与之齐名，matplotlib作为数据科学的的另一必备库，算得上是python可视化领域的元老，更是很多高级可视化库的底层基础，其重要性不言而喻。...，返回该axes对象，并将其设置为"当前"图，缺省时会在绘图前自动添加 plt.subplot，主要接收3个数字或1个3位数（自动解析成3个数字，要求解析后数值合理）作为子图的行数、列数和当前子图索引，...这里，可以理解成是先隐式执行了plt.figure，然后在创建的figure对象上添加子图，并返回当前子图实例 plt.subplots，主要接收一个行数nrows和列数ncols作为参数（不含第三个数字...；条形图主要是适用于一组离散标签下的数量对比 pie，饼图，主要用于表达构成或比例关系，一般适用于少量对比 imshow，显示图像，根据像素点数据完成绘图并显示 ?...除此之外，plt.axes也可通过接收尺寸参数实现多子图绘制：在添加子图时传入一个含有4个数值的元组，分别表示子图的底坐标和左坐标（设置子图原点位置）、宽度和高度（设置子图大小），从而间接实现子图仅占据画板的一块子区域
语法 以下是 Matplotlib 的常见语法： 导入库：import matplotlib.pyplot as plt 绘图：plt.plot(x, y) x和y都是数字列表或数组，指定了数据点的水平和垂直坐标值...子图上的多行文本： 有时需要添加多行注释或标注，Matplotlib可以支持在子图上使用text()函数实现类似注释的目的。...，并传入自定义配色和颜色比例尺。...带注释的折线图 import matplotlib.pyplot as plt #导入Matplotlib模块 x = [1, 2, 3, 4, 5] #定义x轴数据 y = [10, 8, 6,...绘制多个子图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成一些示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) #创建线性空间数组
TensorFlow提供了几类图像处理函数，下面介绍图像的编码与解码，图像尺寸调整。...TensorFlow提供了常用图片格式的解码和编码操作，下面用一个jpg的图像演示： import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf...图像尺寸调整 图像尺寸调整属于基础的图像几何变换，TensorFlow提供了几种尺寸调整的函数： tf.image.resize_images：将原始图像缩放成指定的图像大小，其中的参数method...tf.image.central_crop：比例调整，central_fraction决定了要指定的比例，取值范围为(0，1]，该函数会以中心点作为基准，选择整幅图中的指定比例的图像作为新的图像。...import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np image_raw_data = tf.gfile.FastGFile
三、图像像素的访问与裁剪 四、图像数据类型及颜色空间转换 五、图像的绘制 六、图像的批量处理 七、图像的形变与缩放 1、改变图片尺寸resize 2、按比例缩放rescale 3、旋转rotate 4...用figure函数和subplot函数分别创建主窗口与子图。...我们可以使用subplot()函数来划分子图，函数格式为： matplotlib.pyplot.subplot(nrows, ncols, plot_number) nrows: 子图的行数。...'off') 用subplots来创建显示窗口与划分子图 除了上面那种方法创建显示窗口和划分子图，还有另外一种编写方法也可以，如下例: import matplotlib.pyplot as plt...注意，比前面的subplot()函数多了一个s，该函数格式为： matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1)。 nrows: 所有子图行数，默认为1。
、纵向间距分别与子图平均宽度、平均高度的比值。...如下图（图中所有子图的宽度和高度对应相等，子图平均宽度和平均高度分别为w和h）： import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import randn...(x, y, linestyle='--', color='g') plt.show() 线型图可以加上一些标记，来强调实际的点 import matplotlib.pyplot as plt import...s 设置了绘制图形时使用的点的尺寸 plt.scatter(x_values, y_values, s=100) plt.show() (3).删除数据点的轮廓 可在调用scatter() 时传递实参edgecolor...调整尺寸以适合屏幕 函数figure() 用于指定图表的宽度、 高度、 分辨率和背景色。 你需要给形参figsize 指定一个元组， 向matplotlib指出绘图窗口的尺寸， 单位为英寸。
区分直方图与条形图： 条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）则是固定的； 直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义...由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。...条形图主要用于展示分类数据，而直方图则主要用于展示数据型数据 官方文档 程序与注释 # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot...,n/(len(x)`dbin) 这个参数指定密度,也就是每个条状图的占比例比,默认为1 color : color or array_like of colors or None, optional...= data_m.sort_index()#给统计后的数据排序 print(data_m) #随后开始画直方图 import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(data
在饼图中，sizes 列表中的每个元素决定了饼图中各个部分的大小比例。matplotlib 会根据这些数值的比例自动计算每一部分的角度和面积。 labels：这是用来为饼图中的各个部分添加标签。...第四部分：数据处理与可视化 4.1 pandas 与 matplotlib 的结合 在实际项目中，我们经常需要处理数据框 (DataFrame)，例如从 Excel、CSV 等文件读取数据。...4.3 创建子图布局 当我们有多组数据想要展示在同一个窗口时，可以使用子图布局。在 matplotlib 中，子图功能允许我们将同一个图表窗口划分为多个区域，每个区域展示不同的数据。...示例：创建 2x1 的子图布局 假设我们要展示两组销售数据，但希望它们在上下两个子图中显示。...通过子图的布局，我们可以在同一个窗口内展示不同的数据集，这有助于比较不同的趋势。 第五部分：图表定制与高级功能 5.1 自定义颜色和样式 在很多情况下，我们希望图表能够符合品牌或特定设计要求。
Matplotlib_Study01 极坐标 雷达图 代码： # 标签 labels = np.array(['艺术A', '调研I', '实际R', '常规C', '企业E', '社会S']) # 数据个数...柱状图 代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib # 创建窗口，可以通过指定num为窗口指定ID...,cumulative是否计算累加分布，rwidth柱子宽度 # 可以同时设置主图的标题和子图标题，实现主标题和副标题的效果 # 设置总图中的标题 plt.suptitle("matplotlib_main_title...labeldistance : label绘制位置,相对于半径的比例, 如<1则绘制在饼图内侧，默认值为1.1； radius ：控制饼图半径；浮点类型，可选参数，默认为：None。...将饼图显示为正圆形，plt.axis( )； 词云 代码： import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib from wordcloud import
Python 数据可视化入门-使用 Matplotlib 绘制基础与高级图表数据可视化是数据分析中至关重要的一部分。通过可视化，我们可以更直观地理解数据中的模式、趋势和异常。...2.4 饼图饼图用于显示各部分占总数的比例。例如，我们可以使用饼图显示一个班级中不同学科的分数占比。...显示了各学科的分数比例。...fig.add_subplot 用于添加子图，gs 对象用于指定子图的位置。通过以上示例，你可以根据需要选择适合的图表类型和布局来展示你的数据。...以下是关键点的总结：基本图表类型:折线图: 用于显示数据随时间的变化趋势。散点图: 用于展示两个变量之间的关系。柱状图: 用于比较不同类别的数据量。饼图: 用于显示各部分在总体中的比例。
饼状图（pie chart）一般用于描述分类型数据的相对频数或百分数频数分布，呈现部分与总体的关系。 一、导入绘图数据 ? 首先导入绘图所需的数据。...import osimport pandas as pd os.chdir(r'F:\公众号\6.学习python') #设置成存放数据文件夹路径date = pd.read_csv("股票数据.csv...二、饼状图 1 饼状图绘图原理 Python中绘制饼状图需用matplotlib.pyplot中的pie函数，该函数的基本语法为： pie(x, [explode], [labels], [colors...[pctdistance]：浮点数，指定显示比例距离圆心的距离。默认值0.6，为可选参数。 [labeldistance]：浮点数，指定每个扇形对应标签与圆心的距离，默认值1.1，为可选参数。...2 绘制饼状图 以每年股票成交笔数总计值绘制饼状图，具体语句如下： import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图包 plt.rcParams
**kwargs) 然后看ax = plt.subplot() 三、怎么在一个图上排列多个子图？ 比如说我们想画个2*2的子图，每个子图对应一个表。 先重点考虑2个步骤。...· 第1个步骤：创建多维窗口： fig, axes = plt.subplots(2, 2) # 此处是一个2*2的图 · 第2个步骤：设定各个透视子图在窗口的位置： data.plot.bar(ax...· 第3个步骤：得到完整的代码： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, axes =...自定义图表样式：比如旋转x轴标签、上边和右边的坐标轴不显示、曲线和y轴对齐等 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] =...整体的标题要这样设置： plt.suptitle(‘全体子图的中文title’) 3）xticks的旋转方面。
matplotlib画图的子库： pyplot子库 提供了和matlab类似的绘图API，方便用户快速绘制2D图表。...在循环中： 先调用figure(1)让图表1成为当前图表，并在其中绘图。 然后调用sca(ax1)和sca(ax2)分别让子图ax1和ax2成为当前子图，并在其中绘图。...三、订单数据分析展示 主要作图包括订单与GMV趋势、商家趋势、订单来源分布、类目占比，涉及折线图、饼图、堆积柱形图、组合图等类型，目标是综合使用pandas和matplotlib。...制作简单的数据仪表盘如下”： #制作数据仪表盘 plt.figure(figsize=(15,8)) #设置图的整体大小 #总共4个子图，用subplot() #第一个：每日订单与成交额走势，...四、Titanic灾难数据分析显示 主要过程如下： 导入必要的库 导入数据 设置为索引 绘制展示男女乘客比例的扇形图 绘制展示船票Fare与乘客年龄和性别的散点图 生还人数 绘制展示船票价格的直方图 数据
从入门到精通系列第3篇，本文介绍了Matplotlib的子图布局，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。...使用 plt.subplots 绘制均匀状态下的子图¶ 参考：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots.html...2.使用subplot这样基于pyplot模式绘制子图 还有种方式是使用subplot这样基于pyplot模式的写法，每次在指定位置新建一个子图，并且之后的绘图操作都会指向当前子图，本质上subplot...，第一是指图的比例大小不同但没有跨行或跨列，第二是指图为跨列或跨行状态 利用 add_gridspec 可以指定相对宽度比例 width_ratios 和相对高度比例参数 height_ratios fig...，使用两种非均匀子图的分割方法，做出该数据对应的散点图和边际分布图 解题办法： 参考：https://blog.csdn.net/YangTinTin/article/details/122592342
Matplotlib 也可以绘制 3D 图像，与二维图像不同的是，绘制三维图像主要通过 mplot3d 模块实现。...但是，使用 Matplotlib 绘制三维图像实际上是在二维画布上展示，所以一般绘制三维图像时，同样需要载入 pyplot 模块。...接下来需要绘制的三维曲面图要麻烦一些，我们需要对数据进行矩阵处理。...混合图绘制 混合图就是将两种不同类型的图绘制在一张图里。绘制混合图一般有前提条件，那就是两种不同类型图的范围大致相同，否则将会出现严重的比例不协调，而使得混合图失去意义。...plt.show() 子图绘制 # -*- coding: utf-8 -* # 载入模块 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot
它是数据可视化的重要工具之一，提供了众多绘图选项和自定义功能。Matplotlib使得用户可以创建各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等等。...丰富的图表类型：Matplotlib提供了多种常见的图表类型，如线图、散点图、直方图、饼图、等高线图、3D图等，满足了不同数据类型和展示需求。3....以下是一些Matplotlib的高级用法：子图和布局管理：Matplotlib允许将多个图表组合在一个图像中，并提供了多种布局管理方法。...可以使用plt.subplot()方法创建子图，并使用plt.subplots()方法创建多个子图。还可以使用plt.subplots_adjust()方法调整子图的布局。...通过Matplotlib，用户可以创建高质量的图像，并自定义图表的样式和布局。此外，Matplotlib还提供了许多高级的功能和扩展选项，如子图、图表样式、颜色设置和3D绘图等。
Seaborn是Matplotlib的重要补充，可以自主设置在Matplotlib中被默认的各种参数，而且它能高度兼容NumPy与Pandas数据结构以及Scipy与statsmodels等统计模式。...__version__ '3.1.1' 包管理器 pip pip list | grep matplotlib 绘图元素 核心概念 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：是不规则摆放的子图，Axes是轴axis的复数，可以理解为多轴成图 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() plt.show(...) 提示如下： 添加子图 import matplotlib.pyplot as plt fig,axes_lst = plt.subplots...柱子的宽度占bins宽的比例； log：布尔值。
如果figure为空，它会自动调用figure()生成一个figure, 严格的讲，是生成subplots(111)。 ? 子图Subplots 注意：其中各个参数也可以用逗号,分隔开。...第一个参数代表子图的行数；第二个参数代表该行图像的列数； 第三个参数代表每行的第几个图像。...参考案例直通车 另外：fig, ax = plt.subplots(2,2),其中参数分别代表子图的行数和列数，一共有 2x2 个图像。...函数返回一个figure图像和一个子图ax的array列表。 补充：gridspec命令可以对子图区域划分提供更灵活的配置。...正常X轴标注不会是这样的，为了说明此问题特意标注成这样，如此看来 0.3 和 0.4的标注重叠了，当然了解决重叠的问题可以通过改变figure 的size实现，显然此处并不想这样做。
背景 今天在用matplotlib模块画各城市2019-nCoV疫情确诊人数和节前流入人口数的图的时候遇到了要给图中的点加上标签示意，原本图长这个样子 现在要给各散点标注是哪个哪个城市，即下面这种图...之前了解matplotlib模块加标签主要有matplotlib.pyplot.text()和matplotlib.pyplot.annotate()两个关键函数，后者适用范围更广，今天主要谈一下前者...matplotlib.pyplot.text()，简写成plt.text() 。...首先，我们用下面代码把第一张图画出来 import pandas as pd #导入数据分析模块 import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图模块类 plt.rcParams...，比如这里两个偏移率都设置成1.01, 当初想的是标签不要覆盖原来的点，两者最好不重合，看起来大方得体，你可以开始的设置成1.0，观察效果然后慢慢调节，举个例子，如果是柱状图，且宽度适合的话，第一个偏移率设置成
1.图片（画布）与子图 plt.figure ：创建一张空白的图片，可以指定图片的大小、像素。 ...ncols:子图的列数 sharex:所有子图使用相同的x轴刻度 sharey:所有子图使用相同的y轴刻度 1 import numpy as np 2 import...:点的大小 4.分析特征间的相互关系 1.柱状图: plot.bar():绘制垂直方向上的柱状图 plot.barh()：绘制水平方向上的柱状图 1 import matplotlib.pyplot...plot.hist() 密度图是一种与直方图相关的图表类型，它通过计算可能产生观测数据的连续概率分布估计而产生的。...plt.plot() 5.饼图 饼图是将各项大小与各项总和的比例显示在一张“饼”上，以“饼”的大小确定所占的比例。
数据可视化是数据分析与数据科学工作中的重要组成部分，而Matplotlib与Seaborn作为Python最常用的绘图库，其掌握程度直接影响到面试表现。...图形定制面试官可能询问如何自定义图形样式（如颜色、标签、图例、轴范围等），以及如何调整子图布局。...误用色彩：遵循色彩无障碍原则，避免使用色盲难以区分的颜色组合。过度复杂化：保持图形简洁，避免过多不必要的细节干扰信息传达。忽视数据比例：确保图形轴范围、刻度等与数据规模相匹配，避免视觉误导。...混淆Matplotlib与Seaborn功能：理解两者的定位与互补关系，合理选择使用。结语掌握Matplotlib与Seaborn是成为一名优秀Python数据分析师的必备技能。...深入理解上述常见问题、易错点及应对策略，结合实际代码示例，您将在面试中展现出出色的数据可视化能力与良好的审美素养。持续实践与学习，不断提升您的数据可视化技能，必将在数据分析职业道路上绽放光彩。
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