可能是由于以下原因之一:
set_xlim()
set_ylim()
set_xticks()
set_yticks()
对于解决这个问题,可以尝试以下方法:
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书上的数据可视化真是乱七八糟,一会matplotlib一会pygal,我已经有点混乱了hhh而且书上写的不咋好,我已经快忘光了,现在趁机复习下。...现在我要做一个简单的折线图,折线图的内容是数字1-5的和他们的平方数相对应的图。...绘制折线图 首先导入模块: import matplotlib.pyplot as plt 接着要将x轴和y轴上的数字放在两个列表中: input_value = [1, 2, 3, 4, 5]...但是注意当绘制多条曲线时,各条曲线的x值不能省略!!!...**kwargs表示第二组或更多(x,y,format_string)”这句话意味着可以成组按顺序传入多组(x, y)并可以分别设置他们各组数据线型的样式,如下 plt.plot(input_value
fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3]) Matplotlib在Figures(窗口)上绘制数据图,每个数据可以包含一个或多个...的Axes类和它的成员函数是主要的入口点与OO接口工作。 Axis 这些是类似数字线的对象。他们负责设置图形限制并生成刻度(轴上的标记)和刻度标签(标记刻度的字符串)。...绘制图形后,所有艺术家都被绘制到画布上。大多数艺术家都被绑在斧头上。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。...所以可以做到(OO风格) 代码不一样,结果一样,体现了,图包在大方向上绘图得两种方法 对于一些经常要绘制得图,可以考虑函数得方法就像这样: 一旦图形很复杂,这种方法是个不错的选择 性能 无论是以交互方式浏览数据还是以编程方式保存大量绘图...当数字很大时,最好看到最大的区别,请尝试最大化GUI并与之交互: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib
接下来确定要使其不那 么显眼的元素,如刻度标记和标签。...由于这些点是按顺序绘制的,因此给参数c指定的列表只需包含数字 1~5000,如下所示: rw_visual.py --snip-- while True: # 创建一个RandomWalk实例...15.3.7 重新绘制起点和终点 除了给随机漫步的各个点着色,以指出它们的先后顺序外,如果还能呈现随机漫步的起点和 终点就更好了。为此,可在绘制随机漫步图后重新绘制起点和终点。...创建这个类的实例时,如果没有指定任何实参,面数默 认为6;如果指定了实参,这个值将用于设置骰子的面数(见1)。骰子是根据面数命名的,6面 的骰子名为D6,8面的骰子名为D8,以此类推。...我们见到了值1和6,这表明返回了最 大和最小的可能值;我们没有见到0或7,这表明结果都在正确的范围内。我们还看到了1~6的所 有数字,这表明所有可能的结果都出现了。
(不要过于担心画布,它是至关重要的,因为它实际上是绘图的对象,以获得你绘制的图像,但作为用户它或多或少是你不可见的)。一个数字可以有任意数量的Axes,但是有用的应该至少有一个。...渲染图形时,所有艺术家都被绘制到画布(canvas)上。大多数艺术家(Artist)都与轴有关; 这样的艺术家(Artist)不能被多个轴共享,也不能从一个轴移动到另一个轴。...有些人在python shell中以交互方式使用matplotlib,并在键入命令时弹出绘图窗口。有些人运行Jupyter笔记本并绘制内联图以进行快速数据分析。...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。...当数字很大时,可以最好地看到差异,尝试最大化GUI然后与它们进行交互: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib
绘制大型数据集时,你还可以对每个点都设置同样的样式, 再使用不同的样式选项重新绘制某些点,以突出它们。..., y_values, s=100) # 设置图表标题并给坐标轴指定标签 --snip-- 列表x_values包含要计算其平方值的数字,而列表y_values包含前述每个数字的平方值。...将 这些列表传递给scatter()时,matplotlib依次从每个列表中读取一个值来绘制一个点。...15.3.3 绘制随机漫步图 下面的代码将随机漫步的所有点都绘制出来: rw_visual.py import matplotlib.pyplot as plt from random_walk...图15-8显示了包含5000个点的随机漫步图(本节的示意图未包含 matplotlib查看器部分,但你运行rw_visual.py时,依然会看到)。
通过Matplotlib其实我们也可以绘制动态的算法关键过程,下面拿插入排序作为例子看Matplotlib如何绘制动态图。 玩扑克时的抓牌环节很契合插入排序的执行过程。...(青色表示已排序元素,淡蓝色表示未排序,枣红色柱表示当前需排序元素,插入到橙色柱位置) Matplotlib绘制动态图表的思路是将一系列图按一定时间间隔顺序播放,利用眼睛的视觉暂留形成动态感,每张静态图就是一帧...gif文件 绘制三维动态图也是同样的套路,建画布时加上projection="3d"参数,绘图时参数从[x,y]变成[x,y,z],其他按框架来做。...Circle()的第二个参数是半径,椭圆需要长轴长度和短轴长度,也就是width和height,angle控制旋转角度,逆时针,按度计算,例如angle=90时,原来一个扁的椭圆就变成了长的椭圆,转了90...官网给了两个例子分别表示按下按钮时print相应的坐标以及按键时触发保存图片等交互。基于Matplotlib的接口要实现流畅复杂的交互代码会很复杂。
Matplotlib subplot()函数用法详解 在使用 Matplotlib 绘图时,我们大多数情况下,需要将一张画布划分为若干个子区域,之后,我们就可以在这些区域上绘制不用的图形。...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。...在大多数情况下,这两个内建类完全能够满足我们的绘图需求,但是在某些情况下,刻度标签或刻度也需要满足特定的要求,比如将刻度设置为“英文数字形式”或者“大写阿拉伯数字”,此时就需要对它们重新设置。...#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。...-”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。
在这篇文章的剩余部分,我想和大家分享 10 个基本的中级和高级的绘图工具。我发现在现实生活中,当涉及到绘图解释你的数据时,这些工具非常有用。...matplotlib 中的图表是一种结构,可以这样使用: 图形:绘制图表的背景或画布 轴:我们的图表 通常,这些东西是在代码后台自动设置的,但是如果要绘制多个图形,我们只需要按照以下方式创建图形和轴对象...「patch」或条形图,直到「ha」参数获取条形图的位置、高度和宽度为止,以便将值注释放在正确的位置。...5.使用不同颜色区分标签 在某些情况下,在一段时间或一系列的值中,我们可能测量了不同种类的物体。例如,假设我们测量 6 个月以来狗和猫的体重。...在条形图中设置轴的顺序 最后是一个非常特殊的工具~如果你喜欢使用条形图,你可能会面临这样的问题:你的条形图没有按照你想要的顺序排列。
标签:Python,Matplotlib库 Matplotlib是一个强大的Python绘图库,但许多人可能不知道它能够创建动画图。 图1 什么是动画?...简单地说,动画由一系列略微有些变化的静态图像组成。当把这些静态图像放在一起并快速翻阅时,我们的眼睛和大脑会欺骗我们,让我们觉得这些图像在移动(尽管它们不是)。...基于这种理解,要制作动画绘图,需要: 1.创建大量静态图像/图表 2.把它们按顺序翻动 库 可以使用pip安装matplotlib,只需在命令提示符/终端窗口中键入以下内容: pip install matplotlib...使用Matplotlib制作动画 将用matplotlib制作一个简单的动画:一个在半径为1.5的圆中移动的红点。...图4 如此狭窄的图表上是想说明,当浏览每个图表时,圆点是向上和向右移动的。
一、matplotlib绘制热力图 Matplotlib是Python著名的2D绘图库,该库仿造Matlab提供了一整套相似的绘图函数,用于绘图和绘表,是强大的数据可视化工具和做图库,且绘制出的图形美观...绘制heatmap,该方法比较繁琐,要调用很多辅助函数才能实现效果更好的热图。...如果是布尔型的DataFrame,则将DataFrame里True的位置用白色覆盖掉 ax:设置作图的坐标轴,一般画多个子图时需要修改不同子图的该值 **kwargs:All other keyword...arguments are passed to ax.pcolormesh cbar:是否在热力图侧边绘制颜色刻度条,默认值是True cbar_kws:热力图侧边绘制颜色刻度条时,相关字体设置,默认值是...None cbar_ax:热力图侧边绘制颜色刻度条时,刻度条位置设置,默认值是None cmap:从数字到色彩空间的映射 cmap:从数字到色彩空间的映射,改变cmap参数可以改变图的颜色,cmap有以下选择
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。...例如,当你有多个图表时,读者在阅读图表,视线在图表和图例之间来回切换时,可能会觉得很乏味。另一种可以解决此类困惑的方法是在下图所示的图上直接添加信息。...对于上述的sin / cos的示例(非常简单),这四种解决方案都是合适的,但当有很多实际数据一起使用时,可能这种方法就失效了。此时我们可能需要寻求其他方式来标记数据,如将图分成几个图分别展示。...当仅仅使用默认参数时,确实比较方便。并且它们的默认位置通常对大多数图表都比较合适。尽管如此,仍然可以使用各种参数来定制和美化图形。 ...如下面两个图所示,对比观察,可以明显发现:上图大部分使用了默认参数。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。
"]], names=["state", "color"]) 重新排序和排序级别 有时您可能需要重新排列轴上级别的顺序或按特定级别的值对数据进行排序。...="black", ....: linestyle="dashed") 图 9.3:单个绘图后的数据可视化 当您运行此命令时,您可能会注意到类似 <matplotlib.lines.Line2D...您还可以使用 sharex 和 sharey 指示子图应具有相同的 x 或 y 轴。当您在相同比例上比较数据时,这可能很有用;否则,matplotlib 会独立自动缩放绘图限制。...注意 无论您在绘制数据时是否传递了label选项,都必须调用ax.legend来创建图例。 刻度、标签和图例 大多数类型的绘图装饰都可以通过 matplotlib 轴对象上的方法访问。...按字母顺序绘制列;默认使用现有列顺序 注意 有关时间序列绘图,请参见 第十一章:时间序列。
支持从 0 到 1 的数字,为 0 时不绘制该图形。...true:表示不按任何功能键,鼠标移动能触发数据窗口平移。false:表示鼠标滚轮不能触发缩放。'shift':表示按住 shift 和鼠标移动能触发数据窗口平移。'...true:表示不按任何功能键,鼠标移动能触发数据窗口平移。false:表示鼠标滚轮不能触发缩放。'shift':表示按住 shift 和鼠标移动能触发数据窗口平移。'...支持从 0 到 1 的数字,为 0 时不绘制该图形。 }; mylabel={ show:false, //是否显示标签。...支持从 0 到 1 的数字,为 0 时不绘制该图形。 }; mylabel={ show:false, //是否显示标签。
图片当使用图表来表示数据时,我们可以更有效地分析数据,并根据分析做出相应的决策。在学习 Matplotlib 之前,了解什么是数据可视化!...当您对一个数据集进行分析时,如果使用数据可视化的方式,那么您会很容易地确定数据集的分类模式、缺失数据、离群值等等。...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。...在大多数情况下,这两个内建类完全能够满足我们的绘图需求,但是在某些情况下,刻度标签或刻度也需要满足特定的要求,比如将刻度设置为“英文数字形式”或者“大写阿拉伯数字”,此时就需要对它们重新设置。..., 第二次调用plot.bar()时绘制了灰色柱状图,最后一次调用plt.bar()则绘制最底部的柱状图。
小提琴图 该函数是用来绘制箱形图和核密度估计组合图。...此外,使用分类类型来分组变量来控制绘图元素的顺序。...使用None将绘制未经修饰的小提琴 split : bool 当使用带有两个级别的变量的色调嵌套时, 将split设置为True将为每个级别绘制一半小提琴。这样可以更容易比较分布。...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。...plt sns.set(style="whitegrid") # 读取数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例2: 绘制一个按分类变量分组的垂直小提琴图 """
我发现在现实生活中,当涉及到绘图解释你的数据时,这些工具非常有用。...matplotlib 中的图表是一种结构,可以这样使用: 图形:绘制图表的背景或画布 轴:我们的图表 通常,这些东西是在代码后台自动设置的,但是如果要绘制多个图形,我们只需要按照以下方式创建图形和轴对象...「patch」或条形图,直到「ha」参数获取条形图的位置、高度和宽度为止,以便将值注释放在正确的位置。...5.使用不同颜色区分标签 ---- 在某些情况下,在一段时间或一系列的值中,我们可能测量了不同种类的物体。例如,假设我们测量 6 个月以来狗和猫的体重。...10.在条形图中设置轴的顺序 最后是一个非常特殊的工具~如果你喜欢使用条形图,你可能会面临这样的问题:你的条形图没有按照你想要的顺序排列。
使用此模块,您可以求矩阵求逆,计算特征值,求解线性方程式和确定行列式等。 实战时间 – 转换矩阵 线性代数中矩阵A的逆是矩阵A^(-1),当与原始矩阵相乘时,它等于单位矩阵I。...真正的随机数很难生成,因此在实践中,我们使用伪随机数字,除了某些非常特殊的情况外,对于大多数意图和目的来说都是足够随机的。...每次我们将数字返回到罐子中时,一个生成的样本中可能会多次出现一个数字。 对于新样本,我们为每个样本计算要调查的统计估计值(例如,算术平均值)。 这为我们提供了估计器可能值的样本。...当外壳不匹配时,该测试引发了异常。 浮点比较 计算机中浮点数的表示形式不准确。 比较浮点数时,这会导致问题。...对数图 当数据具有较宽范围的值时,对数图很有用。 matplotlib具有函数semilogx()(对数x轴),semilogy()(对数y轴)和loglog()(x和y轴为对数)。
可根据需要设置相应的样式: 其中设置x轴的位置相对较复杂些。 首先选中y轴,右击再点击设置坐标轴格式,接下来分别设置横坐标轴位置及横坐标轴标签。设置x坐标轴值为0.8,或者你需要的轴。...设置x坐标轴标签在图的底部。 结果得到如下样式。 当然,可以设置条形和散点的样式,如颜色形状等。也可以单独选中某条柱状图和散点标志的样式,以突出某个或某些值。...将所有y值加上一个固定值v(负数):y = y+v 并且设置y轴的下限为该固定值v :plt.ylim(v, 0.6) 绘制一条横线 通过绘制折线的方法绘制一条基线,并固定 y=0 plt.plot(values.index..., [0]*n) 或直接用直线函数绘制基线,同样设置 y=0 plt.axhline(y=0, xmin=0, xmax=1) 上面两种方法均可以绘制直线图,第二种方法的缺点是在设置直线两个端点时,不太好把控...markerfmt : str, optional 设置顶点的类型和颜色,默认值:'C0o',C(大写字母C)是默认的,后面数字应该是0-9,改变颜色,最后的.或者o(小写字母o)分别可以设置顶点为小实点或者大实点
共享轴限制和视图 通常用于使两个或更多绘图共享一个轴,例如,两个子绘图具有时间作为公共轴。 当你平移和缩放一个绘图,你想让另一个绘图一起移动。...为了方便这一点,matplotlib 轴支持sharex和sharey属性。 创建subplot()或axes()实例时,你可以传入一个关键字,表明要共享的轴。...注意,postscript 格式不支持 alpha(这是一个 postscript 限制,而不是一个 matplotlib 限制),因此,当使用 alpha 时,将你的数字保存在 PNG,PDF 或 SVG...ax.legend(loc='best', fancybox=True, framealpha=0.5) ax.set_title('fancy, transparent legends') 放置文本框 当使用文本框装饰轴时...,两个有用的技巧是将文本放置在轴域坐标中(请参见变换教程),因此文本不会随着 x 或 y 轴的变化而移动。
如果为plot()命令提供单个列表或数组,则matplotlib假定它是一系列y值,并自动为您生成x值。由于python范围以0开头,因此默认的x向量与y具有相同的长度,但从0开始。...这里的 figure() 命令是可选的,因为默认情况下将创建 figure(1),就像默认情况下创建 subplot(111) 一样,如果不手动指定任何轴。...有关手动放置轴的示例,请参阅Axes Demo;有关具有大量子图的示例,请参阅 Basic Subplot Demo。 您可以使用具有增加的图号的多个figure() 调用来创建多个数字。...当然,每个图形可以包含您心中所需的轴和子图: import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(1) # the first figure...更改轴的比例很容易: plt.xscale('log') 下面显示了具有相同数据和y轴不同比例的四个图的示例。
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