matplotlib 二几种常见图形一. 条形图(柱状图)1. 正向条形图2. 横向条形图3. 分组条形图4. 堆叠条形图* 文档二. 直方图应用场景* 文档三. 散点图* 文档四. 饼图* 文档五. 箱线图应用场景* 文档六. 雷达图* 文档七. 折线图* 文档 几种常见图形对比分析:直方图,柱状图,雷达图,箱线图趋势分析:折线图,面积图占比分析:饼图,矩形树图相关分析:散点图地理分布分析:地            
                
         
            
            
            
            fig,subs = plt.subplots(2,2) subs[0][0].plot(data_math_C1) subs[0][0].set_title('C_1 曲线') subs[0][1].plot(data_math_C2) subs[0][1].set_title('C_2 曲线')            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-07-21 16:26:47
                            
                                532阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            Matplotlib 绘制多图我们可以使用 pyplot 中的 subplot() 和 subplots() 方法来绘制多个子图。
subplot() 方法在绘图时需要指定位置,subplots() 方法可以一次生成多个,在调用时只需要调用生成对象的 ax 即可。1、subplotsubplot(nrows, ncols, index, **kwargs)
subplot(pos, **kwarg            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-20 12:09:38
                            
                                226阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            近期经常使用matplotlib进行数学函数图的绘制,但是如何使用matplotlib绘制动态图,以及绘制动态多图,直到今天才学会。1.参考文字首先感谢几篇文字的作者,帮我学会了如何绘制,大家也可以参考他们的文字。2.程序源码先贴出程序源码,在一步步做解释。import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib i            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#创建自变量数bai组du
x= np.linspace(0,2*np.pi,500)
#创建函数值数组
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.sin(x*x)
#创建图形
plt.figure(1)  # fig=plt.figure(fi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            一、绘制直线             在使用Matplotlib绘制线性图时,其中最简单的是绘制线图。在下面的实例代码中,使用Matplotlib绘            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-12-14 10:22:40
                            
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            matplotlib绘制柱状图时,控制间距问题描述:绘制柱状图时,如果横轴刻度名过程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # Python Matplotlib绘制饼图
## 简介
Matplotlib是一个Python的数据可视化库,可以用来绘制各种类型的图表。其中之一就是饼图,饼图用于显示各个部分与整体的关系。本文将介绍如何使用Matplotlib库绘制饼图,并附上相应的代码示例。
## 准备工作
在开始之前,我们需要确保已经在Python环境中安装了Matplotlib库。如果尚未安装,可以使用以下命令            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何使用Python Matplotlib绘制线性图
## 简介
Matplotlib 是 Python 中用于创建图表和其他可视化效果的库。 在本文中,我将教你如何使用 Matplotlib 绘制线性图。首先,我会通过一个流程图展示整个过程,然后逐步介绍每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
    A(准备数据) -->            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            目录 Matplotlib 2 |折线图| 柱状图| 堆叠图| 面积图| 填图| 饼图| 直方图| 散点图| 极坐标| 图箱型图1.基本图表绘制 plt.plot()ts.plot() 由Series直接生成图表  Dataframe直接生成图表 df.plot( )2.柱状图、堆叠图、面积图、填图柱状图、堆叠图柱状图 plt.bar() --第二种绘制方法外嵌图表p            
                
         
            
            
            
            Python matplotlib绘制雷达图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Python matplotlib绘制饼图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            饼图常用于统计学模块,画饼图用到的方法为:pie( )一、pie()函数用来绘制饼图pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedg            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            文章目录matplotlib概述matplotlib基本功能matplotlib基本功能详解基本绘图绘图核心API线型、线宽和颜色设置坐标轴范围设置坐标刻度设置坐标轴图例特殊点备注图形对象(图形窗口)子图刻度定位器刻度网格线半对数坐标散点图填充条形图(柱状图)饼图等高线图热成像图3D图像绘制简单动画附件 matplotlib概述matplotlib是python的一个绘图库。使用它可以很方便的绘            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            调用plt.subplots会产生一个figure和一系列的subplots的。 用户不需要每次都设置所有属性,总有一些属性是可以使用默认值的,这个方法产生的图将会有默认布局(如矩形figure)。一、只有子图的绘制如果没有提供参数给subplots将会返回:Figure一个Axes对象例子:fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title('            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言所有的图都是基于函数 y = x^2,但图像不是重点,如何作图才是重点。 希望你能耐心看到最后。 文章目录前言使用整型确定位置1.2.3.图例的位置4.5.6.6.1: p1~p4, p8,p96.2:p56.3:p66.4:p7使用元组确定位置示例1 使用整型确定位置1.import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.li            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            当前有效matplotlib版本为:3.4.1。概述eventplot()函数的作用是在给定位置绘制长度相同的平行线。 这种图形通常在神经科学中用于表示神经事件,通常称为尖峰栅格(spike raster)、点栅格( dot raster)或栅格图(raster plot)。也可用于显示多组离散事件的时间或位置。函数的签名为matplotlib.pyplot.eventplot(positions            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            饼图啥都不说,先绘制最简单的饼图plt.pie(x)x = [2,7,12]
plt.pie(x)
plt.show()使用 np.info(plt.pie) 可以查看 plt.pie() 参数信息:pie(x, 
	explode=None, 
	labels=None, 
	colors=None,
	autopct=None, 
	pctdistance=0.6,
    shadow=Fa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Matplotlib是Python的底层绘图工具,可定制性很强,很多人刚开始使用Matplotlib时,不明白一些基础概念,比如figure和axis的区别?如何绘制多个子图的图表?这次写个小短文来讲一讲。fig和axis的区别?相信不少小伙伴一开始都是直接用plt.plot来绘图,非常简单,但这是偷懒的做法,不建议大家这样。fig, ax = plt.subplots(2,2)是比较正统的画法(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            绘制折线图:plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs)绘制多条线            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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