matplotlib 三维散点图
数据如下图所示,请问如何用matplotlib显示成三维散点图,。类似这种样子回答:使用 ax.scatter() 或者 ax.plot_surface():import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# x 是你图中 A 列的数据,y 是你图中第一行的数据X, Y = np.meshgrid(x, y)# Z 为你图中除了 A 列...
2024-03-02matplotlib 创建三维轴
示例Matplotlib轴默认为二维轴。为了创建三维图,我们需要Axes3D从mplot3d工具包中导入类,这将为轴启用一种新的投影,即'3d':importmatplotlib.pyplotas pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')除了对二维图(例如线图,散点图,条形图,等高线图)的简单概括外...
2024-01-10matplotlib作图添加表格实例代码
本文所示代码主要是通过Python+matplotlib实现作图,并且在图中添加表格的功能,具体如下。代码import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.figure()ax = plt.gca()y = np.random.randn(9)col_labels = ['col1','col2','col3']row_labels = ['row1','row2','row3']table_vals = [[11,12,13],[21,22,23],...
2024-01-10matplotlib-将图像存储在变量中
我想将生成的图像存储matplotlib在变量中,raw_data以将其用作嵌入式图像。import osimport sysos.environ['MPLCONFIGDIR'] = '/tmp/'import matplotlibmatplotlib.use("Agg")import matplotlib.pyplot as pltprint "Content-type: image/png\n"plt.plot(range(10, 20))raw_data = plt.show()if raw_data...
2024-01-10在matplotlib直方图中设置相对频率
我有数据作为浮动列表,我想将其绘制为直方图。Hist()函数可以完美地完成绝对直方图的绘制。但是,我无法弄清楚如何以相对频率格式表示它-我想将其表示为y轴上的分数或理想情况下为百分比。这是代码:fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)n, bins, patches = ax.hist(mydata, bins=100, normed=1, cumulative=0)ax.s...
2024-01-10使用matplotlib存储鼠标单击事件坐标
我正在尝试在matplotlib中实现一个简单的鼠标单击事件。我希望绘制一个图,然后使用鼠标选择积分的上限和下限。到目前为止,我可以将坐标打印到屏幕上,但不能将其存储以供以后在程序中使用。我也想在第二次单击鼠标后退出与该图的连接。下面是当前绘制并打印坐标的代码。如何存储图形到列...
2024-01-10CLI程序,显示matplotlib阴谋与计划
Possible Duplicate: How to make the plot not disappear?CLI程序,显示matplotlib阴谋与计划我写分析一些数据的命令行界面的Python程序进行。它要求用户一大堆的问题,并在脚本中matplotlib pyplot情节的非执行董事,以显示几个点,但我想说明它并继续脚本类似下面:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.figure() ...
2024-01-10Python之神奇的绘图库matplotlib
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,十分适合交互式地进行制图。本文将以例子的形式分析matplot中支持的,分析中常用的几种图。其中包括填充图、散点图(scatter plots)、. 条形图(bar plots)、等高线图(contour plots)、 点阵图和3D图,下面来一起看看详细的介绍:一、填充图...
2024-01-10matplotlib quiver箭图绘制案例
quiver绘制表示梯度变化非常有用,下面是学习过程中给出的两个例子,可以很好理解quiver的用法from pylab import *close()## example 1x = linspace(0,10,40)y = x**2*exp(-x)u = array([x[i+1]-x[i] for i in range(len(x)-1)])v = array([y[i+1]-y[i] for i in range(len(x)-1)])x = x[:len(u)] # 使得维数和u,v一致y = y[...
2024-01-10Matplotlib配色之Colormap详解
概述上一篇详细介绍了 matplotlib 直接使用"格式化的颜色定义"给图表元素配色。如,直接指定 axes.plot 绘制的 Line2D 的颜色 fmt = 'r'。有时我们希望图表元素的颜色与数据集中某个变量的值相关,颜色随着该变量值的变化而变化,以反映数据变化趋势、数据的聚集、分析者对数据的理解等信息,这时,我...
2024-01-10使用matplotlib设置图例符号不透明度吗?
我正在使用具有半透明“ x”标记(20%alpha)的绘图。如何使标记在图例中以100%不透明度显示?import matplotlib.pyplot as pltplt.plot_date( x = xaxis, y = yaxis, marker = 'x', color=[1, 0, 0, .2], label='Data Series' )plt.legend(loc=3, mode="expand", numpoints=1, scatterpoints=1 )回答:如果要在图例中包含特定的内容,...
2024-01-10matplotlib自定义鼠标光标坐标格式的实现
matplotlib默认在图像Windows窗口中显示当前鼠标光标所在位置的坐标,格式为x=xx, y=xx。鼠标光标的坐标格式由子图模块Axes中的format_coord函数控制。通过重写format_coord函数即可实现坐标的自定义格式。注意:调用format_coord函数的对象是子图对象,常见的错误主要在没有正确的获取当前子图对象。forma...
2024-01-10如何在 matplotlib 图上显示刻度标签?
要在 matplotlib 图上显示刻度标签,我们可以使用labeltop=Trueset_tick_params()的方法。脚步设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个图形和一组子图。在图的顶部显示刻度标签。set_tick_parama()与labeltop=True一起使用。隐藏绘图底部轴的刻度标签。set_tick_parama()与labeltop=False一起使用。要显示图形,...
2024-01-10如何在 Matplotlib 中更改后端?
我们可以使用 atplotlib.rcParams['backend'] 变量覆盖后端值。脚步使用get_backend()方法,返回当前后端的名称,即默认名称。现在覆盖后端名称。使用get_backend()方法,返回当前后端的名称,即更新后的名称。示例import matplotlibprint("Before, Backend used by matplotlib is: ", matplotlib.get_backend())matplotlib.rcParams['backend...
2024-01-10详解matplotlib绘图样式(style)初探
样式是定义图表可视化外观的配置,它由一组预置的rcParams参数构成。matplotlib预置了一系列样式风格,可直接使用。样式使用方法样式相关模块为style。1. 显示本机可用样式matplotlib.style.available返回本机可用样式的列表。列表只读,样式更新后,需要使用reload_library()重新加载样式。In [1]: import matplo...
2024-01-10python如何用matplotlib创建三维图表
Matplotlib 最开始被设计为仅支持二维的图表。到 1.0 版本发布左右,一些三维图表的工具在二维展示的基础上被创建了出来,结果就是 Matplotlib 提供了一个方便的(同时也是有限的)的可用于三维数据可视化的一套工具。三维图表可以使用载入mplot3d工具包来激活,这个包会随着 Matplotlib 自动安装:from ...
2024-01-10如何在 Matplotlib 中制作地毯图?
地毯图用于可视化数据的分布。它是单个变量的数据图,沿轴显示为标记。要在 Matplotlib 中制作地毯图,我们可以采取以下步骤 -设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建 x 个数据点。使用高斯核kde1和kde2添加核密度估计的表示。使用方法创建新图形或激活现有图形figure()。作为子图...
2024-01-10Matplotlib 饼图中有条件地去除标签
要根据条件从 Matplotlib 饼图中删除标签,我们可以采取以下步骤 -设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个包含 wwo 维、大小可变、潜在异构表格数据的 Pandas 数据框。绘制一个饼图,使用pie()有条件移除标签的方法,如果 %age 值大于 25,则只保留标签,否则移除它们。要显示图形,请使用s...
2024-01-10具有多个图例条目的Matplotlib直方图
我有这段代码可以生成直方图,标识出三种类型的字段。“低”,“中”和“高”:import pylab as pltimport pandas as pddf = pd.read_csv('April2017NEW.csv', index_col =1)df1 = df.loc['Output Energy, (Wh/h)'] # choose index value and Averagedf1['Average'] = df1.mean(axis=1)N, bins, patches = plt.hist...
2024-01-10如何在 matplotlib 中沿 X 轴移动图形?
要在 matplotlib 中沿 X 轴移动图形,我们可以采取以下步骤 -设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。绘制原始曲线的 x 和 y 数据点。len(y)用 y 个数据点绘制在 (1, 1+ ) 范围内的移位图。在图形上放置一个图例。要显示图形,请使用show()方法。示例import numpy as npimportmatp...
2024-01-10Python-在matplotlib中设置颜色栏范围
我有以下代码:import matplotlib.pyplot as pltcdict = { 'red' : ( (0.0, 0.25, .25), (0.02, .59, .59), (1., 1., 1.)), 'green': ( (0.0, 0.0, 0.0), (0.02, .45, .45), (1., .97, .97)), 'blue' : ( (0.0, 1.0, 1.0), (0.02, .75, .75), (1., 0.45, 0.45))}cm = m.colors...
2024-01-10获取图形坐标Matplotlib注释标签的坐标
我想知道图形分数坐标Matplotlib图的文本注释的边界矩形的坐标。但是,当我尝试访问与注释关联的修补程序的“范围”时,无论文本标签的大小如何,我都会得到Bbox(x0=-0.33, y0=-0.33, x1=1.33, y1=1.33)。这些坐标似乎与IdentityTransform相关联,但不会转换为任何有意义的数字分数坐标。 如何获得标注的坐标(...
2024-01-10Python如何运用matplotlib库绘制3D图形
3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用,下面将给大家介绍一下如何在Python中使用 matplotlib进行3D图形的绘制,包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线(曲线)以及3D文字等的绘制。准备工作:python中绘制3D图形,依旧使用常用的绘图模块matplotlib,但需要安装mpl_toolkits工...
2024-01-10在Django中输出matplotlib生成的图片方法
下面的代码片段是直接在Django中输出matplotlib生成的图片,网上很多种方法都是先生成图片再调用,感觉不是那么直接。环境:Python2.7,Django1.83该文件为views.py文件,函数映射按实际设置。from django.shortcuts import renderfrom django.http import HttpResponsefrom matplotlib.figure import Figure from matplotlib.backends.backen...
2024-01-10python+matplotlib演示电偶极子实例代码
使用matplotlib.tri.CubicTriInterpolator.演示变化率计算:完整实例:from matplotlib.tri import ( Triangulation, UniformTriRefiner, CubicTriInterpolator)import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cmimport numpy as np#--------------------------------------------...
2024-01-10