基础介绍matplotlib图形对象层级结构:
图形对象(figure) → 子图对象(axes) → 坐标轴对象(axis) → 定位器对象-刻度线(locator)/格式化器对象-刻度线标签(formatter)绘图对象创建from matplotlib import pyplot as plt
# 创建绘图对象
fig = plt.figure()
# 创建网格子图
ax1 = fig.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-02 23:40:35
                            
                                235阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            首先来看下用代码生成图表的效果:要生成这样效果的三维图表,如何来实现,先来了解微软Excel中生成这样的图表,需要哪些步骤。一、微软Excel中图表生成1.首先需要在单元格中填写图表数据源所需要数据。如上图中单元格数据Employee,Salary,Other等。2.填写完数据后,点击Excel工具栏中图表按钮。3.点击图表按钮后,会弹出图表导向的窗口,选择你需要生成的图表类型。这里选择的图表类型            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-23 18:09:52
                            
                                209阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            写在前面:因为能力和记忆有限,为方便以后查阅,特写看上去 “不太正经” 的随笔。随笔有 “三” 随:随便写写;随时看看;随意理解。         1.先从矩阵(Matrix)谈起:     什么是矩阵?这里直接上一张二维矩阵的图。           &nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-01-16 14:48:41
                            
                                64阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            矩阵图相信大家都会绘制,就是在散点图的基础上绘制出来的,绘制出来类似下图,然后有朋友提出能否按不同象限或者类别快速设置散点的颜色呢?按常规做法,需要一个一个点的设置颜色,如果点少的话,还好,遇到点多的就要奔溃了。需要绘制的分类矩阵图效果如下图所示那有没有快捷的方法呢?答案当然有啦,不然就没这篇文章啦。绘图思路:就是将四个象限的数据分四个数据系列进行添加、绘制,第一个图是一个数据系列绘制的,也就是一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-01-31 22:10:23
                            
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            ExcelMapper是一款类似于邮件合并的工具,可以把数据表以矩阵的形式重排。与邮件合并相比,本工具只和Excel进行通信,与Word、Outlook无关。是纯Excel工具。第一步,准备数据表第二步,在一个指定的区域制作一个模板,在需要动态引用数据表的单元格中,使用$A这样标出。做完的效果如下(注意模板中有$G之类的,他表示引用数据表的G列):  模板和数据表可以在不同的工            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-06-03 13:35:49
                            
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            代码思路 这段代码的主要思路是生成一个模拟的企鹅数据集,并使用Seaborn库中的可视化函数对其进行可视化。数据集包括四个数值列(嘴长度、嘴深度、鳍长和体重)和一个分类列(物种),其中包含三种可能的物种。为了模拟现实数据集,该数据集中还添加了一些缺失值。接下来,代码使用不同的Seaborn可视化函数来对数据集进行可视化,包括散点图矩阵、小提琴图和带有核密度估计曲线的散点图矩阵。这些图表可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            python数据预处理——Excel和txt文本的数据储存和读取1、读取txt文件首先在python程序目录下新建一个需要读取的txt文件(我这里的数据是一个简单的矩阵)命名为data1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20注意数据之间不要打逗号import numpy as np
np.loadtxt('data.txt')
print            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 实现Python气泡矩阵图的步骤
作为一名经验丰富的开发者,我将为你介绍如何实现Python气泡矩阵图。下面是整个实现的步骤:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 第一步 | 导入所需的库和模块 |
| 第二步 | 准备数据 |
| 第三步 | 创建基本的图表 |
| 第四步 | 添加气泡图的数据 |
| 第五步 | 自定义气泡图的样式 |
| 第六步 | 展示图表 |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Python 相干矩阵图:数据可视化的利器
在数据分析和科学计算领域,Python 以其强大的库支持和简洁的语法成为了最受欢迎的编程语言之一。其中,数据可视化是数据分析中不可或缺的一部分。相干矩阵图(Coherence Matrix)是一种展示两个信号之间相干性的工具,它可以帮助我们理解信号之间的相关性。本文将介绍如何使用 Python 来创建相干矩阵图。
## 相干矩阵图简介
相干矩阵            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本文为一篇翻译文章,来自于Visualize Machine Learning Data in Python With Pandas - Machine Learning Mastery**,原文标题是Visualize Machine Learning Data in Python With Pandas(在Python里使用pandas对机器学习的数据进行可视化分析),作者的意思是我们在采用机            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # Python显示矩阵图片
## 简介
在数据处理、机器学习和图像处理等领域,矩阵是一种常见的数据结构。在Python中,我们可以使用NumPy库来创建和操作矩阵。除此之外,我们还可以使用Matplotlib库来显示矩阵数据。本文将介绍如何使用Python来显示矩阵图片,并提供一些代码示例。
## 安装
在开始之前,我们需要先安装NumPy和Matplotlib库。可以使用pip命令来安装这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Python 打印递增矩阵图
在许多编程任务中,创建各种类型的数据结构是很常见的工作。而递增矩阵作为一种特殊的矩阵形式,可以帮助我们理解二维数组的操作。本篇文章将深入探讨如何在 Python 中打印递增矩阵,并通过示例代码加以说明。同时,我们还将使用 Mermaid 语法生成序列图和饼状图,以更好地可视化相关内容。
## 什么是递增矩阵?
递增矩阵是一个二维数组,通常按照从左到右,从上到            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Python画混沌矩阵图:初学者指南
作为一名经验丰富的开发者,我将引导你通过使用Python来绘制混沌矩阵图的整个过程。混沌矩阵图是一种展示动态系统行为的图表,通常用于展示混沌理论中的系统状态。
## 流程概览
首先,我们将通过一个表格来概述整个绘制过程的步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1    | 安装必要的库 |
| 2    | 定义混沌系统            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## Python相关矩阵图的实现
### 介绍
在数据可视化领域,矩阵图是一种常用的图表类型。它能够直观地展示数据之间的关系和相似性。在Python中,我们可以使用一些库来实现矩阵图的生成,如Matplotlib和Seaborn。
### 整体流程
下面是实现Python相关矩阵图的整体流程:
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1. | 导入所需库 |
| 2. |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在数据分析与科学计算的过程中,使用 Python 读取 Excel 文件并将数据转换为矩阵形式是一个常见的需求。本文将详细介绍如何实现这一过程,包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展。
## 环境准备
为了顺利执行代码,我们需要准备一些依赖项:
| 依赖库       | 版本                      | 兼容性   |
|-------------            
                
         
            
            
            
            # Python读取Excel文件并转换为矩阵
在数据分析和处理过程中,Excel是一种常见的数据存储和传输格式。Python提供了许多库来读取和处理Excel文件,其中最常用的是pandas库。本文将介绍如何使用Python中的pandas库读取Excel文件,并将其转换为矩阵的形式。
## 准备工作
在开始之前,我们需要安装pandas库。可以使用以下命令来安装:
```
pip in            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            【PMP矩阵图】全面解析PMP考试及认证维持要求
PMP(Project Management Professional)认证是国际项目管理协会(PMI)推出的全球公认的项目管理专业人士资格认证。获得PMP认证意味着持证人具备了高效、专业地管理项目的能力,能够应对各种复杂的项目环境。然而,PMP认证并非一劳永逸,为了保持认证的有效性,持证人需要在每三年内获得60个PDU(Professional            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在学接口自动化测试时, 需要从excel中读取测试用例的数据, 假如我的数据是这样的:最好是每行数据对应着一条测试用例, 为方便取值, 我选择使用pandas库, 先安装 pip install pandas.然后导入:1 import pandas as pd
2 df=pd.read_excel('../test_data/test_data.xlsx',sheet_name='hehe')默            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 如何实现散点矩阵图(Pairplot)在Python中的使用
散点矩阵图(Pairplot)是一个非常有用的数据可视化工具,可以用来探寻多个变量之间的关系。特别是在数据分析和机器学习中,这种图表能够帮助我们理解数据的分布和特征。本文将逐步教会你如何用Python实现一个散点矩阵图。
## 整体流程
首先,我们需要概述一下实现散点矩阵图的步骤。以下是整个流程的概览:
| 步骤            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-17 12:16:44
                            
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            "pythonic生物人"的第70篇分享。矩阵图即用一张图绘制多个变量之间的关系,数据挖掘中常用于初期数据探索;本文介绍python中seaborn.pairplot(傻瓜版)和seaborn.PairGrid(更个性化版)绘制矩阵图本文内容速览 目录 1、绘图数据准备
2、seaborn.pairplot
   加上分类变量
   修改调色盘
   x,y轴方向选取相同子集 
   x,y轴方向            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-08-06 11:22:11
                            
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