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基于可视化理论的清晰Python图表

本文包含的代码是对我的教程plot.py的摘录，我将对其进行扩展使得3d绘图，动画等的最佳实践也包含进来。 教程从这里开始。对两个绘图工具Matplotlib和Plotly的使用将贯穿本教程。...image.png 左：Matplotlib的logo；右：Plotly的logo。 1. Matplotlib: 这一旧的绘图引擎驱动了众多先前的实验代码，其对工程师的支持已沦为过去。 2....始终创建一个坐标轴或一个特定的图形对象。这样可以完全控制数据放置的位置和方式。 Plotly已经往前迈出了一步。...删除多余的信息 无需使用网格线 数字化和纸质印刷中混乱的最终来源是网格线。即使以PDF格式呈现，网格线也不会看起来很棒（放大并查看网格线的样子），并且它们很少能帮助专注的读者进行理解。...需要注意的重要一点是，plotly具有出色的色彩科学——在查看电子版图表时，柔和的色彩对眼睛更友好（总色数r + g + b较低）。

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    论文绘图神器来了：一行代码绘制不同期刊格式图表，哈佛博士后开源

    他的解决办法是：亲自开发一个Matplotlib的补充包，增添scatter、notebook等其他软件常用的绘图工具，还支持一键调用符合IEEE等不同期刊要求的图表格式。...) 也可以在同一张图中使用多个不同的风格： plt.style.use(['science','ieee']) 对于一些期刊，比如IEEE，图表的格式要求中提出要在基本格式上强调某些特定的参数（字体大小...「science」+「grid」（网格）风格： ?...补充包中的风格也可以和Matplotlib中的已有风格一起调用，例如「dark_background」+「science」+「 high-vis」: ? 此外，扩展包还提供多种绘图色彩搭配方案。...，如果需要检查更新最新版本，通过这行代码实现： pip install SciencePlots 作为科研党的你看到这款论文神器有没有心动呢？

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    数据科学 IPython 笔记本 8.7 密度和等高线图

    我们首先为绘图配置笔记本，并导入我们将使用的函数： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white...Matplotlib 提供了各种各样的色彩表，你可以通过在plt.cm模块上的 TAB 补全，在 IPython 中轻松浏览它们： plt.cm....这可以通过将等高线数设置为非常高的数量来解决，但这会使的绘图相当低效：Matplotlib必须为等高线中的每个阶梯渲染一个新的多边形。...： plt.imshow()不接受x和y网格，所以你必须在绘图上手动指定图像的边界[xmin, xmax, ymin, ymax]。...这些函数中可用选项的更多信息，请参阅其文档字符串。如果你对此类数据的三维可视化感兴趣，请参阅“Matplotlib 中的三维绘图”。

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    python绘图与数据可视化(二)

    ，也称为轴域区，或者绘图区； Axis：指坐标系中的垂直轴与水平轴，包含轴的长度大小（图中轴长为 7）、轴标签（指 x 轴，y轴）和刻度标签； Artist：您在画布上看到的所有元素都属于 Artist...subplot2grid()函数详解 matplotlib.pyplot 模块提供了 subplot2grid() ，该函数能够在画布的特定位置创建 axes 对象（即绘图区域）。...函数语法格式如下： plt.subplot2grid(shape, location, rowspan, colspan) shape：把该参数值规定的网格区域作为绘图区域； location：在给定的位置绘制图形...坐标格式 ​ 通过 Matplotlib axes 对象提供的 grid() 方法可以开启或者关闭画布中的网格（即是否显示网格）以及网格的主/次刻度。...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。

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    【Python】数据可视化教程来了！

    本项目重点希望在两个层面帮助读者构建matplotlib的知识体系（文末有开源教程地址）： 从图形，布局，文本，样式等多维度系统梳理matplotlib的绘图方法，构建对于绘图方法的整体理解 从绘图API...第一回：Matplotlib初相识 第二回：艺术画笔见乾坤 第三回：布局格式定方圆 第四回：文字图例尽眉目 第五回：样式色彩秀芳华 这五个章节将从不同的维度（matplotlib概述，绘图元素，布局格式...，文字图例，样式色彩）介绍如何进行可视化绘图。...通过第一章的学习，即使是零基础的读者也能够对matplotlib具有初步的了解，作为可视化的入门，学习如何画一个最简单的可视化例子。 第二回：艺术画笔见乾坤 ?...第四章重点讲解了如何在图表上的不同功能区（figure,axes,tick,legend)上添加文字，修改文字样式和显示内容，精准的文字表述也是可视化图表的一个重要组成元素。

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    Matplotlib从入门到精通01-matplotlib简介与绘图基本流程

    matplotlib简介 Matplotlib 是 Python 的绘图库。 Matplotlib 由 John D....初开发的Matplotlib，仅支持绘制2d图形，后来随着版本的不断更新，Matplotlib在二维绘图的基础上，构建了一部分较为实用的3D绘图程序包，通过调用该程序包一些接口可以绘制3D散点图、3D曲面图...Axes：matplotlib宇宙的核心，容纳了大量元素用来构造一幅幅子图，一个figure可以由一个或多个子图组成 Axis：axes的下属层级，用于处理所有和坐标轴，网格有关的元素 Tick...：axis的下属层级，用来处理所有和刻度有关的元素 Figure：指整个图形，您可以把它理解成一张画布，它包括了所有的子元素Axes，一组特殊的Artists（如标题，图例，色彩,轴等），以及嵌套的子图...，也称为轴域区，或者绘图区； An Axes is an Artist attached to a Figure that contains a region for plotting data,

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    气象绘图cmap、cbar超详细版(附示例)

    cmap即是颜色映射表，colorbar即是颜色分析色条，前者只起到对绘图对象上色的功能，后者实现色阶与数值的对应。...常见的绘图命令scatter、contour、contourf、pcolormesh等都可以引入cmap与colorbar，下面四幅图分别使用了前述四种绘图命令绘制，并更改了每一幅图使用的颜色映射表:...cmap的引入 作为一个专门的数据可视化库包，matplotlib专门开辟了一个cm功能来供绘图者使用，如果需要使用一个颜色映射表，你可以使用get语句获取该颜色映射表： importmatplotlib...matplotlib专门提供了多样的颜色映射表，他们在官网Tutorials下的Choosing Colormaps in Matplotlib说明书有详细讲解。...引入外部cmap 由于matplotlib提供的颜色映射表是有限的，所以我们还需要借助外部的库包提供额外的颜色映射表。

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    解决matplotlibcbookdeprecation.py:107: MatplotlibDeprecationWarning: Passing one

    示例1：绘制带有网格的图表如果我们想绘制一个带有网格的图表，可以使用 ​​plt.grid()​​ 函数。通常情况下，我们会传递一个字符串参数 'on' 来开启网格。但是，这会触发警告信息。...Matplotlib绘图介绍1. 什么是Matplotlib?Matplotlib是一个用于创建静态、动态和交互式图表的Python绘图库。...Matplotlib的特点以下是Matplotlib的一些主要特点：易于使用：Matplotlib提供了简单直观的绘图接口和丰富的绘图样式选项，使得用户能够轻松绘制各种类型的图表。...Matplotlib高级用法除了基本的绘图功能外，Matplotlib还提供了许多高级功能和扩展功能，以满足更复杂的绘图需求。...Matplotlib是一个功能强大、灵活且易于使用的Python绘图库，用于创建各种类型的图表。它具有丰富的特点和灵活的设置选项，能够满足不同领域中的数据可视化需求。

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    数据科学 IPython 笔记本 8.13 自定义刻度

    Matplotlib 的默认刻度定位器和格式化程序，在许多常见情况下通常都足够了，但对于每个绘图都不是最佳选择。本节将提供几个刻度位置和格式的示例，它们调整你感兴趣的特定绘图类型。...在我们进入示例之前，我们最好进一步了解 Matplotlib 绘图的对象层次结构。...Matplotlib 旨在用 Python 对象表示绘图中出现的所有内容：例如，回想一下figure是绘图元素所在的边框。...给定此最大数量，Matplotlib 将使用内部逻辑来选择特定的刻度位置： # 对于每个轴，设置 x 和 y 主要定位器 for axi in ax.flat: axi.xaxis.set_major_locator...花式刻度格式 Matplotlib 的默认刻度格式可能会有很多不足之处：它可以作为一个泛用的默认值，但有时你还想做更多的事情。

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    在Python中使用Matplotlib画多个绘图，so easy！

    使用Matplotlib，可以使用各种图表类型（包括折线图、条形图、饼图和散点图）绘制数据。 Matplotlib允许绘制单个图表，但也允许以网格的形式一次绘制多个图表。...在本文中，我们将演示如何使用Matplotlib库绘制多个绘图。 绘制单个绘图 在展示如何绘制多个绘图之前，先浏览一个演示如何使用Matplotlib绘制单个绘图的示例，以确保掌握基本原理。...要使用Matplotlib绘图，使用Matplotlib库中的pyplot子模块。 具体来说，要绘制折线图，需要从pyplot模块调用plot()函数，并将x轴和y轴的值列表传递给它。...subplot()函数绘制多个绘图，需要执行两个步骤： 1.首先，需要使用三个参数调用subplot()函数：（1）网格的行数，（2）网格的列数，以及（3）用于绘制的位置或轴。...可以使用pyplot模块中的subplots()函数一次设置网格的行数和列数。行数和列数作为整数值传递给subplot()函数的nrows和ncols属性。

    7.5K11

    基于geopandas的空间数据分析—geoplot篇(上)

    而geoplot基于geopandas，提供了众多高度封装的绘图API，很大程度上简化了绘图难度，就像seaborn之于matplotlib。...来绘制纽约行政区划，这里使用geoplot自带的Albers等面积投影作为投影： import geoplot as gplt import geoplot.crs as gcrs import matplotlib.pyplot...，传入geoplot.crs中的对象 hue：当需要根据df中的某列或外部的其他序列数据来映射散点的色彩时，可传入对应df中指定列名或外部序列数据，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib...映射房源价格到色彩上 将房源价格列作为色彩映射列，使用mapclassify中的分位数法将价格区间等分成五段，并使用其他的视觉参数和自定义图例参数： import mapclassify as mc...下面只贴出绘图部分的代码以方便理解思想： # 绘制最底层柏林缓冲区 ax = gplt.polyplot(df=gpd.GeoSeries([GeometryCollection(berlin_area.geometry.tolist

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    【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（廿七）：Matplotlib详解：3、多子图和布局：散点矩阵图（Scatter Matrix Plot）

    下面是Matplotlib的一些主要功能： 绘图风格和类型：Matplotlib支持各种绘图风格和类型，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等，可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据...图表自定义：Matplotlib提供了丰富的图表自定义选项，可以调整图表的标题、标签、坐标轴、线条样式、颜色等。这使得您能够创建符合特定需求和品味的高质量图表。...多子图和布局：Matplotlib允许您在单个图像中创建多个子图，以便同时展示多个相关的图表或数据视图。您可以自定义子图的布局和排列，以满足特定的展示需求。...plt.tight_layout() # 显示图形 plt.show() 使用np.random.rand函数生成一个4行100列的随机数组作为随机数据。...根据变量的数量创建了一个具有适当形状的子图网格。 使用双重循环遍历每对变量，并在相应的子图中绘制散点图。

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    Python 数据可视化：Matplotlib库的使用

    本文内容：Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 ---- Python 数据可视化：Matplotlib库的使用 1.Matplotlib库简介 2.Matplotlib库安装 3...保存图像或显示图像 4.代码实例 ---- 1.Matplotlib库简介 Matplotlib是一个第三方python 2D绘图库，利用它可以画出许多高质量的图像。...我们平常使用时通常以如下形式导入库： import matplotlib.pyplot as plt 3.1 基本绘图流程 使用Matplotlib库绘图一般遵循以下流程： 创建画布（可选）...： plt.figure(figsize=None, facecolor=None) 3.2.2 创建子图并选定子图 使用plt.subplot()方法可以在全局绘图区域中创建一个子图，它的语法格式如下...**kwargs：可选，设置网格样式，可以是 color=‘r’, linestyle=‘-’ 和 linewidth=2，分别表示网格线的颜色，样式和宽度。

    2K20

    matplotlib简介

    image.png Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形 通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图...基础知识 1.Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 刻度标示坐标轴的分隔，包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 表示特定坐标轴的值 绘图区域 实际绘图的区域...3.网格线 grid方法 使用grid方法为图添加网格线 设置grid参数（参数与plot函数相同） .lw代表linewidth，线的粗细 .alpha表示线的明暗程度 4.axis方法 如果axis...plot函数中增加label参数 在legend方法中传入字符串列表 配置matplotlib参数 永久配置 matplotlib配置信息是从配置文件读取的。...对本配置文件的最佳应用方式，是将其作为默认配置模板 用户级.matplotlib/matplotlibrc文件（Per user .matplotlib/matplotlibrc） 用户的Documents

    2.5K70

    （数据科学学习手札82）基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(上)

    ，提供了众多高度封装的绘图API，很大程度上简化了绘图难度，就像seaborn之于matplotlib。...，传入geoplot.crs中的对象 hue：当需要根据df中的某列或外部的其他序列数据来映射散点的色彩时，可传入对应df中指定列名或外部序列数据，默认为None即不进行设色 cmap：和matplotlib...映射房源价格到色彩上 　　将房源价格列作为色彩映射列，使用mapclassify中的分位数法将价格区间等分成五段，并使用其他的视觉参数和自定义图例参数： import mapclassify as mc...=0.1, # 散点轮廓宽度 hue='price', # 以price作为色彩映射列 cmap='Reds', # 色彩方案为Reds...数据预处理部分分步骤代码较多，不便在文章中全盘放出，你可以到文章开头的Github仓库中对应路径下查看和下载，下面只贴出绘图部分的代码以方便理解思想： # 绘制最底层柏林缓冲区 ax = gplt.polyplot

    2.3K20

    matplotlib数据可视化

    matplotlib 是 Python 中类似于 matlab的绘图工具，是一个常用的 2D 绘图库，当然它也提供了3D绘图接口。如果有matlab的使用经验，学习matplotlib还是很快的。...作为Python 中最受欢迎的数据可视化软件包之一，matplotlib支持跨平台运行，它通常与NumPy、Pandas一起使用，是数据分析中不可或缺的重要工具之一。...①脚本层scripting 脚本层是matplotlib 结构中的最顶层。我们编写的绘图代码大部分代码都在该层运行，它的主要工作是负责生成图形与坐标系。...③后端层backend 后端层是 matplotlib 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...Matplotlib的图像组成如下图所示 Figure：指整个图形，可以把它理解成一张画布，它包括了所有的元素，比如标题、轴线等； Axes：绘制 2D 图像的实际区域，也称为轴域区，或者绘图区； Axis

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    Matplotlib 可视化之图表层次结构

    第一步，设置画布大小、调整坐标轴范围 第二步，设置图表边框格式 第三步，设置图表标题 第四步，设置图表的网格 第五步，设置轴刻度 第六步，绘图 第七步，配置图例 Step1设置画布...MATLAB风格接口 MATLAB 风格的工具位于pyplot(plt) 接口中。plt.xx之类的是 函数式绘图，通过将数据参数传入 plt类 的静态方法中并调用方法，从而绘图。...Step4 设置网格 第四步，设置图表的网格， 图表网格属于图形配置的一种。网格可以辅助读者更好直观地量化图形。 设置网格 通过方法ax.grid()添加网格线。...figure 背景颜色 # 方法 I： plt.figure(facecolor='blue', # 图表区的背景色 edgecolor='black') # 图表区的边框线颜色...Matplotlib 对这两者则有着多种用法，其中 Locator 的子类主要如下： Tick Locator Tick formatters Tick formatters 设置刻度标签格式，主要对绘图刻度标签定制化需求时

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    【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（廿三）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（9）3D等高线投影图（3D Contour Projection Plot）

    下面是Matplotlib的一些主要功能： 绘图风格和类型：Matplotlib支持各种绘图风格和类型，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等，可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据...图表自定义：Matplotlib提供了丰富的图表自定义选项，可以调整图表的标题、标签、坐标轴、线条样式、颜色等。这使得您能够创建符合特定需求和品味的高质量图表。...多子图和布局：Matplotlib允许您在单个图像中创建多个子图，以便同时展示多个相关的图表或数据视图。您可以自定义子图的布局和排列，以满足特定的展示需求。...通过使用meshgrid函数，创建一个网格以覆盖整个x和y的范围。 通过应用一个函数（这里是sin）来计算z轴的值，得到了一个与x和y对应的z值的网格。...生成等高线投影图：使用contour函数，传入x、y、z值的网格以及所选的颜色映射（这里是'viridis'）

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