matplotlib入门案 Matplotlib历史 MATLAB简介： matplotlib简介 seaborn简介 画图示例： Matplotlib特定 Matplotlib安装 绘图元素 核心概念...3)后端层 Matplotlib结构最底层，它定义了三个基本类，首先是FigureCanvas（图层画布类），它提供了绘图所需的画布，其次是Renderer（绘图操作类），它提供了在画布上进行绘图的各种方法...，最后是Event（事件处理类），它提供了用来处理鼠标和键盘事件的方法。..., # 与第一个条形图并列 # bottom = means_frank, 如果取消注释本配置，该条形图的起始位置会位于means_frank之上...；‘right’：柱子的中心位于bins的右边缘； orientation：{‘horizontal’, ‘vertical’}：如果取值为horizontal，则条形图将以y轴为基线，水平排列；简单理解为类似
因此，点的大小越大，其周围的点的集中度越高。 6. 边缘直方图（Marginal Histogram） 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。...这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。这种图经常用于探索性数据分析（EDA）。 7....边缘箱形图（Marginal Boxplot） 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第 25 和第 75 百分位数。 8....棒棒糖图（Lollipop Chart） 棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。 17....此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.
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...按照前面的两个绘图示例，如果要为轴设置特定名称，则必须使用以下代码行： ax[0].set(x label='My X Label'，ylabel='My Y Label') ax[1].set(xlabel...假设现在我们使用 subplots，我们有几个图表，其中一个是位于 ax[0] 位置的 seaborn 的 barplot。...’, xytext=(0, -10), textcoords=’offset points’ 对于图表中的每个「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...以类似的方式，我们还可以指定注释的对齐方式、字体大小和颜色，而「xytext」参数指示我们是否要在某个 x 或 y 方向移动注释。在上面的例子中，我们将在 y 轴上向下移动注释文本。
这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。这种图经常用于探索性数据分析（EDA）。 ? 7....边缘箱形图（Marginal Boxplot） 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第 25 和第 75 百分位数。 ? 8....棒棒糖图（Lollipop Chart） 棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。 ? 17....条形图（Bar Chart） 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。 ?...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 ? 49.
这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。这种图经常用于探索性数据分析（EDA）。 7....边缘箱形图（Marginal Boxplot） 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第 25 和第 75 百分位数。 8....棒棒糖图（Lollipop Chart） 棒棒糖图表以一种视觉上令人愉悦的方式提供与有序条形图类似的目的。 17....条形图（Bar Chart） 条形图是基于计数或任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中，我为每个项目使用了不同的颜色，但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色，除非您按组对其进行着色。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为 X 和 Y 轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作 X 轴和 Y 轴。 49.
标签：Python，Matplotlib，瀑布图 我们将用Python制作瀑布图，特别是使用matplotlib库。瀑布图显示了运行总数以及增减，这对于属性分析来说是很好的选择。...1.创建标准的条形图。 2.创建另一个条形图并将其放在第一个条形图的顶部，然后将新条形图的颜色设置为与背景色相同的颜色，以隐藏第一个条形图的底部。...图2 由于起点和终点可以位于两个新列中的任意一列（取决于值的符号），因此我们可以再创建两列来捕获upper点和lower点： lower= df[['tot','tot1']].min(axis=1)...下面将完整的瀑布图代码转换为一个方便的Python函数，以便以后可以重用它。该函数接受三个参数：包含数据的数据框架、要放置为x轴的数据列的名称以及要用作y轴的数据列的名称。...def waterfall(df, x, y): # 计算运行总数 df['tot'] = df[y].cumsum() df['tot1']=df['tot'].shift(1
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...按照前面的两个绘图示例，如果要为轴设置特定名称，则必须使用以下代码行： ax[0].set（x label='My X Label'，ylabel='My Y Label'） ax[1].set（xlabel...假设现在我们使用 subplots，我们有几个图表，其中一个是位于 ax[0] 位置的 seaborn 的 barplot。...’, xytext=(0, -10), textcoords=’offset points’ 对于图表中的每个「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...以类似的方式，我们还可以指定注释的对齐方式、字体大小和颜色，而「xytext」参数指示我们是否要在某个 x 或 y 方向移动注释。在上面的例子中，我们将在 y 轴上向下移动注释文本。
这些条的高度或长度与它们所代表的值成正比。条形可以是垂直的或水平的。垂直条形图有时也称为柱形图。 以下是按年指示加拿大人口的条形图。 条形图适合应用到分类数据对比，横置时也称条形图。...爆炸饼图 图表的一个或多个扇区与分解饼图中的图表分开（称为分解）。它用于强调数据集中的特定元素。...它可用于减少混乱并强调一组特定的元素。...散点图可以具有高或低的负相关。 无相关性 如果在散点图上显示的两组数据之间没有明显的相关性，则认为它们不相关。 气泡图 气泡图显示数据的三个属性。它们由 x 位置、y 位置和气泡的大小表示。...盒子的一端位于数据的第 25个百分位。第25个百分位数是绘制的线，其中 25% 的数据点位于其下方。盒子的另一端位于第 75个百分位数（其定义类似于第 25个百分位数）百分位如上）。
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...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(...from matplotlib import pyplot as plt x = range(1, 7) y = [13, 15, 14, 16, 15, 17] ''' figsize：设置图片的宽...2.4 条形图 条形图宽度相同，用高度或长短来表示数据多少，它可以横置或纵置。 2.4.1 纵置 首先，我们来看一下如何绘制纵向条形图，以学生成绩为例，看一下具体实现。...('姓名') plt.title('学生成绩条形图') plt.legend(loc='upper right') for x, y in enumerate(x): plt.text(y +
“x”，“>” 或 “o” seaborn 实现散点图 sns.scatterplot(x=None, y=None, hue=None, style=None, size=None, data=None...两种作图整体分布式类似的，不过 Seaborn 作为 Matplotlib 的更高级 API 实现，可以更加方便的处理数据的分组展示等功能。...(x=None, y=None, data=None) 关键的参数与散点图十分类似，这里不再赘述 tips_copy = tips.copy() tips_copy.sort_values(by='total_bill...条形图 matplotlib 实现条形图 matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8) x：x 轴的坐标值 height：y 轴的坐标值 width：条形的宽度...seaborn 实现条形图 seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None) x，y，hue：分别是两个坐标轴的名称和图例名称 data：传入的数据
# 数值，表示饼图的高度 theta = pi/5, # 数值，表示透视角度 start = pi/3, # 数值，表示饼图的起始角度 col =...尽量使用简单的2D图表。 添加标签或数据表格： 在图表上添加数值标签或提供数据表格，以便更清晰地呈现数据。 使用更直观的颜色： 考虑使用更易于区分的颜色，避免引起混淆。...考虑使用其他图表类型： 根据数据的特点，考虑使用更适合的图表类型，如堆积条形图或直方图等。...在 Python 中使用 matplotlib 库绘制饼图和条形图的简单示例。...('Bar Chart') plt.show() 这些代码演示了如何使用 matplotlib 库创建简单的饼图和条形图，你可以根据实际需求修改图表的样式、颜色、标签等。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def scatterplot(x_data, y_data, x_label="", y_label...(title) ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) 直方图 直方图对于观察或真正了解数据点的分布十分有用。...直方图案例 下面展示了 Matplotlib 中绘制直方图的代码。这里有两个步骤需要注意，首先，n_bins 参数控制直方图的箱体数量或离散化程度。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中，x_data 表示 x 轴上的不同类别，y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线，可用于表示标准差。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图，因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。 ?
比较（一）利用python绘制条形图 条形图（Barplot）简介 条形图主要用来比较不同类别间的数据差异，一条轴表示类别，另一条则表示对应的数值度量。...'day', y='total_bill', rot=0) plt.show() 定制多样化的条形图 自定义条形图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。...bar1 = sns.barplot(x='day', y='total_bill', data=non_smoker_df, color='lightblue') # 吸烟者的条形图，底部开始位置设置为非吸烟者的...bar1 = sns.barplot(x='day', y='percent', data=non_smoker_df, color='lightblue') # 吸烟者的条形图，底部开始位置设置为非吸烟者的...、matplotlib的bar和pandas的bar快速绘制条形图，并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样的条形图来适应相关使用场景。
x，y轴显示范围及标签。...X 和 Y 值。...6、边缘直方图 （Marginal Histogram） 边缘直方图具有沿 X 和 Y 轴变量的直方图。这用于可视化 X 和 Y 之间的关系以及单独的 X 和 Y 的单变量分布。...7、边缘箱形图 （Marginal Boxplot） 边缘箱图与边缘直方图具有相似的用途。然而，箱线图有助于精确定位 X 和 Y 的中位数、第25和第75百分位数。...此图使用“谋杀”和“攻击”列作为X和Y轴。或者，您可以将第一个到主要组件用作X轴和Y轴。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def scatterplot(x_data, y_data, x_label="", y_label...(title) ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) 直方图 直方图对于观察或真正了解数据点的分布十分有用。...直方图案例 下面展示了 Matplotlib 中绘制直方图的代码。这里有两个步骤需要注意，首先，n_bins 参数控制直方图的箱体数量或离散化程度。...常规条形图如图 1 所示。在 barplot() 函数中，x_data 表示 x 轴上的不同类别，y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线，可用于表示标准差。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图，因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。
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], [...bottom], **kwargs) 参数说明： x：数组，条形图对应的横坐标。...height：一个数或数组，条形图的纵坐标（高度）。 [width]：一个数或数组，条形的宽度，默认值0.8，为可选参数。 [bottom]：一个数或数组，条形的起始高度，默认值0，为可选参数。...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]..., **kwargs) 参数说明： y：一个数或数组，条形图对应的纵坐标。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(30) y = np.arange(30)+3*np.random.randn...(30) plt.scatter(x, y, s=50) plt.show() ?...2.条形图 条形图（bar chart）是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置，纵置时也称为柱状图（column chart）。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = ['5.20','5.21','5.22','5.23','5.24'] y = [14.8,16.6,17.2,15.9,19.1...] plt.plot(x, y) plt.show() ?
通过 Matplotlib，我们可以仅需要写几行代码，就可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等，方便数据展示。...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，...() ax = plt.bar(x, y, width=0.4) # 添加横坐标显示 plt.xticks(x, x) # 在每个条形图上方显示数值 for a, b in zip(x, y): plt.text...: 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...False startangle：设置饼图中第一个部分的起始角度 radius：设置饼图的半径，数值越大，饼图越大 counterclock：设置饼图的方向，默认为True，表示逆时针方向，值为False
从物理的角度上来看，平均值和标准差所带的单位，都和原始数据相同。在多数统计案例中，大部分的群体数据会落在平均值加减一个标准差的范围内。 还有一些参数要通过对群体成员进行排序才能获得。...比如群体的最大值（max）和最小值（min）。在这一类参数中，还经常会用到中位数（median）和四分位数（quartile）。对成员进行排序后，最中间成员的取值就是中位数。...条形图绘制的是一个个竖直的长条，这个长条的高度就代表了取值。还是用上面2011年GDP的数据，用条形图绘制出来就是： ? 条形图有水平和竖直两个方向。...趋势图在生活中很常见，例如股民就经常会通过类似的图来了解股价随时间的变化。下面是中国1960-2015年GDP的趋势图： ? 在这个趋势图中很容易看到，中国的GDP随着时间快速增长。...如图中标注的，箱形图体现的主要是中位数和四分位数。上下四分位数构成了箱子，其中包含了一半的数据成员。此外，上下还有两个边界，位于箱子的上下边缘各外推1.5个箱子高度的位置。
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....(loc=2) # 右侧坐标轴的图例位于右上角 plt.legend(loc=1) # 左侧坐标轴的图例位于左上角 ax.set_ylabel('B') # 设置左侧坐标轴的label plt.show...# s=df4["c"] * 200 让散点的大小随着值变化 df4.plot.scatter(x="a", y="b", figsize=(8, 6), s=df4["c"] * 200) plt.show...() 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...总结 关于pandas的可视化的用法还有很多，这里不再拓展，但还是建议使用matplotlib，seaborn等库完成绘图。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
