在饼图中，sizes 列表中的每个元素决定了饼图中各个部分的大小比例。matplotlib 会根据这些数值的比例自动计算每一部分的角度和面积。 labels：这是用来为饼图中的各个部分添加标签。...autopct=‘%1.1f%%’：这是用来设置饼图中每个部分的自动百分比显示的。...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。...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。...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
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。...DataFrame的plot方法在同一个子图中将每一列绘制为不同的折线，并自动生成图例(见图9-14)： In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4...-3 Series.plot方法参数 DataFrame拥有多个选项，允许灵活地处理列；例如，是否将各列绘制到同一个子图中，或为各列生成独立的子图。...参数 描述 subplots 将DataFrame的每一列绘制在独立的子图中 sharex 如果subplots=True，则共享相同的x轴、刻度和范围 sharey 如果subplots=True，则共享相同的...y轴 figsize 用于生成图片尺寸的元组 title 标题字符串 legend 添加子图图例(默认是True) sort_columns 按字母顺序绘制各列，默认情况下使用已有的列顺序 ▲表9-4
，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...: 正如我们在图中看到的，title 参数为绘图添加了一个标题，而 ylabel 为绘图的 y 轴设置了一个标签。...如果我们想将多个饼图中所有列的数据表示为子图，我们可以将 True 分配给 subplots 参数，如下所示： df_3Months.plot(kind='pie', legend=False, autopct...='%.f', subplots=True, figsize=(14,8)) Output: 散点图 散点图在 x 和 y 轴上绘制数据点以显示两个变量之间的相关性。...六边形图 当数据非常密集时，六边形 bin 图（也称为 hexbin 图）可以替代散点图。换句话说，当数据点的数量很大，并且每个数据点不能单独绘制时，最好使用这种以蜂窝形式表示数据的绘图。
本指南使用一些常见术语，为了清楚起见，这些术语在此处进行说明： 图例条目 图例由一个或多个图例条目组成。 一个条目由一个键和一个标签组成。 图例键 每个图例标签左侧的彩色/图案标记。...plt.show() 相同轴域内的多个图例 有时，在多个图例之间分割图例条目会更加清晰。 虽然直觉上的做法可能是多次调用legend()函数，但你会发现轴域上只存在一个图例。...除了用于复杂的绘图类型的处理器，如误差条，茎叶图和直方图，默认的handler_map有一个特殊的元组处理器（HandlerTuple），它简单地在顶部一一绘制给定元组中每个项目的句柄。...这对于所有艺术家都是默认的，因此不带任何参数调用legend()，并且没有手动设置标签会导致没有绘制图例。...为散点图/matplotlib.collections.PathCollection创建图例条目时，图例中的标记点数。
装饰物指的是你可以添加到一个图形上的所有额外元素，以美化它或使它更清晰。装饰物包括图例、注释、颜色条、文本等标准元素，但也可以专门设计自己的元素。...配置图例 想在可视化图形中使用图例，可以为不同的图形元素分配标签。 图例非常容易使用，只要求用户命名图。Matplotlib将自动创建一个包含每个图形元素的图例。...而下图中，用轴标签替换轴刻度标签，即在轴中间加上说明标签，为了使其更靠近轴，删除了可能与标签碰撞的中心刻度。此外，将标题其向右移动，并相应地移动图例框，将其放置在标题下方，并且使用一行两列的排列方式。...# 默认情况下，y 标签的 x 坐标和 x 标签的 y 坐标由刻度标签边界框确定， # 但是如果有多个轴，这可能会导致多个标签对齐不良。...需要设置网格的行数和列数。子图布局参数（例如，左，右等）可以选择性调整。 ConnectionPatch：用于在两点之间建立连接线。 参数：xyA: 它是x-y图上也称为点A的连接线的起点。
上图可见，plt.legend()函数绘制的图例线条与图中的折线无论风格和颜色都保持一致。...2.简单散点图 另一种常用的图表类型是简单散点图，它是折线图的近亲。不像折线图，图中的点连接起来组成连线，散点图中的点都是独立分布的点状、圆圈或其他形状。...我们可以从上图中看出，可以通过散点图同时展示该数据集的四个不同维度：图中的(x, y)位置代表每个样本的花萼的长度和宽度，散点的大小代表每个样本的花瓣的宽度，而散点的颜色代表一种特定的鸢尾花类型。...plt.subplot：简单网格的子图表 将子图表的行与列对齐是一个很常见的需求，因此 Matplotlib 提供了一些简单的函数来实现它们。...每个 Matplotlib 对象也被设计为其子对象的一个容器：例如figure对象中可以包含一个或多个axes对象，每个axes对象都依次包含着其他用来展示图表的内容对象。 刻度也不例外。
折线图标签 本节最后介绍一下在折线图上绘制标签：标题、坐标轴标签和简单的图例。...参阅 Matplotlib 在线文档和这些函数的文档字符串可以获得更多的信息。 当一幅图中绘制了多条折线时，如果能够绘制一个线条对应的图例能让图表更加清晰。...不像折线图，图中的点连接起来组成连线，散点图中的点都是独立分布的点状、圆圈或其他形状。...，可以通过散点图同时展示该数据集的四个不同维度：图中的(x, y)位置代表每个样本的花萼的长度和宽度，散点的大小代表每个样本的花瓣的宽度，而散点的颜色代表一种特定的鸢尾花类型。...每个 Matplotlib 对象也被设计为其子对象的一个容器：例如figure对象中可以包含一个或多个axes对象，每个axes对象都依次包含着其他用来展示图表的内容对象。 刻度也不例外。
（3）折线图标签 本节最后介绍一下在折线图上绘制标签：标题、坐标轴标签和简单的图例。...不像折线图，图中的点连接起来组成连线，散点图中的点都是独立分布的点状、圆圈或其他形状。...，可以通过散点图同时展示该数据集的四个不同维度：图中的（x, y）位置代表每个样本的花萼的长度和宽度，散点的大小代表每个样本的花瓣的宽度，而散点的颜色代表一种特定的鸢尾花类型。...（1）选择设置图例的元素 正如我们前面例子所示，绘制的图例默认包括所有带标签的元素。...每个 Matplotlib 对象也被设计为其子对象的一个容器：例如figure对象中可以包含一个或多个axes对象，每个axes对象都依次包含着其他用来展示图表的内容对象。 刻度也不例外。
当一幅图中绘制了多条折线时，如果能够绘制一个线条对应的图例能让图表更加清晰。Matplotlib 也内建了函数来快速创建图例。估计你也猜到了，通过plt.legend()函数可以实现这个需求。...上图可见，plt.legend()函数绘制的图例线条与图中的折线无论风格和颜色都保持一致。...2.简单散点图 另一种常用的图表类型是简单散点图，它是折线图的近亲。不像折线图，图中的点连接起来组成连线，散点图中的点都是独立分布的点状、圆圈或其他形状。...我们可以从上图中看出，可以通过散点图同时展示该数据集的四个不同维度：图中的(x, y)位置代表每个样本的花萼的长度和宽度，散点的大小代表每个样本的花瓣的宽度，而散点的颜色代表一种特定的鸢尾花类型。...每个 Matplotlib 对象也被设计为其子对象的一个容器：例如figure对象中可以包含一个或多个axes对象，每个axes对象都依次包含着其他用来展示图表的内容对象。 刻度也不例外。
ncol 图例列数，int值 borderpad 边框内边距 labelspacing 图例之间的垂直间距 handlelength 图例的句柄长度 handleheight 图例的句柄高度 handletextpad...三、图例的分类操作等 在前面，我们将每个图例分别注释了标签，在需要的时候，还可以进行分类操作。...四、如何绘制多个图例 在matplotlib中，由于legend命令的特性，无论plt.legend还是ax.legend，都只能在图表中添加一个图例，一般来说以最后一个legend命令绘制，前面都会被覆盖...但是科研图表存在需要多个图例的情况，如果确实需要绘制时，可以通过ax.add_artist()命令添加。仍然以上一小节的图为例。...最后，以ax.add_artist()添加到子图上： from matplotlib.legend import Legend legend2=Legend(ax,[scatter1,scatter2,
1.绘制带有中文标签和图例的正弦和余弦曲线 使用numpy创建自变量数组t。 计算正弦函数值s和余弦函数值z。 使用pylab绘制正弦和余弦曲线，并设置标签。...绘制散点图 使用numpy创建数据数组a和b。 使用scatter函数绘制散点图。 通过参数修改散点符号、大小、颜色和线宽。 生成随机数据，使用scatter绘制散点图，设置符号形状、大小和颜色。...使用pie函数绘制饼状图，设置标签、颜色和百分比格式。 使饼状图中的某些部分裂开，设置阴影和开始角度。 设置坐标轴刻度和标签。 设置坐标轴跨度和纵横比。...创建图形，使用subplot函数创建多个子图。 在每个子图中绘制曲线，设置颜色和样式。 限制y轴范围。...使用plot函数绘制正弦和余弦曲线。 设置图像标题，使用中文字体。 使用legend函数设置图例字体、标题、位置、背景色、边框颜色和列数。
) #通过fig添加子图，参数：行数，列数，第几个。...ax2 = fig.add_subplot(2,1,2) #通过fig添加子图，参数：行数，列数，第几个。 print(fig,ax1,ax2) #方法2：一次性创建窗口和多个子图。...#一个窗口，多个图，多条数据 sub1=plt.subplot(211,facecolor=(0.1843,0.3098,0.3098)) #将窗口分成2行1列，在第1个作图，并设置背景色 sub2...=plt.subplot(212) #将窗口分成2行1列，在第2个作图 sub1.plot(x,y) #绘制子图 sub2.plot(x,y) #绘制子图 axes1...ax.add_patch(rect1) #将形状添加到子图上 ax.add_patch(circ1) #将形状添加到子图上 ax.add_patch(pgon1) #将形状添加到子图上 fig.canvas.draw
3.其他散点图函数 除了上面的包和函数可以绘制散点图外，还有一些包也可以绘制复杂性的散点图。比如说car包中的scatterplot()函数和lattice包的xyplot()函数。...lty=1, lwd=2, col=col) legend # 逻辑词，当按组绘制散点图且为TRUE时图上显示图例；为FALSE则不绘制图例； grid # 逻辑词，为TRUE则绘制浅灰色背景网格； groups...ellipse.border.remove # 逻辑词，为TRUE，则删除椭圆边框线 mean.point # 逻辑词，为TRUE，则将分组平均点添加到绘图中 mean.point.size # 指定平均点大小的数值...star.plot # 逻辑词，为TRUE，则生成星图 star.plot.lty、star.plot.lwd # 星图的线型和线宽 label # 包含点标签的列的名称，也可以是长度=nrow(data...# 长度为2的数字向量，指定相关系数的x、y坐标，默认值为NULL cor.coef.size # 相关系数文字字体的大小 ggp # 不为NULL，则将点添加到现有绘图中 show.legend.text
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....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 = [1, 2, 3, 4, 5]y1 = [2, 4..., 6, 8, 10]axes[0, 0].plot(x1, y1)axes[0, 0].set_title("Line Chart 1")# 在第二个子图中绘制散点图x2 = [1, 2, 3, 4,...5]y2 = [1, 3, 5, 7, 9]axes[0, 1].scatter(x2, y2)axes[0, 1].set_title("Scatter Plot 1")# 在第三个子图中绘制柱状图...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
1.设置数据框以进行可视化 在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。 观察rpkm数据。...ggscatter1 有了必须的映射，再为图片添加一些可选的映射，比如颜色。通过指定列标题来，按照基因型给点上色。自动使用一组默认颜色，不必指定。此外，ggplot2还自动绘制了图例！...ggscatter5 注意：可以使用example("geom_point")来探索可添加到绘图中的众多不同的映射和图层。滚动浏览不同的图，记住代码的修改方式。...添加图层xlab()和ylab()，改变x轴和y轴的标签。将这些图层添加到当前图中，x轴标记为“年龄（天）”，y轴标记为“平均表达量”。 使用ggtitle图层为绘图添加标题。...然后我们使用刚刚创建的ggplot散点图将图像绘制到设备上。
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