一、当我们用Python matplot时作图时，一些数据需要以百分比显示，以更方便地对比模型的性能提升百分比。
matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。
本节开始一个全新的系列，是整套 Python 第三阶段的课。我把整套知识体系分成四个模块：
ann:如果ann=FALSE，那么高水平绘图函数会调用函数plot.default使对坐标轴名称、整体图像名称不做任何注解。默认值为TRUE。
图形是进行数据的趋势观察和数据展示的一种很好的手段。R语言基本函数， plot函数，属于graphics包。
创建Axes3D主要有两种方式，一种是利用关键字projection='3d'l来实现，另一种则是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现，目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D.
matplotlib 是 python 最著名的绘图库，它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API，十分适合交互式进行绘图。
本帖我们目的只有一个，复现下面视频展示的内容，即中国（上证）和美国（标普 500）2016 年 3 月到 2020 年 4 月的故事走势对比。先点开视频看一看，配着 Fort Minor 的 Remember the Name 的前奏真带感。
以上图片画得不够好，请见谅，主要为了说明两个坐标轴的角度和默认方向。 2.角度旋转主要涉及到两个函数，一个是right函数，一个是setheading函数。这里必须要注意的是setheading函数的角度旋转默认是按照坐标系的方向来的，而right函数是按照实际前进方向的左右来的，right函数跟坐标系没有关系了，因为right已经决定了方向是向右的，类似的向左旋转就使用left函数了。
测试环境： python版本 3.7.0 / 操作系统window 7 64位 / 编辑器PyCharm；
虽然 Matplotlib 默认的坐标轴定位器（locator）与格式生成器（formatter）可以满足大部分需求，但是并非对每一幅图都合适。此次我将通过一些示例演示如何将坐标轴刻度调整为你需要的位置与格式。
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可，而 Python 就不用多说了。
在上周的文章当中我们介绍了如何通过xlabel和ylabel设置坐标轴的名称，以及这两个函数的花式设置方法，可以设置出各种各样的名称显示方法。今天我们来介绍介绍其他的设置。
plot(x) 以x的元素值为纵坐标、以序号为横坐标绘图 plot(x,y) x(在x-轴上)与y(在y-轴上)的二元作图 sunflowerplot(x,y)同上，但是以相似坐标的点作为花朵，其花瓣数目为点的个数 pie(x)饼图 boxplot(x)盒形图(“box-and-whiskers”) stripchart(x)把x的值画在一条线段上，样本量较小时可作为盒形图的替代 coplot(x~y|z)关于z的每个数值（或数值区间）绘制x与y的二元图 interact
版权声明：本文为博主原创文章
Matplotlib 是 Python 中最基本的可视化工具，官网里 ((https://matplotlib.org/) 有无数好资料，但这不是重点，本文肯定和市面上的所有讲解都不一样。
axisoff;%去掉坐标轴axistight;%紧坐标轴axisequal;%等比坐标轴axis([-0.1, 8.1, -1.1, 1.1]);%坐标轴的显示范围% gca: gca, h=figure(…);
matplotlib是Python科学计算中使用最多的一个可视化库，功能丰富，提供了非常多的可视化方案，基本能够满足各种场景下的数据可视化需求。但功能丰富从另一方面来说也意味着概念、方法、参数繁多，让许多新手望而却步。
本文内容适合入门及复习阅读，绘图所需的基本知识均有涉及，内容较多，由于篇幅限制，故分成两部分。
其实，这个技巧在我们课程新增的案例里就有类似的内容，今天就Python语言中Matplotlib工具，简单给大家介绍下，同时绘制两个colorbar的绘图技巧
r表示不需要转义,raw(生的)，LATEX用法，python中使用latex,需要在文本的后面加上$,\pi会转义为pi
周一到！从本周开始，我们一起来学习关于绘图的操作吧！之前学过了如何从文件中读取数据，有的小伙伴可能着急了，怎么学了这么久，还是不会画图呀？！今天我们从MATLAB基本图形的绘制开始学习，增强信心，之后再去学烧脑的数据处理内容~
本人是一位数学科研工作者，平时的文章采用的是latex编写，里面图形的生成主要来自于Matlab（个人对Matlab非常喜欢，感觉上手比较容易，更亲民）。对于图形的处理比较频繁，而且总会有一些特殊的需求，每次都要上网搜查，或者查以前用过的命令，经常花了很多时间，实现了一点小要求，事后回想有点得不偿失。因此借助这个平台，记录自己在Matlab使用过程中碰到的一些问题，给出我找到或者知道的解决办法，不过方法不是唯一的，也希望广大网友能有更好的思路提供。后续碰到的问题我也会继续更新（如果我有时间的话哈）。
最近接到锅让画几个数据图。其实第一反应是用origin来画图，但问了一圈周围没有用Origin画过箱形图的，有些问题无法解决又百度不到。但好在略懂一点python的matplotlib画图，于是决定换个更适合程序员的画图工具。
Matplotlib 是 Python 从 Matlab 迁移过来的一个 2D 绘图库，它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形，通过几行代码，就能开发出直方图、饼状图、散点图、三维图等各式各样的专业图表，具有极强的自定义性和可扩展性。下面是 Matplotlib 官网 的几个示例图表：
前几天有伙伴在公众号后台发送“冰墩墩”，想必这些伙伴期待着咱公众号也能出一个有关冰墩墩的文章，今天她来了！！！
我们花短短的时间，来从根本上了解一下matplotlib的架构，各种名词是什么意思，一个正常的画图程序是什么。
做数据分析和做科普是类似的，科普的意义在于将晦涩难懂的科学知识，以让大众更易接受和理解的方式呈现。而数据分析中的数据可视化做的正是如此关键中的关键，即是将数据的特点以一种显而易见的形式进行呈现。但也不必说的那么高级，我们可以说数据可视化就是“画图”。
基本形状的绘制，我们可以从图形类提供的方法中找到解决方案，比如三角形即画三条相互连接的直线，心形则依次画几个半圆形组合，关键问题是找准其中的连接点位置，常见图形都可以通过基本方法调用画出。但是一些数学曲线的处理就较为繁琐，不是标准的形状组成，需要两点一线逐一绘制，这里我们以一些常用曲线及图表为例。
修改绘图参数，如 par(mfrow = c(2,2)) 或 par(mfcol = c(2,2))；
关于临床预测模型的基础知识，小编之前已经写过非常详细的教程，包括了临床预测模型的定义、常用评价方法、列线图、ROC曲线、IDI、NRI、校准曲线、决策曲线等。
绘制柱状图和绘制水平柱状图用同一个函数实现，都是draw_barChart()，只是其中的参数不同
Matplotlib可以说是Python最声名远扬的可视化库了，也是Python数据分析库的“三驾马车”之一。Matplotlib是基础而非常强大的可视化库，Seaborn等好用的可视化库是在前者的基础上进行的封装。Matplotlib擅长快速出简单的图、有丰富的接口进行精细化绘图、和Numpy结合做科学可视化及三维图配合默契、三维图。但也有些缺点，如不容易基于实用目的绘制有一定难度的图表（如小提琴图等）、标签等元素需指定坐标而不能自适应优化显示、难以实现交互。
数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术，可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之下的模式、趋势和相关性。
本科毕设论文写作过程中，老师指出我用matlab画的图太丑，需要好好改改。于是我这几天参考网上资料，对画图的一些细节进行了设置，得到的图确实比以前好了些。而且我matlab用的不多，很多东西这次用过，下次碰可能要过很长时间，许多之前记得的东西都忘了，所以写下来是很有必要的。另外我现在画的图也只是比之前稍微好点，所以就起了这样一个题目。
matplotlib是python的绘图库，主要用来绘制二维平面图。上手容易、简单，在python数据分析中有非常重要的作用。 基本上有两种使用 Matplotlib 的方法： 一、依靠 pyplot 自动创建和管理图形和轴，并使用 pyplot 函数进行绘图。 二、显式创建图形和轴，并在它们上调用方法（即“面向对象 (OO) 样式”）。
孩子马上就要参加高考了，我以前还能帮着辅导一下数学功课，现在就不行了，一来她很忙，晚上很晚才到家，二来高中的数学题太变态，琢磨一个小时可能也解不出一道。 前几天她让我帮着打印几张函数及导函数的图像，我
这一节将介绍更多的R图形资源。首先是定制R图形的一些常用方法，主要涉及数据和模型的图形绘制。然后是如何自定义其他类型的图形或点线等元素。
当然，都可以，反正都是奇奇怪怪的不正经应用。Graphpad Prism当然可以跟PPT一样，通过插入几个矩形拼接出基因结构，但矩形大小没法真实对应基因元件的长度，那还不如用PPT画呢。
日常绘图时，会使用都origin，其是一款非常强大的制图工具，以下内容，会记录我使用过的功能，使用方法操作。
在接下来的文章中主要介绍如何利用python 中的matplotlib进行数据的可视化展示。
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