官方文档： https://matplotlib.org/gallery/index.htmlhttps://plot.ly/python/1.绘制了折线图(plt.plot) 2.设置了图片的大小(plt.figure) 3.实现了图片的保存(plt.savefig) 4.设置了xy轴上的刻度和字符串(xticks) 5.解决了刻度稀疏和密集的问题(xticks) 6.设置了标题,xy轴的lab
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2023-09-06 11:37:13
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联合分布（Joint Distribution）图是一种查看两个或两个以上变量之间两两相互关系的可视化形式，在数据分析中经常需要用到。一幅好看的联合分布图可以使得我们的数据分析更加具有可视性，让大家眼前一亮。 那么，本文就将用seaborn来实现联合分布图的绘制。seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化模块，借助于其，我们可以通过较为简单的操作，绘制出各类动人的
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2023-08-17 13:35:47
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# -*- coding: cp936 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
step = 0.1
data = [0]*((int)(44/step))
f = open('123.txt','r')
while True:
line = f.readline()
if not line:
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2023-06-26 14:47:55
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前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。plotly是python非常强大的可视化库，画出的图不仅精美还数据全面，非常适合拿来画地图今天教大家用plotly库绘制房价和地铁线路分布图，通过本次实例，你能够掌握地图标点、划线的基本用法plotly的安装比较简单，直接在命令行输入：pip install plotly 然后需要在官网注册1
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2023-08-02 17:09:25
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# Python画分布图 stem
## 概述
在数据分析和可视化中，分布图是一种常用的图表类型，用于展示数据中各个类别或数值的分布情况。而在Python中，我们可以使用matplotlib库来实现分布图的绘制。本文将向你介绍如何使用Python画分布图中的一种类型——stem图。
## 分布图的流程
下面是实现“Python画分布图stem”所需的步骤的一个示例表格：
| 步骤 | 描述
原创
2023-11-09 15:41:42
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二.分类图 1. 分类散点图 （1）散点图striplot（kind='strip'） 方法1： seaborn.stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, jitter=True, dodge
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2019-07-09 14:39:00
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微信是我们日常生活中非常重要的社交工具，那么大家想不想了解自己微信好友的地理分布呢？话不多说，先上图 （一）介绍所需包pyecharts、itchat、xlwt itchat是一个开源的微信个人号接口，使开发者可以用Python调用微信。使用不到三十行的代码，你就可以完成一个能够处理所有信息的微信机器人。当然，该api的使用远不止一个机器人。该接
作者 | Farhad Malik为什么正态分布如此特殊？为什么大量数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布进行讨论？我决定写一篇文章，用一种简单易懂的方式来介绍正态分布。在机器学习的世界中，以概率分布为核心的研究大都聚焦于正态分布。本文将阐述正态分布的概率，并解释它的应用为何如此的广泛，尤其是在数据科学和机器学习领域，它几乎无处不在。我将会从基础概念出发，解释有关正态分布的一切，并揭示它为何如此重
Seaborn介绍Seaborn是一种基于matplotlib的图形可视化python libraty。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seaborn
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2023-07-27 21:38:25
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%matplotlib inlinePopulating the interactive namespace
from numpy and matplotlib
import seaborn as sns
import numpy as np
from numpy.random import randn
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pypl
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2024-06-10 09:16:02
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一、基础概念 先来看下数据的类型，常见的数据分类方式有三种：第一种是按照数据的结构属性分类，根据数据的存储形式分为结构化数据和非结构化数据，例如数据库的存储对象基本上都是结构化数据，结构化数据是进行数据分析的基本类型；对于非结构化数据，其存在形式多样化，有视频、音频、图片、影像、文档和文本等形式，对于非结构化数据只有将其转化为结构化数据才能进行数分析。第二种按照数据的连续性特征分为离散型数据和连续
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2023-08-24 17:59:52
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前言作者：喜欢就关注呀提到Python的图形可视化库，估计你会想到Matplotlib、pyechart、Plotly等，但 Seaborn 却相对低调了许多。最近在做可视化作图中，发现 Seaborn 许多复杂的图形只需一行代码就可以搞定，将作图做到极致简洁，不愧是一款低调却非常有实力的可视化库。Seaborn 是什么Seaborn 是一个基于matplotlib的高级可视化效果库，主要针对数据
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2024-01-06 18:24:42
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imageio.mimsave(gif_name, frames, 'GIF', duration=duration) 不应该缩进至循环中，而应该与for循环齐平)
结果发现，人家想问的是怎么画降雪的站点图。。
尴尬
但是之前展示的降雪gif动图，还是我今年1月份画的，现在原始数据也找不到了，最惨的是，代码也找不到了，难以复现图片。不过这难不倒机智的我！为了展示静态的图
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2023-08-22 16:11:54
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R语言数据可视化_科学统计图表绘制2.1——密度分布图、面积图、密度图面积图介绍 提起面积图，就不得不说他与折线图各自适用情况。首先，如果只有一个要展示的元素，那么最好使用折线图，因为折线图可以清晰的查看元素的涨跌走势。如果需要展示多种元素，并且需要观看整体走势、展示不同元素的涨跌状况，最好使用面积图。面积图更适合描绘整体与局部的关系。 而折线图则在不考录整体走势的情况下使用。折线图更容易展示不同
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2023-06-20 15:02:07
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%matplotlib inlinePopulating the interactive namespace from numpy and matplotlib
import seaborn as sns
import numpy as np
from numpy.random import randn
import matplotlib as mpl
import matplotlib.
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2023-09-14 09:11:04
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做数据可视化，经常不知道图表要怎么用？做出来的图表又丑又看不出趋势，今天帆软君给大家分享一下如何更好地利用图表。根据数据之间的关系，统计图表可被分为分成四个大类，你可根据自己的目的（即你想表达什么）来选择适合的图表，最后达到“一图胜千言”的效果。比较类：柱形图、对比柱形图、分组柱形图、堆积柱形图、分区折线图、雷达图、词云、聚合气泡图、玫瑰图 占比类：饼图、矩形块图、百分比堆积柱形图、多层饼图、仪表
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2023-11-13 13:57:53
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## 使用PyTorch统计元素出现次数并绘制分布图
在本教程中，我们将会介绍如何使用PyTorch统计元素出现次数并绘制分布图的完整流程。这个过程包括数据准备、统计元素出现次数以及使用Matplotlib绘图。下面我们将展示整个流程的表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 使用PyTorch统计元素出现次数 |
| 3
最近在用matlab跑数据，时间比较充足，所以想学一下python来画空间分布图，之前没有接触过python，感觉画图会比matlab更好看更流畅一些。画下来确实有耳目一新的感觉。还是利用第一篇笔记里的数据，画格陵兰岛的某数据的空间分布，初步绘制出来的结果如下。关于绘图中的难点：1.二次曲线外观（扇形的地图） 2.填色 3.cartopy库的安装！！！属实在库的安装上折腾了好久1.如何
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2023-07-14 11:44:08
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# Python画分布点图：可视化数据的有效方式
在数据科学和数据分析的领域，数据可视化是理解和分析数据集的重要工具之一。分布点图（散点图）能够有效展示两个变量之间的关系，是一种常用的可视化手段。本文将通过简单的代码示例，带你了解如何使用Python绘制分布点图，并展示数据的分布特征。
## 一、分布点图的概念
分布点图是用来展示一组数据中两个变量之间关系的图形。每一个点代表一个观测值的位置
原创
2024-10-18 03:50:21
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# 使用Python绘制分布图的全攻略
分布图是数据可视化中重要的一环，用于展示数据的分布情况和趋势。在Python中，我们可以借助一些强大的库来进行数据的可视化操作。本文将一步一步教你如何使用Python绘制分布图，并附上代码示例。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保你已经安装了以下Python库：
- `numpy`：用于生成模拟数据
- `matplotlib`：用于绘制图形
原创
2024-10-12 05:52:59
47阅读
