文章中我們學(xué)習(xí)的主要技能有:移動(dòng)坐標(biāo)軸,顯示圖例,顯示標(biāo)記等。
1 移動(dòng)坐標(biāo)軸
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 設(shè)置圖形的長(zhǎng)寬比例 plt.figure(figsize=(14,6)) # 繪制sin曲線 plt.subplot(121) x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 500, endpoint=True) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.subplot(122) plt.plot(x, y) # 得到坐標(biāo)軸 ax = plt.gca() # 獲取右邊和上邊設(shè)置顏色為none ax.spines["right"].set_color("none") ax.spines["top"].set_color("none") # 移動(dòng)坐標(biāo)軸 ax.spines["bottom"].set_position(("data", 0)) ax.spines["left"].set_position(("data", 0)) ax.xaxis.set_ticks_position("bottom") ax.yaxis.set_ticks_position("left") plt.show()
2 顯示圖例
from matplotlib.pyplot import * import numpy as np x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 500, endpoint=True) y = np.sin(x) y0=np.cos(x) plot(x, y,label="sin") plot(x, y0,label="cos") # 顯示標(biāo)題 title("$sin$"+" & "+"$cos$") # 設(shè)置圖例 loc 位置 ncol一行顯示多少列 borderaxespad 坐標(biāo)軸與圖例之間的距離 # bbox_to_anchor指定圖例的起始位置 參數(shù)為起始點(diǎn) (整個(gè)坐標(biāo)軸的高度為1) legend(bbox_to_anchor=(0.,1.02), loc=3, mode="expend", ncol=2, borderaxespad=0.) # 第一個(gè)參數(shù) 要顯示的文字 指向的坐標(biāo) xycoords ="data" 和數(shù)據(jù)使用相同的坐標(biāo)系 xytext 文字的坐標(biāo) arrowprops 箭頭的樣式 annotate("max sin(x)", (1.5, 1), xycoords="data", xytext=(2.88, 0.95), arrowprops=dict(arrowstyle="<-")) annotate("max cos(x)", (0, 1), xycoords="data", xytext=(-2.5, 0.7), arrowprops=dict(arrowstyle="<-")) show()
3 顯示標(biāo)記
from pylab import * import numpy as np # 得到圖形 fig=figure() # 得到現(xiàn)在的坐標(biāo)軸 ax=gca() start=datetime.datetime(2013,1,1) end=datetime.datetime(2013,12,31) delta=datetime.timedelta(days=1) # 得到所有的日期 dates=mpl.dates.drange(start,end,delta) # 生成指定數(shù)量的0-1的隨機(jī)數(shù) values=np.random.rand(len(dates)) # 標(biāo)記marker mfc標(biāo)記的中心顏色 mec 標(biāo)記的邊緣顏色 ax.plot(dates,values,linestyle="-",marker="v",mfc="r",mec="g") date_format=mpl.dates.DateFormatter("%Y-%m-%d") # 設(shè)置x軸的主要格式為日期格式 ax.xaxis.set_major_formatter(date_format) # 自動(dòng)排版合適的方式位置顯示x軸的時(shí)間 fig.autofmt_xdate() show()
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摘要:先從最常見(jiàn)的圖形開(kāi)始折線圖條形圖柱狀圖散點(diǎn)圖圓形圖。追蹤和的過(guò)程對(duì)用戶是隱形的,我們只需要知道每次調(diào)用繪圖方法,該繪圖效果都會(huì)呈現(xiàn)在當(dāng)前中就可以了后面會(huì)講如何手動(dòng)變更當(dāng)前和折線圖條形圖柱狀圖散點(diǎn)圖圓形圖分別對(duì)應(yīng)著中的五個(gè)繪圖函數(shù)。 利用 Matplotlib 繪制數(shù)據(jù)圖形(一) 了解了 Matplotlib 的基本知識(shí)之后,我們就可以開(kāi)始上手試試畫(huà)圖了。 先從最常見(jiàn)的圖形開(kāi)始:折線圖、...
摘要:本文作為學(xué)習(xí)過(guò)程中對(duì)一些常用知識(shí)點(diǎn)的整理,方便查找。所有繪圖操作僅對(duì)當(dāng)前圖和當(dāng)前坐標(biāo)有效。表示把圖標(biāo)分割成的網(wǎng)格。每個(gè)對(duì)象都是一個(gè)擁有自己坐標(biāo)系統(tǒng)的繪圖區(qū)域。避免比例壓縮為橢圓數(shù)據(jù)可視化入門(mén)教程繪圖核心剖析如何調(diào)整子圖的大小 本文作為學(xué)習(xí)過(guò)程中對(duì)matplotlib一些常用知識(shí)點(diǎn)的整理,方便查找。 強(qiáng)烈推薦ipython無(wú)論你工作在什么項(xiàng)目上,IPython都是值得推薦的。利用ipyt...
matplotlib作為常見(jiàn)的可視化繪圖工具,在工作當(dāng)中,應(yīng)用還是比較的廣泛的,那么,我們要怎么使用python這門(mén)語(yǔ)言去進(jìn)行繪圖呢?下面就給大家詳細(xì)解答下。 1、matplotlib之父簡(jiǎn)介 matplotlib之父John D.Hunter已經(jīng)去世,他的一生輝煌而短暫,但是他開(kāi)發(fā)的的該開(kāi)源庫(kù)還在繼續(xù)著輝煌。國(guó)內(nèi)介紹的資料太少了,查閱了一番整理如下: 1968出身于美國(guó)的田納西州代爾斯...
摘要:簡(jiǎn)介同一樣,也是進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析的重要第三方包。的五種繪圖風(fēng)格有五種的風(fēng)格,它們分別是。 作者:xiaoyu微信公眾號(hào):Python數(shù)據(jù)科學(xué)知乎:python數(shù)據(jù)分析師 最近在做幾個(gè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)分析,每次用到seaborn進(jìn)行可視化繪圖的時(shí)候總是忘記具體操作。雖然seaborn的官方網(wǎng)站已經(jīng)詳細(xì)的介紹了使用方法,但是畢竟是英文,而且查找不是很方便。因此博主想從零開(kāi)始將seaborn學(xué)...
摘要:坐標(biāo)軸,標(biāo)題,標(biāo)簽,圖形樣式餅圖,柱狀圖,折線圖等等等的設(shè)置都通過(guò)的成員函數(shù)來(lái)設(shè)置完成。寫(xiě)在最后因?yàn)樽陨砟芰τ邢蓿膊皇强瓢喑錾恚际亲詫W(xué)的,目前還是一名學(xué)生,所以有未盡之處還請(qǐng)指正,不喜勿噴。 在pyqt5中使用matplotlib 前言 雖然,qt中也提供了繪圖函數(shù),但對(duì)于初學(xué)者并不是很容易掌握,眾所周知,matplot提供了簡(jiǎn)單,易用,強(qiáng)大的繪圖函數(shù),結(jié)合mumpy基本可以達(dá)到m...
摘要:概述是使用開(kāi)發(fā)的一個(gè)繪圖庫(kù),是界進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的首選庫(kù)。可以通過(guò)圖形示例來(lái)快速瀏覽所有支持的圖形。最后,調(diào)用把繪制好的圖形顯示出來(lái)。對(duì)應(yīng)于三個(gè)參數(shù),表示行,表示列,表示位置。因此,表示在圖表中總共有個(gè)圖形,當(dāng)前新增的圖形添加到位置。 showImg(https://segmentfault.com/img/bV6EPD?w=542&h=130); 概述 Matplotlib 是使用 P...
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