1.首先使用Matplotlib.pyplot模块中的annotate( )函数，使用其注释功能来画树的结点import matplotlib.pyplot as plt
decisionNode = dict(boxstyle = "sawtooth",fc="0.8")
leafNode = dict(boxstyle = "round4",fc="0.8")
arrow_args = dic
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2023-12-11 16:02:12
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导包：import matplotlib.pyplot as pltimport statsmodels.api as sm import scipy.stats as statsimport pandas as pdimport tushare as tsfrom pylab import *曲线图：sz=pd.read_excel("上证指数.xlsx")sz_high=datasz["high"].valuessz_low=datasz["low"].valuesx..
原创
2022-01-12 09:14:24
253阅读
前几天做一个简单的演示，用` pip install matplotlib ` 安装 Matplotlib 后，使用 ` import matplotlib `时，提示 ._path 错误。经过不懈努力，最终解决，与各位分享。1. 问题描述1.1 问题现象1.1.1 出现问题的最初环境正在搭建一个 Visual Studio Code + Python 的环境准备做一些演示工作。环境如下
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2024-01-11 21:20:34
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matplotlib.pyplot.subplots创建一个图像对象（figure） 和 一系列的子图（subplots）。官网：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots.html （网页最下方有很多demo）.源码 matplotlib.pyplot.subplotsdef subplots(n
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2022-04-19 11:04:41
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# 如何使用Python Matplotlib库绘制直方图
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要使用数据可视化来展示数据的分布情况。Python中的Matplotlib库是一个非常强大的绘图工具，可以用来绘制各种类型的图表，包括直方图。在这篇文章中，我将教你如何使用Matplotlib库来画直方图。
## 整体流程
为了更好地理解整个过程，我们可以将绘制直方图的步骤整理成以下表格
原创
2024-03-30 05:53:29
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matplotlib的plt 模块学习
为帮助你快速掌握 matplotlib 的 plt 模块，我将创建一系列从简单到进阶的作图例程。每个例程都会包含详细的注释，帮助你理解 plt 的常用方法和经典作图技巧。
1. 基础折线图（Line Plot）
这是最基础的折线图，展示如何绘制数据、添加标题和坐标标签。
import matplotlib.pyplot as plt
# 示例数据
x_da
原创
精选
2024-09-09 23:38:21
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代码如下：# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.axes(projection='pola
原创
2022-07-13 18:21:36
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Matplotlib是Python里可视化的基础包，可以很方便地绘制二维，三维的图表，作图风格接近MATLAB，所以称为matplotlib。使用简单的语句就能绘制漂亮的图形。本篇我们来学习matplotlib图表的组成元素。常用的一些绘图组件和概念已经展示在了文章开始的图中。使用简单的API就可以将该图绘制出来。结合图形，我们先解释一些概念和基础API，最后使用完整的代码绘制这幅图。后台回复“绘
编译平台：PyCharm 使用语言：Python 版本：2020.1 前言 Python绘图需要依赖于第三方库提供的方法，本文重点以Matplotlib库实现绘图。 一、准备工作1.1 导入pyplotimport matplotlib.pyplot as plt通常使用as对引用包名简写 1.2 准备数据x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11,
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2024-04-01 09:19:58
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目录1 问题2 解决方法3 案例3.1 代码3.2 结果4 加上plt.tight_layout()后4.1 代码4.2 结果1 问题(1)在 matplotlib 中
原创
2022-08-16 01:38:45
420阅读
安装步骤
1、下载pylot
版本是1.26，文件名是：pylot_1.26.zip
2、下载python
版本是2.5，文件名是：python-2.5.msi
3、下载numpy
版本是1.4.1，文件名是：numpy-1.4.1-win32-superpack-python2.5.exe
4、下载matplotlib
版本是1.1
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2015-01-17 12:37:00
43阅读
2评论
1. 基础使用import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-1,1,50)
y = 2 * x + 1
plt.figure()
plt.plot(x,y)
plt.show()2. 设置figureimport matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x
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2023-10-27 13:42:57
158阅读
matplotlib.pyplot.bar(x,height,width=0.8,bottom=None,*,align='center',data=None,**kwargs)功能此函数用来画条形图参数 x：为条形图的横坐标，格式float or array-like height：条形图的高，格式float or array-like width：条形图的宽，格式loat or array-like, 默认为0.8...
原创
2021-12-30 16:00:33
655阅读
话不多说，上代码# -*- coding: UTF-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
# windows下配置 font 为中文字体，自己去该路径找到自己电脑自带的字体
# font = FontProperties(fname=r"c:\windows
原创
2021-04-15 17:30:31
548阅读
# Python Matplotlib库使用指南：如何设置x轴时间格式
## 1. 概述
在数据可视化过程中，经常需要在图表的x轴上显示时间。Python的Matplotlib库提供了丰富的功能和灵活的选项来设置和自定义时间格式。本文将指导您如何使用Matplotlib来设置x轴时间格式。
## 2. 整体流程
下面是使用Matplotlib设置x轴时间格式的整体流程：
| 步骤 | 描
原创
2023-12-28 07:33:56
675阅读
# 用Python Matplotlib将plt图形转换成png格式
在数据可视化领域，Python的Matplotlib库是一个非常强大的工具。它能够帮助我们创建各种类型的图形，如散点图、折线图、柱状图等。在进行数据分析和展示时，我们通常会使用Matplotlib生成图形，但有时候我们需要将这些图形保存成图片格式，比如png。本文将介绍如何使用Matplotlib将plt图形转换成png格式。
原创
2024-06-14 04:07:31
293阅读
# matplotlib中的cm模块介绍与应用
## 引言
在Python中，matplotlib是一个常用的绘图工具库，它能够实现各种类型的数据可视化。其中的`cm`模块提供了一系列的颜色映射，使我们能够更好地表示数据的分布和特征。本文将介绍`cm`模块的基本使用方法和常见应用场景。
## 什么是颜色映射？
颜色映射（Colormap）是指将一个数值映射到一组颜色的过程。在数据可视化中，我们
原创
2023-07-20 23:00:08
464阅读
# Python中的动画制作
在数据可视化中，动画是一种非常有趣和有力的工具。它可以帮助我们更好地展示数据的变化和趋势，使数据变得更加生动和易于理解。Python中有许多库可以用于创建和操作动画，其中之一是`matplotlib`库中的`animation`模块。
## `matplotlib`简介
`matplotlib`是一个Python数据可视化库，被广泛用于生成各种静态、动态和交互式
原创
2023-08-03 10:37:34
176阅读
如何在matplotlib绘图中给每个点上标注数值？ 使用plt.text()函数可以实现，不过不那么优雅。原理就是把数添加到图中指定的位置。 第1个参数是x轴位置，第2个参数是y轴位置，第3个是要标注的值。import matplotlib.pyplot as plt
if __name__ == '__main__':
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
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2023-07-09 14:31:37
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文章目录极有可能是没有调用matplotlib.pylot.show()极有可能是没有调用matplotlib.pylot.show()
原创
2022-06-14 17:02:08
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