数据可视化matplotlib
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport numpy.random as randnimport pandas as pdfrom pandas import Series,DataFramefrom pylab import mplmpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 我自己配置的问题plt.rc('figure', figsize=(10, 6)) # 设置图像大小%matplotl...
2024-01-10
更新matplotlib中的特定注释
我的图中有很少的注释是用鼠标点击激活的。我想更新一个特定的注释。但是，注释覆盖了较早的注释。如何清除旧的特定/特定注释并用新值更新，以使其看起来干净。更新matplotlib中的特定注释from matplotlib import pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() x=1 def annotate(): global x if x==1: x=-1 else: ...
2024-01-10matplotlib实现区域颜色填充
本文实例为大家分享了matplotlib实现区域颜色填充的具体代码，供大家参考，具体内容如下import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np x= np.linspace(0,5*np.pi, 1000) y1 = np.sin(x)y2 = np.sin(2*x) #plt.plot(x,y1)#plt.plot(x,y2) plt.fill(x,y1,'b',alpha=0.5)plt.fill(x,y2,'r',alpha=0.3) plt.fill_...
2024-01-10Matplotlib返回绘图对象
我有一个自动包装的函数，pyplot.plt因此我可以使用经常使用的默认值快速创建图形：def plot_signal(time, signal, title='', xlab='', ylab='', line_width=1, alpha=1, color='k', subplots=False, show_grid=True, fig_size=(10, 5)): # Skipping a lot of other complexity...
2024-01-10matplotlib 使用自定义颜色图
示例除了在颜色图参考中定义的内置颜色图（'_r'及其名称的后缀以及它们的反向图）之外，还可以定义自定义颜色图。关键是matplotlib.cm模块。以下示例使用定义了一种非常简单的颜色图cm.register_cmap，其中包含一种颜色，并且颜色的不透明度（alpha值）在数据范围内的完全不透明和完全透明之间进行插...
2024-01-10与未排序数据相交的matplotlib图
当绘制一些点matplotlib时，在创建图形时遇到一些奇怪的行为。这是产生该图的代码。import matplotlib.pyplot as pltdesc_x =[4000,3000,2000,2500,2750,2250,2300,2400,2450,2350]rmse_desc = [.31703 , .31701, .31707, .31700, .31713, .31698, .31697, .31688, .31697, .31699]fig = plt.figure()ax = plt.su...
2024-01-10浅谈matplotlib默认字体设置探索
控制默认字体的设置根据官方文档https://matplotlib.org/tutorials/text/text_props.html#default-font可知：The base default font is controlled by a set of rcParams默认字体是由一组rcParams控制的。rcParamusage‘font.family'List of either names of font or {‘cursive', ‘fantasy', ‘monospace', ‘sa...
2024-01-10matplotlib 三维图表绘制方法简介
1. python三维图表绘制方法简介python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本，本质上和二维图表的绘制并无差别，唯一的区别在于使用的库略有差异。相较于二维图表使用的pyplot库，三维图表的绘制使用的是Axes3D库。库引入语句为：from matplotlib import pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D上...
2024-01-10matplotlib绘制正余弦曲线图的实现
序言：在python里面，数据可视化是python的一个亮点。在python里面，数据可视可以达到什么样的效果，这当然与我们使用的库有关。python常常需要导入库，并不断调用方法，就很像一条流数据可视化的库，有很多，很多都可以后续开发，然后我们调用。了解过pyecharts美观的可视化界面 ，将pyecharts和matplot...
2024-01-10使用matplotlib从CSV文件绘制数据
我在处有一个CSV文件e:\dir1\datafile.csv。它包含三列，并且需要跳过10条标题行和尾随行。我想用numpy.loadtxt（）绘制它，但我没有找到任何严格的文档。这是我从网上发现的几次尝试中开始写的。import matplotlib as mplimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cbook as cbookdef read_datafile(file_name): ...
2024-01-10将SVG文件导入Matplotlib图
我喜欢产生高质量的绘图，因此尽可能避免使用光栅化的图形。我正在尝试将svg文件导入到matplotlib图上：import matplotlib.pyplot as pltearth = plt.imread('./gfx/earth.svg')fig, ax = plt.subplots()im = ax.imshow(earth)plt.show()这与png完美搭配。有人可以告诉我如何使用svg进行操作，或者至少将我指向适当的文档。PS我...
2024-01-10如何旋转一个简单的 matplotlib 轴？
要旋转一个简单的 matplotlib 轴，我们可以采取以下步骤 -导入所需的包 -importmatplotlib.pyplotas pltfrommatplotlib.transformsimport Affine2Dimport mpl_toolkits.axisartist.floating_axes as floating_axes设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建新地物或激活现有地物。制作一个轴极值元组。添加一个可变的 2D 仿射变换"t...
2024-01-10如何从 matplotlib 中的轮廓获取坐标？
要从 matplotlib 中的轮廓获取坐标，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。使用数据点创建x、y和m列表。使用 plt.contour( x, y, m ) 创建包含 x、y 和 m 数据点的等高线图。获取轮廓集合实例。获取集合的路径，并打印轮廓的顶点或坐标。要显示图形，请使用show()方法。示例import...
2024-01-10python使用matplotlib绘制折线图教程
matplotlib简介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，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页...
2024-01-10Python使用matplotlib绘制随机漫步图
本文我们来做一个简单的随机漫步数据图，进一步了解matplotlib的使用，使用Python生成随机漫步数据，再使用matplotlib绘制出来，随机漫步是这样行走得到的路径: 每次行走都完全是随机的，没有明确的方向，结果是由一系列随机决策决定的。创建一个RandomWalk雷，随机的选择前进的方向，一共有三个属...
2024-01-10Matplotlib情节numpy的矩阵作为0索引
我制备numpy的矩阵，然后使用matplotlib绘制矩阵，如：Matplotlib情节numpy的矩阵作为0索引>>> import numpy >>> import matplotlib.pylab as plt >>> m = [[0.0, 1.47, 2.43, 3.44, 1.08, 2.83, 1.08, 2.13, 2.11, 3.7], [1.47, 0.0, 1.5, 2.39, 2.11, 2.4, 2.11, 1.1, 1.1, 3.21], [2.43, 1.5, 0.0, 1....
2024-01-10matplotlib圆，动画，如何删除动画中的旧圆
我正在尝试使用Matplotlib的圆和动画从选定的数据点模拟圆形冲击波的动画。但是我想不出一种方法来删除每个新框架中的旧圆圈。结果，随着半径的增加，我在画布上绘制了越来越多的圆圈-像这样：关于在matplotlib图上动画化圆形冲击波有什么建议吗？到目前为止，我的代码是：import numpy as npimport ...
2024-01-10如何设置matplotlib散点图中点的边框颜色？
要设置 matplotlib 散点图中点的边框颜色，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。初始化一个变量“N”来存储样本数据的数量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用方法绘制 x 和 y 数据点scatter()。要设置点的边框颜色，请使用方法中的 edgecolors 参数scatter()。在这里，我们通...
2024-01-10将默认颜色旋转matplotlib更改为特定的颜色图
我想将matplotlib的标准颜色旋转更改为另一个颜色图。具体来说，我想使用“ gdist_rainbow”。那有可能吗，如果可以的话，我该如何实现呢？我已经有自定义设置，例如import matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltparams = {'legend.fontsize': 'x-large', 'axes.labelsize': 'xx-large', 'axes.titlesize':'xx-large...
2024-01-10利用matplotlib实现根据实时数据动态更新图形
我就废话不多说了，直接上代码吧！from time import sleepfrom threading importThreadimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.widgets importButtonfig, ax = plt.subplots()#设置图形显示位置plt.subplots_adjust(bottom=0.2)#实验数据range_start, range_end, range_step =0...
2024-01-10
Python——matplotlib基础绘图函数示例
1、2、饼图（1）import matplotlib.pyplot as pltlabels='frogs','hogs','dogs','logs'%sizes=[15,30,45,10]explode=(0,0.1,0,0) %突出30那块plt.pie(sizes,explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%', shadow=False,startangle=90)%尺寸，突出部分，标签，显示数字格式，二维，起始角度plt.show()（2）import...
2024-01-10Python-在matplotlib条形图上添加值标签
我陷入一种感觉应该相对容易的事情上。我在下面提供的代码是基于我正在从事的一个较大项目的示例。我没有理由发布所有详细信息，因此请原样接受我带来的数据结构。基本上，我正在创建一个条形图，我可以弄清楚如何在条形图上（在条形图的中心或上方）添加值标签。一直在网上查看示例，但...
2024-01-10如何更改matplotlib中的x轴，以确保没有空格？
因此，当前正在学习如何在matplotlib中导入数据并使用它，即使我从书中获得了确切的代码，也遇到了麻烦。这是该图的样子，但是我的问题是，如何在x轴的起点和终点之间没有空白的情况下得到它。这是代码：import csvfrom matplotlib import pyplot as pltfrom datetime import datetime# Get dates and high temperatures from ...
2024-01-10matplotlib事件处理基础(事件绑定、事件属性)
谈到用户界面交互总少不了事件，前面一系列文章介绍的鼠标光标、坐标、弹出式提示框等实现的底层其实都是事件处理，只不过matplotlib或其他包做了封装以便于应用。matplotlib的事件处理模型基于GTK，matplotlib支持与wxpython、 tkinter、 qt、gtk等常见GUI后端的交互。事件绑定matplotlib的事件绑定有三个...
2024-01-10在Matplotlib图中插入LaTex公式实例
Matplotlib可以无缝的处理LaTex字体，在图中加入数学公式from matplotlib.patches import Polygonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 定义一个求积分的函数def func(x): return 0.3* (x**2) + (0.1*x) + 1# 定义积分区间a, b = 1,2x = np.linspace(0,3)y = func(x)# 绘制曲线fig, ax = plt.subplots(...
2024-01-10
