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谁说matplotlib做不出好看的可视化

甚至是可交互的可视化图,但是通过配色、基础设置,我们也能用matplotlib绘制出好看、简单的可视化图。...如果你还没有安装,可以参考以下文章: 如果仅用Python来处理数据、爬虫、数据分析或者自动化脚本、机器学习等,建议使用Python基础环境+jupyter即可,安装使用参考Windows/Mac 安装...# 数据顺序反转 y.reverse() # 标签顺序反转 label.reverse() # 自定义饼图各扇区的颜色 colors=["#4E79A7", "#A0CBE8", "#F28E2B...# 数据顺序反转 y.reverse() # 标签顺序反转 label.reverse() # 自定义饼图各扇区的颜色 colors=["#4E79A7", "#A0CBE8", "#F28E2B...# 数据顺序反转 y.reverse() # 标签顺序反转 label.reverse() # 自定义饼图各扇区的颜色 colors=["#4E79A7", "#A0CBE8", "#F28E2B

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R语言之可视化⑤R图形系统目录

R base graphs R带有简单的函数来创建许多类型的图形。 例如: ? 在大多数情况下,您可以使用以下参数来自定义绘图: pch:改变点形状。 允许值包括1到25之间的数字。...分别指定主标题和x / y轴标签 las:对于垂直x轴文本,使用las = 2。 在下面的R代码中,我们将使用iris数据集来创建: 首先我们绘制一个以iris ?...Lattice graphics 提供了一个绘图系统,旨在改进R基本图形。 安装软件包后,使用R命令install.packages(“lattice”)。格子包中的主要功能: ?...对于初学者来说,ggplot2语法可能看起来不透明,但是一旦理解了基础知识,就可以创建和自定义任何类型的图表。 ?...ggplot2包中的主要功能是ggplot(),它可用于使用数据和x / y变量初始化绘图系统。

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    R绘图笔记 | 一般的散点图绘制

    可先阅读文章:R绘图笔记 | R语言绘图系统与常见绘图函数及参数 1.利用plot()绘制散点图 R语言中plot()函数的基本格式如下: plot(x,y,...) plot函数中,x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标...(2)main参数 字符串,给出图形的标题; (3)sub参数 字符串,给出图形的子标题; (4)xlab 和 ylab参数 字符串,用于给出x轴和y轴的标签。...;使用不同的颜色、绘图符号等来绘制分组图形; by.groups # 为TRUE,则按分组拟合回归线; xlab、ylab # x轴和y轴标签; log # 绘制对数坐标轴; jitter # 包含x、...轴刻度,x变量翻转为分组变量 color、fill # 设置点的颜色 palette # 设置线图颜色的调色板;可为灰色调色板"grey";自定义调色板c("blue","red") # ggsci包调色板...、ylab # 指定x轴、y轴的标签;当xlab = FALSE时隐藏标签,y轴同 facet.by # 长度为1-2的字符向量,指定绘制分面的分组向量,分组向量应在数据框中 panel.labs

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    「R」ggplot2数据可视化

    最常见的元素是坐标轴上的刻度线和标签(还有图例)。 接下来以三个数据集解释ggplot2的使用。第一个是lattice包中的singer数据集,它包括纽约合唱团歌手的高度和语音变量。...在上述例子中,geom_point()函数在图形中画点,创建了一个散点图。labs()函数是可选的,可以添加注释、轴标签、标题等。 ggplot2中有很多函数,并且大多数包含可选的参数。...Number by Rank3.png 值得注意的是,第三个图形中y轴的标签是错误的,它应该是比例而不是数量。我们可以通过添加y="proportion"参数到labs()函数来解决。...不过指导它们的存在是有用的。 修改ggplot2图形的外观 R的基础绘图中,使用par()函数或特定的画图函数的图形参数来自定义基本函数。...=指定这些水平的标签,limits=表示哪些水平应该展示 coord_filp() 颠倒x轴和y轴 我们将这些函数应用一个分组箱线图中,其中包含按学术等级和性别分组的薪资水平,代码如下: data(Salaries

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    基于直方图和散点图延伸出来的其他绘图细节

    图形是一个有效传递分析结果的呈现方式。R是一个非常优秀的图形构建平台,它可以在生成基本图形后,调整包括标题、坐标轴、标签、颜色、线条、符号和文本标注等在内的所有图形特征。...本章将带大家领略一下R在图形构建中的强大之处,也为后续更为高阶图形构建铺垫基础。...目 录 1 认识常见的图形函数hist和plot 1.1 认识hist 1.2 认识plot 2 图形参数 符号和线条 颜色 文本属性 图形尺寸和边界尺寸 3 文本标注、自定义坐标轴和图例 3.1 标题...主要参数解释: x:定义数据向量 breaks:定义柱形图分组。...可以是一个常数,定义分组个数,例如:breaks = 12; 可以是一个有序数据集,定义分组的边界,其中两端边界即为x的最大最小值,例如:breaks = c(4*0:5, 10*3:5

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    R可视化:不一样的ggplot2箱线图

    箱线图(Boxplot)是一种用于展示一组数据分布特征的图形,它能够提供以下信息:中位数:箱线图中的中位线表示数据的中位数。...patternplot 包的 pattern_boxplot() 函数可以生成这样的图形,它允许用户在网格中为每个子集绘制箱线图,从而可以直观地比较不同组别或条件下的数据。...下面是box1参数的详细解释:data: 包含要展示的数据的数据框。x: 箱线图的 x 轴变量,通常是分组的因子。y: 箱线图的 y 轴变量,表示要展示的数值数据。...label.size: x 轴上分组标签的字体大小。pattern.color: 图案的颜色。background.color: 图表背景颜色。frame.color: 图表框架的颜色。...geom_text(data = plotOcc, aes(x = Group, y = position, label = occ_lab), show.legend = FALSE):在 plotOcc 数据框的基础上添加文本标签

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    通过案例带你轻松玩转JMeter连载(49)

    :是否在Y轴标签中显示号码分组。 Ø 列标签值?:是否显示列标签。 Ø 列标签:按结果标签过滤。可以使用正则表达式,例如:登录。 在显示图形之前,单击【应用过滤器】按钮刷新内部数据。...使用“宽度”和“高度”字段定义自定义尺寸。单位为像素。 X轴:定义X轴标签的最大长度(以像素为单位)。 Y轴:定义Y轴的自定义最大值。 图例:定义图表图例的位置和字体设置。...图33响应时间图设置标签 图34响应时间图图形标签 图设置。 Ø 时间间隔(ms):X轴时间间隔(毫秒)。将根据此值对样本进行分组。在显示图形之前,单击【应用区间】按钮刷新内部的数据。...Ø 动态图形大小:大小根据当前JMeter窗口大小的宽度和高度计算图形大小。 Ø 使用“宽度”和“高度”字段定义自定义尺寸。单位为像素。 X轴和Y轴。 Ø X轴:设置自定义X轴标签的日期格式。...Ø Y轴:设置以毫秒为单位定义Y轴的自定义最大值。 Ø 增量比例:定义缩放的增量(以毫秒为单位)。 Ø 显示号码分组:是否显示Y轴标签中的数字分组。 图例定义图表图例的位置和字体设置。

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    R语言从入门到精通:Day17 (ggplot2绘图)

    在之前的教程中,我们在学习各类数据分析方法的过程中学习创建了各种各样的普通图形和特殊图形,它们大部分都是利用R的基础绘图系统创建的。...经过这么长时间对R语言的学习,相信对于R中的四种独立图形系统,你肯定也不会感到惊奇。...除了基础图形,grid、lattice和ggplot2软件包也提供了图形系统,它们克服了R基础图形系统的低效性,大大扩展了R的绘图能力。...它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化,并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。...在散点图的例子中,函数geom_point()在图形中画点,创建了一个散点图。最后,函数labs()是可选的,可添加注释(包括轴标签和标题)。 图1,散点图 ?

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    基于VlnPlot参数及ggplot2美化小提琴图

    这期我们就一起来使用一下这些参数,绘制更好看的小提琴图叭! 分析数据简介 因为分析中需要用到分组信息,而pbmc3k的数据集是单个样品,没有包含分组信息。...分组小提琴图 分组小提琴图是一种用于展示不同组别中数据分布情况的可视化图表,当有两个组别时可以很好的展示基因在两个组间的差异 使用split.by参数可选择按照某一分组变量(这里是 'stim')来分割数据...分组分半小提琴图 也可以在同一个图形中绘制多个分组的分布,可以直观地比较不同组之间的数据分布情况,以便进行统计分析和推断。...,设置其样式; 取消 x 轴的次要网格线与 y 轴的刻度标签; 隐藏图例; 设置 x 轴标题和刻度线的颜色和大小; 完全取消 y 轴的刻度和网格线,以简化图形展示。...: 将 x 轴标签旋转 45 度并右对齐; 隐藏 y 轴的刻度标签; 设定轴标题的字体大小; 移除图例; 自定义填充颜色; 添加标题和轴标签。

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    ggplot2包图形参数(坐标轴、分面、配色)整理

    R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。目前R主要支持四套图形系统:基础图形(base)、网格图形(grid)、lattice图形和ggplot2。...其中ggplot2凭借强大的语法特性和优雅的图形外观,逐渐成为R中数据可视化的主流选择。...《R数据可视化手册》重点讲解R的绘图系统,指导读者通过绘图系统实现数据可视化,主要侧重于解决具体问题,是R数据可视化的实战秘籍。...本文根据《R数据可视化手册》整理ggplot2包的图形参数(图形外观、注解、图例、坐标轴、分面、配色)。...4.9 绘制环状图形 较复杂,有需要建议参考《R数据可视化手册》。 4.10 日期坐标轴 时间有关的对象有两类:日期对象(精确到天)和日期时间对象(精确到秒)。

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    R语言入门系列之二

    2.2基础绘图 R是一个非常强大的数据可视化平台,使用R内置的作图函数可以轻松的构建各种类型的图形,此外还有各种作图包来使得图形更加“惊艳”。...R最常使用的作图函数为plot(),下面通过一个简单的例子来介绍R中图形构建方法: attach(mtcars) #加载R内置示例数据(这是一个数据框,可自己查看) plot(wt, mpg) abline...ylab:字符串设置x轴标签 ④大小样式 cex.axis:坐标轴刻度文字的缩放倍数 cex.lab:坐标轴标签(名称)的缩放倍数 cex.main:标题的缩放倍数 cex.sub:副标题的缩放倍数...,则直接使用at的值 col:线条和刻度的颜色 lty:线条类型 las:因子坐标轴的标签的字体平行(=0)或者垂直(=2)坐标轴 tck:刻度线的长度(默认值-0.01,负值表示刻度在图形外,正值表示刻度在图形内侧...在这些作图函数中也可以添加size、lty、pch等参数,其值的含义与R基础作图函数plot()相同。

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    基于Matplotlib的高级数据可视化技术与实践探索

    高级自定义:多子图和共享轴有时我们需要在同一图形中显示多个子图,或共享坐标轴。Matplotlib允许我们轻松实现这些需求。...自定义图表的注释和标记在数据可视化中,注释和标记可以提供额外的信息,帮助解释图表中的重要点或趋势。Matplotlib允许用户添加各种注释和标记。...自定义图表的刻度和标签为了使图表更加清晰,你可以自定义刻度和标签的格式,包括旋转刻度标签、设置刻度范围等。...使用Matplotlib进行动画效果的高级应用除了基础的动画,Matplotlib还支持创建更复杂的动画效果,例如动画展示数据的动态变化。...创建带有子图的自定义图表Matplotlib允许你创建包含多个子图的复杂图表布局。这可以通过subplot和GridSpec来实现,适用于需要在一个图形中展示多个相关图表的情况。

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    高维数据可视化必备图形-平行坐标图

    如此高维的数据,如果我们想要观察他们的变化趋势,应该使用何种图形呢? 在上面的这张图形中,仅仅有两条线。如果有几十条、几百条折线,或者多个分组呢?不知道大家有没有考虑过这样的问题。...现在,我们要做的,就是比较这150个基因在4个分组中的变化趋势。那么下面我们就来进行图形的绘制。在这里我们用了GGally包中的ggparcoord()函数进行绘图。具体代码如下: ? ?...关于坐标轴标准化的问题,由于每个分组之间的数据有高有低,坐标轴对应的数值也应该是不一致的。...之后才有可能去完成部分基础的数据统计分析和可视化。如果是要专门从事数据分析和建模方向的相关人员则还需额外学习一门甚至数门编程语言(如 MATLAB、R 和 Python )。...目前该平台建设已初具规模,已提供基于 R 语言的 40 余种基础可视化的功能。

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    数据视化的三大绘图系统概述:base、lattice和ggplot2

    数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容,可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。...R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包,简单的图+修饰,例如:plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴...)等;还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2. base基本图形系统相关内容可参照:《R语言 图形初阶:hist、plot和图形布局layout | 第6讲》,作为R语言图形绘制的入门一节...主要变量即为图形的两个坐标轴,其中y在纵轴上,x在横轴上。变形:单变量绘图,用 ~ x 即可;三维绘图,用z ~ x*y;多变量绘图,使用数据框代替y ~ x即可。...1.3 面板函数 自定义面板的各个选项,然后在绘制图形的函数中调用即可 示例4:panel面板函数设置 mypanel = function(x,y){ panel.abline

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    (数据科学学习手札43)Plotly基础内容介绍

    为开发工具,详细介绍Plotly的基础内容。...,用于导入plotly中所有图形对象,在导入相应的图形对象之后,便可以根据需要呈现的数据和自定义的图形规格参数来定义一个graph对象,再输入到plotly.offline.iplot()中进行最终的呈现...2.4 定义Layout   plotly中图像的图层元素与底层的背景、坐标轴等是独立开来的,在我们通过前面介绍的内容,定义好绘制图像需要的对象之后,可以直接绘制,但如果想要在背景图层上有更多自定义化的内容...,'auto'表示自动根据输入的数据来决定,'linear'表示线性的数值型,'array'表示由自定义的数组来表示(用数组来自定义刻度标签时必须选择此项)     tickvals:list、numpy...array或pandas中的series,作为坐标轴刻度标签的替代(tickmode此时必须被设置为'array')     ticks:str型,控制刻度标签的书写位置,'outside'表示在外侧显示

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    月更单细胞图表复现-文献1-第四和五集

    小图需要我们去不断的调整坐标轴、标签、文字的位置、大小和粗细,还有图片的透明度、分组的顺序等等等等。配色协调考验的是绘图人的审美水平。...geom:几何对象,确定图形类型,比如 geom_point()(散点图)、geom_line()(折线图)、geom_bar()(条形图)等。 x、y:指定 x 轴和 y 轴的数据变量。...coord_cartesian():类似于 xlim 和 ylim,但不会删除超出范围的数据点。 labs():设置图形的标题、坐标轴标签和图例标题。 ggtitle():设置图形的主标题。...theme():调整图形的外观和布局,如背景、网格线、标签样式等。 guides():控制图例的外观,如标题、标签和图例键的位置和样式。...y : 矢量或矢量列表,用于对绘制矩阵的第二(y)维变量进行分组。z : 打印矩阵中点大小的值向量。 xlab : x维度的文本标签。这将显示在X轴和绘图标题中。 ylab : y标注的文本标签。

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    散点图及数据分布情况

    : 第五章 散点图 5.1 绘制基本散点图 5.2 使用点形或颜色属性对数据点进行分组 5.3 使用不同于默认设置的点形 5.4 将连续变量映射到点的颜色或大小属性上 5.5 处理图形重叠问题 5.6...轴范围是一样的了 5.9 向散点图添加模型系数 Q:如何向图形添加模型信息?...调用R基础绘图系统中的pairs()函数可以绘制散点图矩阵 #继续使用countries数据集 c2009 % filter(Year == 2009) %>% select...breaks = NULL) + # 移出可刻度线 theme(axis.title.y = element_blank()) #移出y轴标签 #2.数据堆在水平方向上是不规则分布的,为了使他以固定的间距有规则分组...labels = levels(heightweight$sex)#设置x轴的标签 ) 6.12 绘制二维数据的密度图 Q:如何绘制二维数据的密度图?

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