：x轴名称 plt.ylabel：y轴名称 plt.xlim：x轴的范围 plt.ylim：y轴范围 plt.xticks：第一个参数为范围，数组类型；第二个参数是标签，第三个是控制标签 plt.yticks...x/y：X/Y轴数据。两者都是向量，而且必须长度相等。...▲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。...x：数据源 labels：(每一块)饼图外侧显示的说明文字 explode：(每一块)离开中心距离 startangle：起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow...代码清单7 绘制组合图 from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt #在同一个figure中创建一组2行2列的subplot
下面是一个简单的折线图例子：import matplotlib.pyplot as plt# 数据x = [0, 1, 2, 3, 4]y = [0, 1, 4, 9, 16]# 创建图形plt.plot...(x, y)# 添加标题和标签plt.title("简单折线图")plt.xlabel("X轴")plt.ylabel("Y轴")# 显示图形plt.show()输出：一个简单的折线图，显示了x与y的关系...='o')plt.title("定制样式的折线图")plt.xlabel("X轴")plt.ylabel("Y轴")plt.show()输出：这将绘制一个绿色的虚线折线图，并在每个数据点处加上圆形标记。...")# 绘制箱线图sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)plt.title("不同日子的账单金额分布")plt.show()输出：一个箱线图，展示了不同星期几账单金额的分布情况...plt.savefig() 保存图形为文件 plt.savefig('plot.png') ax.plot() 在特定轴对象上绘制折线图
# 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...') # 绘制折线图 plt.plot(data['日期'], data['销售额']) # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('每日销售额') plt.xlabel('日期') plt.ylabel...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。 第五部分：图表定制与高级功能 5.1 自定义颜色和样式 在很多情况下，我们希望图表能够符合品牌或特定设计要求。...marker：设置数据点的标记（如圆圈 o，方块 s 等）。 通过这种方式，我们可以为不同的数据系列使用自定义颜色和样式，以确保图表符合特定的视觉需求。
多变量可视化视图： 可以让一张图同时查看两个以上的变量，比如“身高”和“年龄”，你可以理解是同一个人的两个参数，这样在同一张图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值，从而分析出这两个变量之前是否存在某种联系...针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作，那么，针对数值型变量，我们也有很多可视化的方法，例如箱线图、直方图、折线图、面积图、散点图等等。...seaborn 折线图： 折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势。...在 Matplotlib 中，我们可以直接使用 plt.plot() 函数，当然需要提前把数据按照 x 轴的大小进行排序，要不画出来的折线图就无法按照 x 轴递增的顺序展示。...seaborn 如果要修改X和Y轴的参数需要这样写代码 df中的参数名字和lineplot中的参数的一一对应的，同时lineplot中的year就是x轴的名字，money就是y轴的名字 df = pd.DataFrame
, y轴刻度 # matplotlib.pyplot.xticks(ticks=None, labels=None, **kwargs) plt.xticks() plt.yticks() # c=color...显示图例 plt.ylim(0, 2.2) # 显示的y轴范围 # 保存图片 # 注意: 一定要在画完图后，show() 前 plt.savefig('D:\test.png') # 展示图...'] = 'SimHei' plt.xlabel('菜品') plt.ylabel('销量') plt.title('菜品销售量分布（条形图）') plt.show() 折线图 plt.plot(data...x轴，这里是月份，第二个参数列作 y轴，这里是部门销售额 data = pd.read_excel(".....', 'lightcoral'], autopct='%1.1f%%') 杂 调整X或Y轴上刻度 x = range(2, 26, 2) y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26
1 堆积图 主要结合柱状图和条形图的绘制方法来说明堆积柱状图和堆积条形图的实现方法。 1.1 堆积柱状图 仅在第二个柱状图中添加bottom参数即可。...设置x轴标签放置位置，并指定x轴标签 plt.yticks(x+bar_width/2, tick_label) plt.legend() plt.show() 3 堆积折线图、间断条形图和阶梯图 3.1...堆积折线图 堆积折线图是通过绘制不同数据及的折线图而生成的。...() 3.2 间断条形图 间断条形图是在条形图的基础上绘制而成，主要用来可视化定性数据的相同指标在时间维度上的指标值的变化情况，实现定性数据的相同指标的变化情况的有效直观比较。...，默认为pre，表示x轴上的每个数据点对应y轴上的数值向左侧绘制水平直线直到x轴上的此数据点的左侧相邻数据点为止。
这里我将先创建静态图表的图片，然后使用Imageio创建一个GIF(动态图表)。 一共给大家介绍三种动态图表的绘制，折线图，条形图，散点图。 01 折线图 先来绘制一个简单的折线图看看。...可以看到折线图的x坐标从0一直到了40。 02 条形图 上面的折线图每次只有一个y值即可，而条形图则需要所有的y值，如此所有的条形才能同时移动。...所以在结束的时候会显示一段时间的空白。 可以设置一下条形图当前位置到下个位置的速度，让过渡变得平滑。 将当前位置和下一个位置之间的距离除以过渡帧数。...当然也有一些值得改进的地方，比如添加标题。通过插值的方式来使过渡变得更平滑，甚至可以让条形图在x轴上移动。 这里大家就可以自行去研究啦。...03 散点图 要绘制动态散点图，则需要同时考虑x轴和y轴的值。 这里不一定要在每帧上显示相同数量的点，因此需要对其进行校正来进行过渡。
简介 Matplotlib 是 Python 提供的一个绘图库，通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图，安装使用 pip install matplotlib 命令即可...绘图 下面我们来学习一下如何使用 Matplotlib 绘制常用统计图。 2.1 折线图 折线图可以显示随某一指标变化的连续数据。...2.1.1 单线 首先，我们来看一下如何使用 Matplotlib 绘制一个简单的折线图，具体实现如下： from matplotlib import pyplot as plt x = range(...1, 7) y = [13, 15, 14, 16, 15, 17] plt.title('折线图') plt.xlabel('x 轴') plt.ylabel('y 轴') plt.plot(x, y...('y 轴') ''' color：颜色 linewidth：线的宽度 marker：折点样式 linestyle：线的样式，主要包括：'-'、'--'、'-.'、':' ''' plt.plot(x,
1 绘制三维线性图 为了熟悉三维空间图形的绘图原理，首先创建由5个点依次连接而成的三维线图，具体语句如下： import matplotlib.pyplot as plt #导入库...[2, 0, 3, 4, 5] #设置z轴坐标 plt.plot(x, y, z) #绘制5个点对应连线的三维线性图...2 用股票数据绘制三维折线图 按年月分组，统计股票收盘价的均值，并以年对应的标签为x轴，月对应的标签为y轴，收盘价对应的数值为z轴，绘制三维折线图，具体语句如下： date = date.set_index...('日期') #把日期列设为索引 date.index = pd.to_datetime(date.index) #把索引转为时间格式 result =...至此，在Python中绘制三维图已全部讲解完毕，感兴趣的同学可以自己实现一遍
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。...代码清单1 绘制散点图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(30) y = np.arange(30)+3...图2 条形图 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。...折线图的主要参数及各参数说明如表4所示。 表4 折线图的主要参数及各参数说明 ? 以某广告平台随日期变化的用户请求数为例，我们用折线图来表现其变化趋势，如代码清单3所示，其可视化结果如图3所示。...代码清单7 绘制组合图 from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt #在同一个figure中创建一组2行2列的subplot
二、竖放条形图 1 竖放条形图绘图原理 Python中绘制竖放条形图需用matplotlib.pyplot中的bar函数，该函数的基本语法为： bar(x, height, [width], [...3 优化显示竖放条形图 以时间为横轴，每年收盘价均值为纵轴绘制竖放条形图，并添加标题和轴标签等，具体语句如下： result = date[['收盘价']].groupby(date.index.year...1 横放条形图绘图原理 Python中绘制横向条形图需用matplotlib.pyplot中的barh函数，该函数和bar函数类似，它的基本语法为： barh(y, width, [height]...五、叠加条形图 有时一个变量的数值恒小于另一个变量，这时可以把两个条形图绘制到一个条形图中，用不同的颜色显示这两个条形图即可。...有时需要把两组数值绘制在同一个条形图中，以股票最高价和最低价为示例，绘制拼接条形图，具体语句如下： result = date.groupby(date.index.year).agg(high=('最高价
轴标签 plt.xlabel("x轴") #设置y轴标签 plt.ylabel("y轴") #绘制折线图 plt.plot(x, y) #将折线图显示 plt.show() 代码运行结果会生成y=2x的坐标图...绘制折线图方法plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x:x轴数据，列表或数组，可选 y:y轴数据，列表或数组 format_string：控制曲线的格式字符串，可选，..."y轴") plt.scatter(x, y, color='r', marker='*') plt.show() 代码运行结果会生成x轴和y轴指定点的坐标图，如图所示。...，在简单意义上已经完成了一个简单的数据获取、分析以及可视化的过程。...: 横坐标（序列） height：纵坐标（系列） width：条形图的宽度，默认是0.8，可以根据实际大小设置，以更加美观 bottom：用于绘制堆叠条形图，默认值为None align：x轴刻度标签的对齐方式
使用统计函数绘制简单图形 1.函数bar()–用于绘制柱状图 函数功能： 在x轴上绘制定性数据的分布特征 调用签名： plt.bar(x, y) 参数说明： x: 标示在x轴上的定性数据的类别 y...plt.xlabel('category') plt.ylabel('weight(kg)') plt.show() 2.函数barh()–用于绘制条形图 函数功能： 在y轴上绘制定性数据的分布特征...调用签名： plt.barh(x, y) 参数说明： x: 标示在y轴上的定性数据的类别 y: 每种定性数据的类别的数量 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib...('weight(kg)') plt.show() 3.函数hist()–用于绘制条形图 函数功能： 在x轴上绘制定量数据的分布特征 调用签名： plt.hist(x) 参数说明： x: 在x轴上绘制箱体的定量数据输入值...函数功能： 在极坐标轴上绘制折线图 调用签名： plt.polar(theta, r) 参数说明： theta: 每个标记所在射线与极径的夹角 r: 每个标记到原点的距离 import matplotlib.pyplot
本文展示了如何用比以前从头开始创建同样的折线图少得多的代码轻松创建折线图。此外，自定义图表的外观和感觉以及使图表中的信息易于访问也是非常容易的。...定义一个结构来保存日期和该日的步数，并为当前周创建一个数组。...这些可以通过将图表标记从LineMark改为其他类型的标记（如BarMark）来生成条形图。...最初尝试在折线图中显示多组数据的问题是X轴使用了日期。...当前的周数紧接着上一周，所以每一个点都是沿着X轴线性递增绘制的。 有必要只用工作日作为X轴的数值，这样所有的周日都在同一个X坐标上绘制。
然而，使用Charts框架可以提供大量的图表来探索对应用程序中的数据最有效的方法，从而使它变得更加容易。 下面是以前关于在SwiftUI中从头开始创建条形图和线形图的文章。...定义一个结构来保存日期和该日的步数，并为当前周创建一个数组。...这些可以通过将图表标记从LineMark改为其他类型的标记（如BarMark）来生成条形图。...SwiftUI Charts 中创建一个包含两个系列步数数据的折线图 在折线图中显示多个基于工作日的步数系列 最初尝试在折线图中显示多组数据的问题是X轴使用了日期。...当前的周数紧接着上一周，所以每一个点都是沿着X轴线性递增绘制的。 有必要只用工作日作为X轴的数值，这样所有的周日都在同一个X坐标上绘制。
折线图 1.1 导入数据 1.2 绘制单列折线图 1.3 绘制多列折线图 1.4 绘制折线图-双y轴 2. 条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3....绘制 df 第一列的折线图 # 绘制 df 第一列的折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为： 1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图｜子图...=True, # 显示网格线 xlabel='时间', # x轴标签 ylabel='数量', # y轴标签 fontsize = 13) # 字体大小...# plt.legend(loc=4) # 指定图例的位置 plt.show() 输出为： 1.4 绘制折线图-双y轴 折线图–双y轴 A、C、D使用一个y轴，B使用一个y轴 # 折线图｜双y轴...() 输出为： 4.3 设置渐变色/边缘/边缘宽度 df4.plot.scatter(x="a", # x轴 y="b", # y轴
当使用 Python 画条形图时，通常会使用 Matplotlib 库。Matplotlib 是一个广泛用于绘制图表和数据可视化的库，它提供了丰富的函数和方法来创建各种类型的图表，包括条形图。...Matplotlib 是一个用于绘制数据可视化图表的 Python 库。它提供了一个广泛的功能集，使得用户可以创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、条形图、饼图、直方图等等。...多种图表类型：Matplotlib 支持众多常见的图表类型，如折线图、散点图、条形图、饼图、直方图、盒图等等。...使用 plt.xlabel('Categories') 和 plt.ylabel('Values') 分别添加了 x 轴和 y 轴的标签，将 x 轴标签设置为 'Categories'，y 轴标签设置为...使用 plt.xlabel('月份') 和 plt.ylabel('开支（元）') 分别添加了 x 轴和 y 轴的标签，将 x 轴标签设置为 '月份'，y 轴标签设置为 '开支（元）'。
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....使用示例 下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用 Matplotlib 绘制一个折线图： import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3,...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..._title('简单折线图') ax.set _xlabel('X轴') ax.set _ylabel('Y轴') # 显示图形 plt.show () 结论 Matplotlib 是一个功能强大且灵活的数据可视化工具...轴属性：包括xlabel、ylabel、xlim、ylim、xscale、yscale、xticks、yticks、xticklabels、yticklabels等，用于控制图表在x轴和y轴方向上的范围
，开始吧 折线图 plot 默认图就是折线图，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...宽度和高度的默认值分别为 6.4 和 4.8。 通过提供列名列表并将其分配给 y 轴，我们可以从数据中绘制多条线。...直方图 直方图是一种表示数值数据分布的条形图，其中 x 轴表示 bin 范围，而 y 轴表示某个区间内的数据频率。...df.plot(kind='box', vert=False, figsize=(9,6)) Output: 面积图 面积图是折线图的扩展，它用颜色填充折线图和 x 轴之间的区域。...='%.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。
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