文章目录 1. matplotlib绘制基本图形 1.1. 折线图 1.2. 饼状图 1.3. 散点图 1.4. 直方图 1.5....作者说 matplotlib绘制基本图形 折线图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.arange(0,10,1) #创建一个...numpy数组 y=x+10 plt.plot(x,y,color='red',linestyle='--',marker='>',linewidth=3,label='example one') #绘制图形...plt.savefig('first.png',dpi=50) #保存图形，dpi表示 plt.legend() #显示图例 plt.show() #显示图形 图形展示 说明 plt.plot()可以直接绘制折线...marker是折线上的标记，linewidth是折线的宽度，label是图例，如果要想显示就要设置plt.legend(),linestyle是折线的风格，color是颜色 饼状图 import matplotlib.pyplot
文章目录 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 2.准备数据 3.函数用法 3.1函数plot()--展现变量的趋势变化 3.2函数scatter()--寻找变量之间的关系...3.3函数xlim()--设置x轴的数值显示范围 3.4函数xlabel()--设置x轴的标签文本 3.5 函数grid()--绘制刻度线的网格线 3.6 函数axhline()--绘制平行与x轴的水平参考线...3.7 函数axvspan()--绘制垂直于x轴的参考区域 3.8 函数annotate()--添加图形内容细节的指向型注释文本 3.9 函数text()--添加图形内容细节的无指向型注释文本 3.10...函数title()--添加图形内容的标题 3.11 函数legend()--标识不同图形的文本标签图例 函数综合应用 使用函数绘制图表 1.绘制matplotlib图表组成元素的主要函数 在一个图形输出窗口中...在画布上的就是图形，图形是一些Axes实例，里面几乎包含了matplotlib的组成元素，例如坐标轴、刻度、标签、线和标记等。
Matplotlib是最受欢迎的二维图形库，但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。 如何更改图例上的标签名称？如何设置刻度线？如何将刻度更改为对数刻度？如何在我的图中添加注释和箭头？...本文收集了有关如何自定义Matplotlib图的常见问题和答案。这可以作为快速进行Matplotlib绘图的一个很好的速查表，而不是Matplotlib库的完整介绍。如果你不熟悉此库，请查看官方文档。...开始 首先，请确保导入matplotlib。...import matplotlib.pyplot as plt 在Jupyter Notebook中，你可以在下面加入这一行，这样你就不必每次都想要制作一个图时都调用plt.show()。...%matplotlib inline 还有，如果你不希望matplotlib.collections.PathCollection at 0x1182bc710>这个烦人的消息出现，只需在你的代码后添加一个分号
大家好我是hacker707,大家可以叫我hacker 个人主页：hacker707的csdn博客 系列专栏：python基础教程 推荐一款模拟面试、刷题神器点击跳转进入网站 使用Turtle库绘制图形实例如下
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多数情况下是通过人工来绘制控制图，首先通过计算器计算各种指标，然后再一步步地绘制控制图。...也有的企业利用excel绘制控制图，从而提高其精确度，减少误差。然而，用excel绘制控制图的步骤比较繁杂，不容易掌握，容易在绘制过程中产生操作性失误，造成数据集的失真。...因此，此处我们采用SPSS来绘制控制图。...SPSS控制图的选择依据（X-R或X-S和X-MR） 根据主要测量值分组变量的具体情况，可选择X-R、X-S，即均值-极差和均值-标准差控制图；或者选择X-MR，个体-移动均值控制图。...3、分组变量中只有1个组值，则选择个体-极差控制图，即X-MR控制图。 案例：个体-移动极差控制图 数据data17-18为某搅拌站实测混凝土坍落度数据，现在使用控制图看看工艺质量情况。 ?
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在使用 Python 进行金融数据分析时，绘制 K线图 是很常见的需求。...但如果使用 matplotlib 从 0 开始绘制，一步一步添加日线、均线、MACD、成交量等指标时，则会显得十分麻烦，且代码很难复用。...幸运的是在 matplotlib 中提供接口（matplotlib.finance）直接绘制K线，现在 matplotlib.finance 已经独立成库 mplfinance，更方便的让我们使用。...，由于上面的数据时间维度过长，绘制蜡烛图会导致很难看清细节。...彩蛋 - pyecharts 虽然 matplotlib 也可以绘制动态图，详见我的这篇文章，但是由于 matplotlib 的特性，展示起来并不是很方便。
Python提供了多种可视化库，常用的有matplotlib、seaborn和plotly等。这些库可以用于绘制各种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等。...下面是一个使用matplotlib绘制折线图的示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y...= [2, 4, 6, 8, 10] # 绘制折线图 plt.plot(x, y) # 添加标题和标签 plt.title("Line Chart") plt.xlabel("X-axis")...除了matplotlib，seaborn也是一个常用的可视化库，它可以用于绘制更美观的统计图表。...("Y-axis") # 显示图表 plt.show() ``` 这是使用seaborn绘制的一个简单的散点图。
MATLAB绘图和图形功能，内容包括： 如何绘制二维条形图 如何绘制等值线 如何绘制三维图 MATLAB绘制条形图 MATLAB 中使用 bar 命令绘制一个二维条形图。...具体示例 如果有一个包含10名学生的教室，这些学生获得的分数的百分比是75，58，90，87，50，85，92，75，60和95，使用这个数据，我们将绘制条形图。...('Student'),ylabel('Score'), title('First Sem:') print -deps graph.eps 运行该文件，MATLAB显示如下的棒形图： MATLAB绘制等值线...MATLAB 提供了一个轮廓绘制等高线图的函数。 具体例子 让我们生成的等高线图，显示了对于一个给定的功能的轮廓线 g = f(x, y)。...让我们绘制函数 g = f(x, y), where −5 ≤ x ≤ 5, −3 ≤ y ≤ 3，这两个值的增量为0.1。
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None...None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs) x，y：表示的是大小为(n,)的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点...labelMat.append(float(curLine[-1])) return dataMat,labelMat xArr,yArr=loadDataSet("ex0.txt") 然后我们就可以开始绘制散点图了...1、一般绘制方式： import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(xArr,yArr) plt.show() ?...5、为不同数据设置不同样式 length=len(yArr)//2 import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(xArr[:length],yArr[:length
import collections import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx G = nx.gnp_random_graph(100...pos, node_size=20) nx.draw_networkx_edges(G, pos, alpha=0.4) plt.show() import collections import matplotlib.pyplot
OpenCV绘制图形 直线 void cv::line ( InputOutputArray img, //图像 Point pt1, //线的起点 Point.../rectangle.jpg",rectangleImage); // 绘制圆形 Mat circleImage(Size(300, 300), CV_8UC3, Scalar(0));.../circle.jpg",circleImage); // 绘制椭圆 Mat ellipseImage(Size(300, 300), CV_8UC3, Scalar(0));.../ellipse.jpg",ellipseImage); // 绘制多边形 Mat polylinesImage(Size(300, 300), CV_8UC3, Scalar(0));.../polylines.jpg",polylinesImage); // 绘制文字 Mat putTextImage(Size(300, 300), CV_8UC3, Scalar(0))
前言之前我们介绍了使用matplotlib绘制柱状图等图像，这篇文章我们将介绍使用matplotlib绘制饼状图，并且我们将介绍使用matplotlib绘制不同类型的饼图，下面我们直接开始绘制。...绘制非分裂式饼状图饼状图是我们使用最多的数据分析图形之一，matplotlib可以很简便地绘制饼状图，直接调用pie()方法即可，代码如下:import matplotlib as mplimport...入门级轿车","中级轿车","高级轿车","豪华轿车","超豪华轿车"percent = [0.40,0.30,0.20,0.08,0.02]colors = ["b","g","r","c","m"]# 绘制图形...:图片绘制分裂式饼图分裂式饼图与非分裂式饼图的区别在于各块之间有间距，在使用matplotlib绘制分裂式饼图时，我们只需要加上explode参数即可，代码如下:import matplotlib as..."percent = [0.40,0.30,0.20,0.08,0.02]colors = ["b","g","r","c","m"]explode = (0.1,0.1,0.1,0.1,0.1)# 绘制图形
1.折线图 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x1 = [1,2,3] y1 = [5,7,4]...x2 = [1,2,3] y2 =[10,14,12] matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#中文显示问题 f=plt.figure...2.柱状图 matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] label_list = ["AUC","MAP","MRR","Prec","Rec...6.热度图 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np; np.random.seed(0) import...7.子图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-10, 10, 100) y =2*np.cos(x)
当然，只要我们提供数据，Python就能够绘制出热力图。下面我们就来介绍一下如何使用Python结合matplotlib来绘制热力图。...环境数据准备我们使用到的还是matplotlib，所以环境安装还是一条命令如下：pip install matplotlib数据我们采取随机生成，随机生成不同车型在不同省份的销售数据，通过numpy读取数据...代码实现import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as plt# 防止乱码mpl.rcParams["font.sans-serif.../热⼒图.png')运行代码绘制的图像如下：图片从图像上我们可以看到，销量高的单元格颜色越偏暖色调，销量低的单元格颜色越偏冷色调，这就是热力图的。热度越高颜色越深，热度越低颜色越浅。...总结本文主要讲解了使用Python结合matplotlib绘制热力图的方法，后续我们将介绍使用Python在地图上绘制热力图。
线型图是学习matplotlib绘图的最基础案例。我们来看看具体过程： ? 下面我们将两条曲线绘制到一个图形里： ? ? 可以看到这种方式下，两个线条共用一个坐标轴，并且自动区分颜色。...题外话：matplotlib其实是一个相当底层的工具，你可以从其基本组件中组装一个图标、显示格式、图例、标题、注释等等。...Pandas在此基础上对绘图功能进行了一定的封装，每个Series和DataFrame都有一个plot方法，一定要区分pandas的plot和matplotlib的plot方法。比如： ? ?...pandas和matplotlib的plot方法你愿意用哪个都行，但要注意参数格式和使用场景。
使用hist方法来绘制直方图： ? ?...绘制直方图，最主要的是一个数据集data和需要划分的区间数量bins，另外你也可以设置一些颜色、类型参数： plt.hist(np.random.randn(1000), bins=30,normed=...除了一维的直方图，还可以使用hist2d方法绘制二维的直方图： ? ? hist2d是使用坐标轴正交的方块分割区域，还有一种常用的方式是正六边形也就是蜂窝形状的分割。...Matplotlib提供的plt.hexbin就是满足这个需求的： plt.hexbin(x,y,gridsize=30, cmap='Blues') plt.colorbar(label='count
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