱状图等,辅助用户用于观察整个数据集的潜在趋势。...我们把图表类型从点状图改变为折线图,即在plot()语句中,我们加入一个逗号,在逗号后定义 type =”l” 。...我们将使用R Studio中自带的数据集mpg来进行ggplot2可视化演示根据R绘图原理,我们需要在ggplot2中将一个图表拆分成若干个子元素并进行叠加绘制。...注释(annotate): 如plot()中的text(),进行文字标注 8.

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    Python matplotlib绘制雷达图

    绘制雷达图需要先建立极坐标系,关于极坐标系可以自己了解一下。建立好极坐标系后可以在极坐标系中绘制折线图、柱状图等,大部分情况,都是用折线图,形成一个不规则的闭合多边形。...要让绘制的雷达图封闭,将数据的第一个值连接到数组的结尾即可。 本文用折线图plot()来绘制雷达图,使用figure()函数设置好图形的大小和清晰度,然后使用subplot()函数来创建一张子图。...subplot()函数的第一个参数传入长度为3的数字,第一个数字表示将画布分成几行,第二个数字表示将画布分成几列,第三个数字表示当前的子图处于哪个位置(按从左至右、从上到下的顺序排序),第三个数字不能超出前两个数字切分的子图数范围...如111表示将画布分成一行一列(只有一张子图),当前的子图处于第一张子图中。在subplot()函数中,将polar参数设置成True,得到的图形才是极坐标。...极坐标系设置完成后,使用子图对象ax调用折线图函数plot(),即可绘出雷达图。如果有多组数据,多次调用plot()函数即可。

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    教你搭建多变量时间序列预测模型LSTM(附代码、数据集)

    通过本教程,你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...教程概述 本教程分为三大部分,分别是: 空气污染预测 准备基本数据 搭建多变量 LSTM 预测模型 Python 环境 本教程假设你配置了 Python SciPy 环境,Python 2/3 皆可。...现在数据已经处理得简单易用,我们可以为每个天气参数创建快图,看看能得到什么。 下面的代码加载了「pollution.csv」文件,并且为每个参数(除用于分类的风速以外)绘制了单独的子图。...运行上例创建一个具有 7 个子图的大图,显示每个变量 5 年中的数据。 空气污染时间序列折线图 多变量 LSTM 预测模型 本节,我们将调整一个 LSTM 模型以适合此预测问题。...下面的示例将数据集分成训练集和测试集,然后将训练集和测试集分别分成输入和输出变量。最后,将输入(X)重构为 LSTM 预期的 3D 格式,即 [样本,时间步,特征]。

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    Python绘制雷达图

    绘制雷达图需要先建立极坐标系,关于极坐标系可以自己了解一下。建立好极坐标系后可以在极坐标系中绘制折线图、柱状图等,大部分情况,都是用折线图,形成一个不规则的闭合多边形。...要让绘制的雷达图封闭,将数据的第一个值连接到数组的结尾即可。 本文用折线图plot()来绘制雷达图,使用figure()函数设置好图形的大小和清晰度,然后使用subplot()函数来创建一张子图。...subplot()函数的第一个参数传入长度为3的数字,第一个数字表示将画布分成几行,第二个数字表示将画布分成几列,第三个数字表示当前的子图处于哪个位置(按从左至右、从上到下的顺序排序),第三个数字不能超出前两个数字切分的子图数范围...如111表示将画布分成一行一列(只有一张子图),当前的子图处于第一张子图中。在subplot()函数中,将polar参数设置成True,得到的图形才是极坐标。...极坐标系设置完成后,使用子图对象ax调用折线图函数plot(),即可绘出雷达图。如果有多组数据,多次调用plot()函数即可。

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    【Python数据分析与可视化】:使用【Matplotlib】实现销售数据的全面分析 ——【Matplotlib】数模学习

    下面是如何在PyCharm中安装Matplotlib的详细步骤: 1.打开PyCharm: 打开PyCharm并创建或打开一个现有的项目。...创建子图 子图用于在同一个图形窗口中展示多个图表。...创建图形和子图:使用plt.subplots()方法创建图形和子图对象。fig是图形对象,ax1是第一个子图对象。...随着你对Matplotlib的深入了解,你可以进一步探索更多高级功能,如自定义图形样式、添加图例、调整图形布局等,使你的图形更具专业性和表现力。...创建图形和子图:使用plt.subplots()方法创建图形和子图对象。fig是图形对象,ax1是第一个子图对象。 绘制折线图:使用ax1.plot方法绘制折线图,设置折线图颜色和标记样式。

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    【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通(上篇)

    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。 4.3 创建子图布局 当我们有多组数据想要展示在同一个窗口时,可以使用子图布局。...在 matplotlib 中,子图功能允许我们将同一个图表窗口划分为多个区域,每个区域展示不同的数据。 示例:创建 2x1 的子图布局 假设我们要展示两组销售数据,但希望它们在上下两个子图中显示。...fig, ax = plt.subplots(2, 1) # 2行1列的子图布局 # 绘制第一个子图 ax[0].plot(日期, 产品A, color='blue') ax[0].set_title...() # 自动调整子图布局,避免重叠 plt.show() 解释: plt.subplots(2, 1):创建两行一列的子图布局。...ax[0] 和 ax[1]:分别表示第一个和第二个子图区域。 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。

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    教程 | 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

    通过本教程,你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...教程概述 本教程分为三大部分,分别是: 空气污染预测 准备基本数据 搭建多变量 LSTM 预测模型 Python 环境 本教程假设你配置了 Python SciPy 环境,Python 2/3 皆可。...现在数据已经处理得简单易用,我们可以为每个天气参数创建快图,看看能得到什么。 下面的代码加载了「pollution.csv」文件,并且为每个参数(除用于分类的风速以外)绘制了单独的子图。 ?...运行上例创建一个具有 7 个子图的大图,显示每个变量 5 年中的数据。 ? 空气污染时间序列折线图 多变量 LSTM 预测模型 本节,我们将调整一个 LSTM 模型以适合此预测问题。...下面的示例将数据集分成训练集和测试集,然后将训练集和测试集分别分成输入和输出变量。最后,将输入(X)重构为 LSTM 预期的 3D 格式,即 [样本,时间步,特征]。 ?

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    Python数据可视化最佳实践-从数据准备到进阶技巧

    使用子图和多轴:通过将图表分割成多个子图或在同一张图上绘制多个轴,可以在有限的空间内展示更多的信息。这对于比较不同数据集之间的关系或展示多个变量的趋势非常有用。...使用子图和多轴:通过将图表分割成多个子图或在同一张图上绘制多个轴,可以在有限的空间内展示更多的信息。这对于比较不同数据集之间的关系或展示多个变量的趋势非常有用。...绘制定制化图表:通过Python的绘图库,如Matplotlib和Plotly,可以编写代码创建定制化的图表,包括3D图、极坐标图、雷达图等,以满足特定的需求。...下面是一个使用Matplotlib创建定制化折线图的示例:import matplotlib.pyplot as plt# 创建画布和子图fig, ax = plt.subplots(figsize=(...接着,我们介绍了一些进阶技巧与工具,如使用子图和多轴、添加交互功能、使用动画效果等,以及自定义可视化的方法。最后,我们对不同可视化工具的特点进行了比较与选择,并指出了在实际应用中需要考虑的因素。

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    猫头虎 分享:Python库 Plotly 的简介、安装、用法详解入门教程

    猫头虎 分享:Python库 Plotly 的简介、安装、用法详解入门教程 摘要 今天猫头虎 带大家一起深入探讨Python中Plotly库的世界。...Plotly是一个开源的、基于浏览器的图形库,支持多种编程语言如Python、R、MATLAB等。它能够生成高质量、交互式的数据可视化,并支持各种类型的图表,如线图、散点图、饼图、柱状图、地理图等。...Plotly能够创建的图表类型包括但不限于: 折线图 柱状图 饼图 散点图 地理地图 ️ 此外,它还支持3D图形、时间序列图、热图、平行坐标图等复杂图形。 1.2 为什么选择Plotly?...与其他静态图形库(如Matplotlib)不同,Plotly允许用户在浏览器中与图表进行交互,如缩放、平移、选择数据点等。这对于数据分析和结果展示有着极大的帮助。...4.2 如何在Jupyter Notebook中使用Plotly?

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    COLING 2020 | 字符感知预训练模型CharBERT

    图1 单词backhand内部结构示例 一个单词的内部结构可以表示成三层的树:根节点-全词;孩子节点-子词;叶子节点-字符。...图4 异构交互模块示意图 该模块主要包含两步:融合和分拆。在融合过程中,先对各自表示进行转换后,使用CNN抓取局部特征将两个来源的信息融合到一起: ?...下游任务精调 NLP中绝大部分分类任务可以分成两类:token-level分类(如序列标注)和sequence-level分类(如文本分类)。...Subword 针对不完整性问题,我们将测试集中所有的词按照是否会被BERT tokenizer切分成多个子词分成‘Word’和‘Subword’两个子集合,前者不会被切分(如‘apple’)而后者会被切分成多个子词...图7 CoNLL-2003 NER上性能表现对比 首先,对比同一个模型在不同集合上的表现,我们发现‘Word’集合上的效果都要远高于‘Subword’集合,这说明切分成多个词确实对模型效果有直接影响,子词粒度的表示应该客观上存在不充分的问题

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    Matplotlib库在Python数据分析中的应用

    它支持各种常见的图表类型,包括折线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图等,还支持注释、标签、标题、图例等图形元素的添加和编辑。下面将逐个介绍Matplotlib库的常见功能和应用场景。2....import matplotlib.pyplot as plt# 绘制多个子图fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)# 在第一个子图中绘制折线图x1 = [...sizes = [10, 20, 30, 40, 50]axes[1, 1].pie(sizes)# 设置子图布局plt.tight_layout()# 显示图表plt.show()4....数据可视化与分析Matplotlib不仅提供了丰富的绘图功能,还可以与其他数据分析库(如NumPy、Pandas)等配合使用,进行数据处理和分析。...利用Matplotlib库,我们可以绘制折线图、散点图、柱状图、饼图等各种类型的图表;还可以通过定制颜色、线型、标记、添加图例、注释等来美化图表;同时,Matplotlib还支持子图布局、直方图、热力图

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    【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通(中篇二)

    ,包括折线图、柱状图、饼图等。...首先,我们来看如何在 PyQt5 窗口中嵌入一个简单的折线图。...7.4 在应用程序中展示不同类型的图表 matplotlib 支持多种类型的图表,包括折线图、柱状图、饼图等。接下来我们展示如何在 PyQt5 中展示这些不同类型的图表。...通过 matplotlib 的强大功能,我们能够在应用程序中展示折线图、柱状图、饼图等多种类型的图表。同时,我们还展示了如何动态更新图表,并结合用户输入来实时调整图表内容。...7-8部分总结:图表与对话框 在第7至第8部分中,我们探讨了如何在 PyQt5 中使用 matplotlib 实现数据的可视化,并展示了如何在界面中嵌入折线图、柱状图、饼图等多种图表。

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    Drawdata:简单易用功能丰富的可视化图表库

    腾讯技术创作特训营S11#重启人生Drawdata 是什么Drawdata 是一个用于数据可视化的 Python 库,它提供了丰富的图表类型,如条形图、折线图、散点图、饼图等。...良好的兼容性:Drawdata 兼容 Python 常用的数据处理库,如 Pandas、NumPy 等,让你可以轻松地处理和可视化数据。...下面是如何在Python代码中引入Drawdata的示例:import drawdata或者,如果你更喜欢从特定的子模块导入功能,可以这样做:from drawdata import specific_function...如果遇到任何安装问题,你可以查看Drawdata的官方文档或求助于Python社区。现在,你已经准备好使用Drawdata库在Python中进行数据绘制了。...应用场景数据可视化Drawdata 提供了丰富的图表类型,如条形图、折线图、散点图、饼图等,可以帮助开发者轻松实现数据可视化。

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    用Python的Plotly画出炫酷的数据可视化(含各类图介绍)

    除了柱状图之外还有其他的散点图,折线图,饼状图,条形图,箱型图等等(也包含一些热图,登高图,地图分布等等)。 ?...折线图 折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。比如我们经常看到的监控数据图,一般都是折线图。...饼图 饼图主要用于总体中各组成部分所占比重的研究,可以很直观地分析项目的组成结构与比重,一目了然地进行描述重量分成。比如我们统计各种开销占总支出多少的时候,这个时候使用饼图可以很明显看出开销的大头。...每个矩形又按照相应节点的子节点递归的进行分割,知道叶子节点为止。...漏斗图 一般表述转化率(如营销客户转化),由上而下代表不同层级,转化率逐级降低并形成漏斗形状。

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    Matplotlib可视化没那么难:7种常用图表最全绘制攻略来了!

    Matplotlib提供了一个面向对象的API,有助于使用Python GUI工具包(如PyQt、WxPythonotTkinter)在应用程序中嵌入绘图。...Matplotlib提供了丰富的数据绘图工具,主要用于绘制一些统计图形,例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱形图等。...plt.figure:创建空白画布,在一幅图中可省略 figure.add_subplot:第一个参数表示行,第二个参数表示列,第三个参数表示选中的子图编号 plt.title:标题 plt.xlabel...▲图2 条形图 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...在构建直方图时,第一步是将值的范围分段,即将整个值的范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续的、不重叠的变量间隔,间隔必须相邻,并且通常是相等的大小。

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    用Python演绎5种常见可视化视图

    通过本篇文章,你将学到: 视图的分类,从哪些维度进行分类 5种常见视图的概念,以及如何在Python中进行使用,都需要用到哪些函数。...注意:想要更深层次的理解,需要自己动手跑代码,体验数据可视化过程 今天我来给你讲讲Python的可视化技术。...2.折线图 折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势。...鸢尾花可以分成Setosa、Versicolour和Virginica三个品种,在这个数据集中,针对每一个品种,都有50个数据,每个数据中包括了4个属性,分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。...下面这张图相当于这4个变量两两之间的关系。比如矩阵中的第一张图代表的就是花萼长度自身的分布图,它右侧的这张图代表的是花萼长度与花萼宽度这两个变量之间的关系。 ? End. 作者:妄心xyx 来源:简书

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