最近小编看《机器学习系统设计》…前两章。学到了一些用Matplotlib进行数据可视化的方法。在这里整理一下。由于本文的代码大部分是参考书中的例子,所以不提供完整代码,只提供示例片段,也就是只能看出某一部分用法。最开始,当然还是要导入我们需要的包:1. 画散点图散点图用plt.scatter(x,y)。画连续曲线在下一个例子中可以看到,用到了plt.plot(x,y)。plt.xticks(lo
很多时候 Tkinter 界面编程都会优先考虑使用 Pack 布局,但实际上 Tkinter 后来引入的 Grid 布局不仅简单易用,而且管理组件也非常方便。Grid 把组件空间分解成一个网格进行维护,即按照行、列的方式排列组件,组件位置由其所在的行号和列号决定,行号相同而列号不同的几个组件会被依次上下排列,列号相同而行号不同的几个组件会被依次左右排列。可见,在很多场景下 Grid 是最好用的布局
1. 使⽤ grid 布局的时候,我们使⽤ grid 函数,在⾥⾯指 定两个参数,⽤ row 表示⾏,⽤ column 表示列,注意的是 row 和 column 的编号都从 0 开始。2. grid 函数还有个 sticky 参数,它可以⽤ N,S,W,E 表示 上,下,左,右 , 它决定了这个组件是从哪个⽅向开始的。3. grid 布局直接⽤后⾯的⾏和列的数字来指定了它位于哪个位置,⽽不必使⽤
转载 2023-07-02 19:50:30
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Python tkinter的grid布局及Text动态显示在python中gui编程有很多中选择,如果是相对简单的gui的话使用python自带的tkinter即可,但是由于tkinter没有详细的API文档,要使用起来比较麻烦,而且不够美观,如果是要求比较高的gui编程,推荐使用PyQt或者wxpython。我在这里主要说一下tkinter中3种布局方式中的grid布局,在之前写个比较简单的软
转载 2023-10-11 09:07:50
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在《Python可视化Seaborn库详解——绘图设置》一文中,我们介绍了Seaborn库的绘图参数设置,本文我们将介绍具体的绘图方法。其实虽然Seaborn库看着绘图函数多,但有几个函数的泛化性非常强,通过参数的设置是可以绘出多种图形的。为了便于掌握这些函数,本文会对这些方法进行归纳整理,力争做到提纲挈领的目的。01绘图方法分类结合图形的性质,将常规的可视化图形分为了三类。其中,线性关系所涉及到
matplotlib模块的pyplot有画散点图的函数,但是该函数要求x轴是数字类型。pandas的plot函数里,散点图类型‘scatter‘也要求数字型的,用时间类型的会报错。在搜索阅读了几十篇网文后,摸索出画散点图的简单办法。可以使用pyplot的plot_date()画散点图。下面是完整的python代码:# -*- coding: utf-8 -*- """ speed1219.csv
       散点图可以显示观察数据的分布,描述数据的相关性,matlibplot也可以绘制散点图,不过我一般优先使用seaborn库的sctterplot()绘制,下面就介绍一下如何用seaborn.scatterplot()绘制散点图。1. sctterplot()参数说明x,y:输入的绘图数据,必须是数值型数据hue:对输入数据进行分组的序列
引入什么是散点图?     散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。      用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组
上期推文推出第一篇基础图表绘制-R-ggplot2 基础图表绘制-散点图 的绘制推文,得到了很多小伙伴的喜欢,也是我更加想使这个系列做的更加完善和系统,我之前也有说过,会推出Python和R的两个版本绘制教程,接下来我们就推出基础散点图Python绘制版本。本期主要涉及的知识点如下:Python-seaborn 绘制多类别散点图seaborn 定制化美化设置Python-seaborn
上一篇给大家简单介绍了散点图和线图的绘制函数,今天我们讲一下用分类数据绘图的方法。下面以flights数据表为例进行绘制,flights表结构如下:一、分类散点图catplot()函数中数据的默认表示形式使用散点图。实际上,在seaborn中有两个不同的分类散点图。他们采用不同的方法来解决用散点图表示分类数据的问题,即属于一个类别的所有点都将沿着分类变量对应的轴落在同一位置。stripplot()
一、基础散点图Matplotlib绘制散点图主要使用matplotlib.pyplot类中的scatter函数,其详细的用法参考官方文档,这里附上链接:Matplotlib官方文档。接下来将介绍如何利用scatter函数绘制散点图。首先来一个示例:# coding=utf-8 # 导入包和类 import matplotlib.pyplot as plt # 初始化测试数据 a=range(1
你以为的散点图长这样:其实散点图还可以长这样:看起来是不是即高大上又美观,下面就带着大家一起学习一下如何用pyecharts画出漂亮的散点图一、最基本的散点图from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Scatter x=['一月','二月','三月','四月','五月','六月','七月','八月','九月
转载 2023-06-06 10:12:45
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 使用Matplotlib将数据可视化Matplotlib 能创建非常多的可视化图表,它有一个丰富的 Python 工具生态环境如果不打算深入学习,使用下图可以简要了解Matplotlib 的一些重要术语:结合我们上一节的内容,演示一下在Python中如何使用Matplotlib将数据可视化。步骤1:我们要引入Matplotlib库,使用以下import语句
The Tkinter Grid Geometry Manage##简介pack、grid 和 place 均用于管理同在一个父组件下的所有组件的布局,其中:          ❤ pack 是按添加顺序排列组件         
在用grid.py进行较差验证之前1、需要安装python,安装完成后将安装目录写到系统环境变量中,例如:D:\Program Files\python;。2、下载绘图工具gnuplot,不需要安装,直接解压后放到合适位置3、在tools文件夹中打开grid.py,用python打开(不能双击,而要右键选择“Edit with IDLE”),修改svmtrain_exe和gnuplot_exe的路
转载 2023-12-20 17:14:48
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很多开发者说自从有了 Python/Pandas,Excel 都不怎么用了,用它来处理与可视化表格非常快速。但是这样还是有一大缺陷,操作不是可视化的表格,因此对技能要求更高一点。近日,开发者构建了名为 Grid studio 的开源项目,它是一个基于网页的表格应用,完全结合了 Python 和 Excel 的优势。是的,在一个界面上同时展示可视化表格与代码,而且同时通过表格与代码修改数据,这不就是
转载 2023-10-04 07:57:41
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这是一款与 Python 深度集成、基于 Web 开发、无需在各个工具之间切换、适用大部分职业工作场景的开源电子表格应用程序。对它的评价只有 Wow awesome,amazing!一位名叫 Rick Lamers 的外国小哥开源了一款与 Python 深度集成、基于 Web 的电子表格应用程序。这个开源项目有多牛呢?如果你经常与 Excel、R Studio 和 Python 打交道,反复在各个
作者:LemonbitNumpy中Meshgrid函数介绍及2种应用场景近期在好几个地方都看到meshgrid的使用,虽然之前也注意到meshgrid的用法。但总觉得印象不深刻,不是太了解meshgrid的应用场景。所以,本文将进一步介绍Numpy中meshgrid的用法。Meshgrid函数的基本用法在Numpy的官方文章里,meshgrid函数的英文描述也显得文绉绉的,理解起来有些难度。可以这
我们用的最多的是relplot()。这是一个图形级别的函数,它用散点图和线图两种常用的手段来表现统计关系。 relplot()使用两个坐标轴级别的函数来结合了FacetGrid: scatterplot():(使用kind="scatter",这是默认参数) lineplot():(使用``kind=“line`”)import numpy as np import pandas as pd im
python绘图,箱型图,3D图,叠加柱状图,散点图,折线图 上部分介绍了pie以及kdeplot、distplot、jointplot、pairplot的用法分别绘制出数据的饼图、核密度分布图、柱状图、散点图、以及用jointplot绘制组合图。下面开始总结(散点图(二维,三维),折线图,(并列,叠加)柱状图,三维曲面图,箱线图的画法):(一)散点图
转载 2023-07-27 21:36:09
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