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    (七)Python绘图基础:Matplotlib绘图

    目录 Matplotlib绘图 折线图 绘制一组数据 绘制多组数据 散点图(scatter) 条形图(竖) 条形图(横) 饼图 Matplotlib属性 保存图片 色彩和样式 文字 其他属性 绘制子图...子图-subplot() 子图-subplots() 子图-axes()  ---- Matplotlib绘图 最著名Python绘图库, 主要用于二维绘图 – 画图质量高 – 方便快捷的绘图模块 绘图...: import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(range(7),[3, 4, 7, 6, 3, 7, 9],"r-.") plt.savefig('E:\截图\绘图...\huitu1.jpg') plt.show() 运行结果如下所示: 绘制子图 在Matplotlib中绘图在当前图形(figure)和当前坐标系(axes)中进行,默认在一个编号为1的figure中绘图...\huitu5.jpg') plt.show()  运行结果如下所示:  Pandas绘图基础在日后进行补充

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    如何在Python里用ggplot2绘图

    ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素,而且在很大程度上简化了代码的可读性。...但是,如果您经常使用Python,那么实现图形语法将非常具有挑战性,因为在流行的绘图库(如matplotlib或seaborn)中缺少标准化语法。...如果您仍然希望使用图形语法,那么Python包plotnine为您提供了另一种选择。 图形语法 如果你不熟悉图形语法,下面简单介绍一下: ?...plotnine plotnine是一个Python包,允许您使用类似ggplot2的代码来实现图形语法。通过这样做,就像在ggplot2中一样,您可以将数据映射到构成可视化的可视对象。...结论 如您所见,plotnine为您提供了利用Python中图形语法的能力。这提高了代码的可读性,并允许您将部分数据具体映射到可视对象。

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    R绘图边界如何控制

    事实上,R绘图区域(如上图),主要分为两部分: 一是外围边距(out margin area); 二是绘图区域,绘图区域又细分为两个部分:绘图边距(margins)和主绘图(main plot area...绘图边距(margins)可以使用par()函数中mar来设置。比如mar=c(5,4,3,2),与外围边距的设置类似,是指绘图边距分别为下边距:5行,左边距4行,上边距3行,右边距2行。...omi和oma,同样可以设置外边距,二者唯一的区别就是单位不同,omi单位是inch,而oma单位是行;同样,mai与mar均可以设置绘图边距,mai单位是inch,而mar单位是行。...attach(mtcars)#加载内置数据集 > plot(wt,mpg,main="test")#画散点图 > box(which = "plot", col = "red", lwd = 2)#绘制主绘图区域边框...上图中,红色方框内的区域就是绘图区域,红色框和蓝色框之间的区域就是mar()设置的绘图边距区域。一般来说,绘图边距区域用来显示坐标轴、坐标轴标签及标题。所以在设置时,一般是下边距和左边距都会大一些。

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    Python气象绘图教程(四)

    一、回顾复习 前面讲到Python库包的下载与安装,推荐使用conda命令进行安装,通过conda list查看当前已经安装好的库包及版本。...fig.add_subplot() ###添加作图区### ⑤绘制图形 ⑥plt.show() ###展示图形### 画布figure及其参数、绘图区...C、昨天讲解了如何在同一子图中合并横坐标轴,那用到了twin命令。今天将了解如何合并两幅子图的坐标轴,这幅图展示了去年月平均气温和累年月平均气温距平变化。...在绘制气温距平的柱状图时,如何使正负柱体的颜色不一致呢。numpy中提供了一个np.where(判定语句,符合判定语句返回值,不符合判定语句返回值)命令,如何理解这个命令,通过一个测试演示: ?

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    Python高效批量绘图方法

    以下文章来源于气象杂货铺 ,作者bugsuse 在数值预报后处理中经常需要批量出图,而基于matplotlib的图形渲染速度较慢,而提高出图的速度通常可通过两个方面来解决: 多进程进行绘图 图形渲染调整...多进程 在python中使用多进程方法加速批量出图是非常方便的。...在绘图的时候都是按照图层进行先后叠加的,而叠加后的图层是可以删除的。批量出图时只需要将会变的信息清空,然后在背景图上叠加新的信息即可。这样,就能节省绘制地图的时间,每次只需要绘制一次地图即可。...time python plot.py real0m11.224s user0m55.686s sys0m1.610s 猜测可能是只创建了一个figure对象,导致在使用多进程传递对象时出现了混乱,从而导致出现问题...time python plot_eff.py real0m7.274s user0m20.875s sys0m0.857s 注意事项 通过图形渲染流程来优化绘图时需要注意:matplotlib在绘图的时候如果使用

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