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【Python数据分析(23)】Matplotlib库中的子图、主次刻度与注解及图表输出

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简介:
本篇文章讲解了如何在Python的Matplotlib库中创建和操作子图,设置主次刻度,并添加注解以及图表的保存方法。适合数据分析学习者参考。 1. 在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。 2. Figure对象可以包含一个或多个Axes对象。 3. 每个Axes(ax)对象都是具有自己坐标系统的绘图区域。 ### 使用plt.figure绘制子图 直接通过num参数绘制子图: ```python plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=, **kwargs) ``` 常用的是前五个参数: - num:第几个图像。 - figsize:图像的大小。

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  • Python23)】Matplotlib
    优质
    本篇文章讲解了如何在Python的Matplotlib库中创建和操作子图,设置主次刻度,并添加注解以及图表的保存方法。适合数据分析学习者参考。 1. 在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。 2. Figure对象可以包含一个或多个Axes对象。 3. 每个Axes(ax)对象都是具有自己坐标系统的绘图区域。 ### 使用plt.figure绘制子图 直接通过num参数绘制子图: ```python plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=, **kwargs) ``` 常用的是前五个参数: - num:第几个图像。 - figsize:图像的大小。
  • Python Matplotlib保存详(附完整代码
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    本教程深入讲解如何使用Python中的Matplotlib库进行图形绘制、显示和保存,并提供详细的代码示例与数据支持。适合初学者掌握绘图技巧。 本段落详细介绍了使用 Python 的 Matplotlib 库来输出和保存图形的方法。内容不仅涵盖了基本流程,例如生成图表并将之导出为 PNG、PDF 和 SVG 等不同格式,还包括了高级话题如设置透明度、分辨率以及制作包含图形元素的 HTML 页面等。文章通过一个具体的示例代码讲解了各个环节的关键细节和技术要点。 适用人群:对数据可视化有兴趣的初学者及具有一定基础想要深入学习 Matplotlib 使用技巧的技术人员。 使用场景及目标:适用于需要掌握 Matplotlib 不同输出选项及其特点的应用场合,尤其是当需要生成用于打印或网页展示的高质量、可自定义外观的图形时。
  • Python Matplotlib坐标轴总结
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    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 * ```
  • Python Matplotlib坐标轴总结
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    本文章主要讲解如何在使用Python的Matplotlib库进行数据可视化时调整和定制图形的坐标轴及刻度。通过示例代码帮助读者掌握常用设置方法,提升图表的专业性和可读性。 本段落主要介绍了Python绘图库Matplotlib中的坐标轴及刻度设置方法,并通过示例代码进行了详细讲解。内容对于学习或工作中需要使用到该功能的读者具有参考价值,希望对大家有所帮助。
  • PythonMatplotlib技巧
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    本书专注于指导读者掌握使用Python进行数据解析和利用Matplotlib库创建图表的专业技能,适合数据分析爱好者及编程初学者阅读。 本段落详细介绍了Python数据分析的基础知识及其环境构建,并重点讲解了Matplotlib这个强大的数据可视化工具。通过具体的示例演示了如何创建折线图、柱状图、散点图等各类常见图表的操作方法,深入探讨了定制图表、子图布局和互动性图表的技术细节。此外,本段落还详细分析了一个股票价格的案例,并介绍了色彩优化、提高图表易读性的最佳实践技巧以及热力图和树形图等进阶可视化形式的应用。 该内容适用于具备一定Python编程基础并对数据可视化感兴趣的初级到中级开发者和分析师。学习本课程后,读者能够更好地理解并掌握数据可视化的理论与技术手段,并能将其应用于从日常数据分析到科研报告制作等多个场景中。
  • Python Matplotlib坐标轴文本设定学习
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    本教程详细介绍了在使用Python的Matplotlib库进行数据可视化时,如何灵活设置坐标轴的刻度和文本格式,帮助用户提高图表的专业性和可读性。 使用matplotlib绘图时可以设置坐标轴的刻度大小与格式。以下是一个示例代码: ```python from pylab import * from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter xmajorLocator = MultipleLocator(20) # 将X主刻度标签设为20的倍数 xmajorFormatter = FormatStrFormatter(%1.1f) # 设置X轴标签文本格式 xminorLocator = MultipleLocator(5) # 将X轴次刻度标签设置为5的倍数 ymajorLocator = MultipleLocator(10) # Y主刻度标签设为10的倍数,示例代码可能未完整展示Y轴相关部分。 ``` 这段代码展示了如何使用`MultipleLocator`和`FormatStrFormatter`来调整X坐标轴的主要与次要刻度位置及其格式。根据实际需求可以类似地设置Y或其他轴的相关参数。
  • Python Matplotlib统计绘制详(含完整代码
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    本教程详细讲解如何使用Python的Matplotlib库创建各种统计图表,并提供完整的代码和所需数据,适合编程及数据分析初学者学习。 本段落全面介绍了使用Matplotlib库绘制曲线图、散点图、条形图等多种统计数据可视化的方法,并涵盖了不同类型数据的展示与分析技巧。 适用人群:适合对数据分析和可视化感兴趣的开发人员或数据科学家,特别是那些具备一定Python编程经验的人士。 应用场景及目标:适用于希望深入了解如何利用Python中的Matplotlib库进行数据探索、展现数据特征以及辅助理解与沟通的情境。旨在帮助读者掌握常见的统计数据可视化技术,从而提升数据分析的效率。 其他说明:文章从基础操作开始讲解,逐步深入至复杂三维数据展示等高级功能,并包含了适合初学者到进阶用户的知识点。此外还提供了一些最佳实践建议和未来可探索的方向,以鼓励学习者进一步提高技能并在实际工作中加以应用。
  • Python(25)】Matplotlib绘制技巧(续)(包括直方、密、散点、矩阵散点、极坐标雷达...)
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    本教程是Python数据分析系列课程第25部分,专注于使用Matplotlib库进行高级图表绘制,涵盖直方图、密度图、散点图等多种图表类型及其在不同坐标系中的应用。 直方图的参数讲解: - `bins`:设置箱子的数量或宽度。 - `normed`:是否将频率归一化为概率密度。 直方图常与密度图一起使用,例如`s.plot(kind=kde)`来绘制。
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    简介:Matplotlib是Python的一种2D图形库,被广泛用于数据可视化。它为开发者提供了灵活且强大的绘图功能,能够生成各种静态、动态和交互式的图表。 课程分享:Python数据可视化分析库-Matplotlib,并附带课件和代码。Matplotlib 可能是 Python 2D 绘图领域使用最广泛的工具之一。它使得使用者能够轻松地将数据图形化,同时提供多种输出格式选择。本课程将会探讨 Matplotlib 的常见用法。通过学习这门课程,你可以应对后续机器学习课程中的绝大多数应用需求,建议掌握这部分内容。