前文曾用tableau进行数据可视化的业务实操案例解析，本文来讲解使用Python进行基础的可视化操作，主要是讲解一些Python可视化的基础代码操作。 Python可视化的基础为matplotlib包，当然，Python还有其他的可视化模块可以选择，但是都是基于matplotlib包的升级或者扩展，因此本文主要简单介绍matplotlib。 先简单画一个图，代码如下： #导入matplotl
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2023-09-30 09:40:24
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# 如何在Python中绘制多个函数
在数据可视化中，绘制多个函数是在同一张图中展示多条曲线的常见需求。这不仅可以帮助你对比不同函数的形状与变化趋势，还能让你更直观地理解各个函数之间的关系。本文将分步骤教你如何使用Python中的`matplotlib`库绘制多个函数，并附上详细的代码和注释。
## 整体流程
为了让你清晰理解如何实现这个目标，我们将整个流程分成以下几个步骤：
| 步骤
功能二维曲线绘图 语法plot(Y)plot(X1,Y1,...)plot(X1,Y1,LineSpec,...)plot(...,'PropertyName',PropertyValue,...)plot(axes_handle,...)h = plot(...)hlines = plot('v6',...) 描述plot(Y)如果Y是m×n的数组，以1:m为X横坐标，Y中的
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2023-10-11 21:25:18
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1.二维曲线（1）plot函数①plot函数的基本用法：plot(x,y)，其中x和y分别用于存储x坐标和y坐标数据。>>x=[1,2,3];>>y=[4,5,6];>>plot(x,y)②最简单的plot函数调用格式：plot(x)当plot函数的参数x是复数向量时，则分别以该向量元素实部和虚部为横、纵坐标绘制出一条曲线。 >>x=[1,
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2023-08-07 20:31:43
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本节主要介绍了plot函数和fplot函数的用法，以及图像颜色形状等参数设置方法。plot函数（1）plot函数的基本用法plot（x，y）其中，x和y分别用于储存x坐标和y坐标的数据。例1：绘制一条折线图x=[2.5 3.5 4 5];
y=[1.5 2.0 1 1.5];
plot(x,y) （2)最简单的plot函数调用格式plot（x）x=[1.5 2 1 1.5]
plo
分类目录：《系统学习Python》总目录matplotlib.pyplot是Matplotlib的基于状态的接口。它提供了一种隐式的、类似MATLAB的绘图方式。它还会在您的屏幕上打开图形，并充当图形GUI管理器。语法matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True , data=None, ** kwargs)函数定义matplotli
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2023-09-25 09:12:09
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前言 以下笔记仅为本人学习过程笔记，方便自己翻阅，适合新手小白阅读的详细绘图参数中文解说，大佬误点进来，请绕路前行，谢谢！！！如需更详细的英文参数解说，可直接使用help（）函数查询具体使用方法，例如：目录前言 一、使用plot（）绘制折线图二、使用bar()函数绘制柱形图或者堆积柱形图三、使用barh（）函数绘制条形图或者堆积条形图四、使用stackplot（）函数绘制堆积积
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2023-08-10 14:49:54
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plot是 Python中的一个基本数据类型，可以用于计算点的坐标和面积，也可以用来做饼状图。plot函数有两个参数，分别是： plot （x,y）：用于计算数据的面积。 在 Python中， plot函数有两种形式： 第一种形式为： 其中， plot （）是一个普通的列表函数，用于计算一系列点的面积。但是，如果我们要计算一张饼状图中的所有面积，而不是单个点的面积，我们需要使用 plo
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2023-08-07 20:49:19
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1. 定义plot()——matlab中二维画图的函数，函数返回值是各个线条的句柄。2.调用格式1.plot(y)当y为向量时，是以y的分量为纵坐标，以元素序号为横坐标，用直线依次连接数据点，绘制曲线。若y为实矩阵，则按列绘制每列对应的曲线。2. plot(x,y)若y和x为同维向量，则以x为横坐标,y为纵坐标绘制连线图。若x是向量，y是行数或列数与x长度相等的矩阵，则绘制多条不同色彩的连线图，x
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2023-10-18 22:32:43
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一、基本形式plot(X,Y,LineSpec) plot函数用来绘制以X为横坐标、Y为纵坐标的二维图像，可以是散点图或线图。X、Y为长度相同的数组，LineSpec为图形的自定义设置：线型、颜色、标记，在单引号内一次性表示。 颜色标记符
rgby红色绿色蓝色黄色kwcm黑色白色青绿粉红 线型标记符
---:-.实线（默认）长虚线短虚线点划线 数据点标
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2023-12-19 04:58:07
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— 1 —前言如果你对本文的代码感兴趣，可以去 Github (文末提供)里查看。第一次运行的时候会报一个错误(还没找到解决办法)，不过只要再运行一次就正常了。这篇文章虽然不是篇典型的数据科学类文章，不过它涉及到数据科学以及商业智能的应用。Python 的 Matplotlib 是最常用的图表绘制以及数据可视化库。我们对折线图、柱状图以及热力图都比较熟悉，但你知道用 Matplotli
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2023-12-25 22:27:30
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一、plot()基本用法 >> y=[0 0.58 0.70 0.95 0.83 0.25]; >> plot(y)生成的图形是以序号为横坐标、数组y的数值为纵坐标画出的折线。
//>> x=linspace(0,2*pi,30); % 生成一组线性等距的数值
>> y=sin(x);
>> plot(x,y)生成的图形是上30个点连成
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2024-08-06 12:55:08
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Pandas有许多能够利用DataFrame对象数据组织特点来创建标准图表的高级绘图方法，本文主要介绍的是pandas中的绘图函数。#coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame,Series
#coding:utf-8
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2024-07-10 17:47:13
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本文介绍了我在工程开发过程中使用python的matplotlib.pyplot常用的一些功能。 引用matplotlib.pyplotimport matplotlib.pyplot as plt一、plt.plot(x0, y0, [fmt]，x1, y2, [fmt], ..., **kwargs)
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2023-09-21 10:09:02
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1、线形图Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。默认情况下，它们所生成的是线型图（如下图所示）：In [1]: from pandas import Series,DataFrame
In [2]: import numpy as np
In [3]: s=Series(np.random.randn(10).cumsum(),index=np.arange(0,
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2023-08-15 17:25:23
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matplotlib库提供了丰富的可视化方法，我们可以使用matplotlib.pyplot这一子库来快捷的绘制各类可视化图形。
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2023-05-24 00:50:35
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figure、plt、ax的关系plt是Matplotlib中最常用的模块，用于绘制图形，可以理解为绘图工具箱，可以通过plt中的函数创建figure和ax；figure是Matplotlib中的最外层容器，一个figure可以包含多个ax，即多个子图；ax是一个subplot，即子图，是figure中的一个区域，用于绘制具体的图形。import matplotlib.pyplot as plt
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2023-08-17 12:58:14
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# 如何在Python中绘制多个子图
作为一名经验丰富的开发者，我将会向你介绍如何在Python中绘制多个子图。首先，我将向你展示整个流程的步骤，然后逐步介绍每一步需要做什么以及使用的代码。
## 步骤概览
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建画布和子图 |
| 3 | 绘制子图1 |
| 4 | 绘制子图2 |
| 5 |
原创
2024-06-10 04:52:39
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绑定细心的读者可能记得我在 第 1 部分的函数技术中指出的限制。特别在 Python 中不能避免表示函数表达式的名称的重新绑定。在 FP 中，名称通常被理解为较长表达式的缩写，但这一说法暗示着“同一表达式总是求出相同的值”。如果标记的名称重新被绑定，这一暗示便不成立。例如，让我们定义一些在函数编程中要用到的快捷表达式，比如：清单 1. 以下 Python FP 部分的重新绑定要造成故障>&g
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2024-09-04 20:34:55
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简单演示import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 从[-1,1]中等距去50个数作为x的取值
x = np.linspace(-1, 1, 50)
print(x)
y = 2*x + 1
# 第一个是横坐标的值，第二个是纵坐标的值
plt.plot(x, y)
# 必要方法，用于将设置好的figure对象显示出来
plt.show
