Advertisement

在使用Python matplotlib绘图时，将横纵坐标轴的数值格式设为百分比（%）显示

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本教程详解如何利用Python的matplotlib库绘制图表，并将坐标轴的数值以百分比形式展示，适用于数据可视化需求。 当我们使用Python的matplotlib库作图时，一些数据需要以百分比的形式显示出来，以便更方便地对比模型性能提升的比例。 可以通过`matplotlib.ticker.FuncFormatter()`来格式化坐标轴上的数值为百分比形式。例如： ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import FuncFormatter plt.rcParams[font.family] = Times New Roman plt.rcParams.update({font.size: 8}) x = range(... ``` 这里省略号表示代码未完整展示，需要根据具体需求添加相关数据和绘图指令。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 在使用Python matplotlib绘图时，将横纵坐标轴的数值格式设为百分比（%）显示
    优质
    本教程详解如何利用Python的matplotlib库绘制图表，并将坐标轴的数值以百分比形式展示，适用于数据可视化需求。 当我们使用Python的matplotlib库作图时，一些数据需要以百分比的形式显示出来，以便更方便地对比模型性能提升的比例。 可以通过`matplotlib.ticker.FuncFormatter()`来格式化坐标轴上的数值为百分比形式。例如： ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import FuncFormatter plt.rcParams[font.family] = Times New Roman plt.rcParams.update({font.size: 8}) x = range(... ``` 这里省略号表示代码未完整展示，需要根据具体需求添加相关数据和绘图指令。
     
  • Matplotlib 显示纵坐标轴数据值的实例
    优质
    本篇教程将详细介绍如何使用 Matplotlib 库在Python中显示和自定义图表的纵坐标轴上的数据值，包括格式化数字、调整标签位置等技巧。 以下是经过调整的代码示例： ```python import matplotlib as mt import numpy as np y = [7, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 25, 98, 333, 471, 0, 322, 429, 425, 478, 385, 237, 219, 284, 351, 364, 165, 0] x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24] x_array = np.asanyarray(x) y_array = np.asanyarray(y) import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax1 = fig.add ``` 注意：代码示例中的`fig.add`可能需要进一步完成，因为这通常会跟着一个参数（如`axes`），表示添加的图元素类型。
     
  • 在Matlab中绘制横坐标为时间轴的图形
    优质
    本教程详细介绍如何使用MATLAB软件绘制以时间为横坐标的图形，包括设置时间格式、添加日期标签及美化图表等技巧。 使用MATLAB绘图时，横坐标为时间轴非常适合处理大量时间和非连续时间数据的情况。代码编写详细，并且包含详细的注释。
     
  • 使用Python和Matplotlib绘制基本的横纵条形图
    优质
    本教程详细介绍了如何运用Python编程语言结合其可视化库Matplotlib来创建基础的横置与纵向条形图表。适合初学者学习数据展示技巧。 绘制横向条形图的代码如下： ```python plt.barh(x, y, height=0.2, color=red, label=第一天) # x,y为横纵坐标数据，height设置条形图的高度，color设置条形图颜色，label设置条形图标签 # 绘制三条条形图的示例代码 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager # 调用中文字体 my_font = font_manager.FontProperties(fname=C:/WINDOWS/Fonts/STSONG.TTF) # 设置图形大小 plt.figure(figsize=(10, 8)) ``` 注意：这里的`height=0.2`参数设置的是条形图的高度，而非宽度。若需要调整条形的水平长度，请考虑使用其他方法或参数进行调整。
     
  • Python Matplotlib绘制时更改坐标轴刻度为文本的示例
    优质
    本文将详细介绍如何使用Python中的Matplotlib库来修改图表坐标轴上的刻度标签为自定义文本，适用于需要特定标注的数据可视化场景。 工作中有时需要进行客流分析，并使用pyplot库来绘图。通常情况下，默认的x轴刻度会显示为数字形式。如果希望在x轴上以星期日期的形式展示，则可以利用matplotlib.pyplot中的xtick函数修改默认设置。 以下是一个示例代码： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 假设val_ls是根据某种规则生成的数据列表，这里为了简化例子未直接列出。 scale_ls = range(7) index_ls = [Mon, Tue, Wed, Thu, Fri, Sat, Sun] plt.xticks(scale_ls, index_ls) # 使用xticks函数设置x轴刻度标签 ```
     
  • 使用Python绘制时间作为横坐标的图表方法
    优质
    本篇文章详细介绍了如何利用Python中的matplotlib库来创建以时间为横坐标的图表，适用于数据分析和可视化需求。 1. 需要将时间字符串转换成datetime类型：语法为 `data[time] = pd.to_datetime(data[time])`。 2. 将时间列设置为索引列，使用命令 `data.set_index(time)`。 3. 画图有两种方式： - 使用 matplotlib.pyplot 方式时，直接通过 `data[some_columns].plot()` 打印某一列数据即可，默认会将时间作为横坐标。 - 使用 pyecharts 方式：从 pyecharts 导入 Bar 模块，并创建一个实例。`Bar` 实例的标签可以通过 `labels = data.columns.tolist()` 获取，然后遍历这些标签进行相应处理。
     
  • 使用Python绘制以时间为横坐标的图表方法
    优质
    本篇文章将详细介绍如何利用Python语言中的matplotlib库来绘制时间作为X轴的各种图表，适合初学者参考学习。 今天为大家分享如何使用Python绘制图表并将时间作为横坐标的技巧。这方法具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随文章继续了解吧。
     
  • 使用Python的Matplotlib库绘制坐标图
    优质
    本教程介绍了如何利用Python编程语言中的Matplotlib库来创建和定制各种类型的坐标图表。通过一系列简单易懂的步骤，读者可以学会添加数据点、调整图形样式以及保存图像文件等实用技能。 在处理数据时常常需要绘制坐标图。这里我们将使用第三方库matplotlib和scipy来生成平滑的曲线图。 所需安装的库包括：matplotlib, scipy 和 numpy。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.axisartist.axislines import Subplot from scipy import interpolate def smooth_plot(x_arr, y_arr): fig = plt.figure() # 创建一个figure对象 ax = Subplot(fig) ``` 请继续添加绘制平滑曲线图所需的代码。注意，上述函数定义中有一个逗号导致了不完整的Subplot调用；在实际编程时，请确保正确地传递参数给`Subplot`方法以完成初始化过程。
     
  • Origin 8中将纵坐标轴逆序显示的方法
    优质
    本文介绍了在Origin 8软件中如何将纵坐标轴从默认的顺序显示更改为逆序显示的具体操作方法。 个人总结了Origin 8纵坐标轴逆序显示的方法，希望各位批评指正。
     
  • Python Matplotlib绘图中的坐标轴与刻度总结
    优质
    本文详细介绍了使用Python中Matplotlib库进行数据可视化时，如何自定义和调整图形的坐标轴及刻度设置，帮助读者掌握图表美化技巧。 学习 Matplotlib 官方文档（https://matplotlib.org/gallery/index.html）的记录如下： Matplotlib 使用总结图： ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams[font.sans-serif] = [SimHei] # 正常显示中文标签 plt.rcParams[axes.unicode_minus] = False # 正常显示负号 import pandas as pd import numpy as np # 新建隐藏坐标轴 from mpl_toolkits.axisartist import * ```