储备知识:简单调用matplotlib.pyplotimport matplotlib.pyplot as plt
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matplotlib.pyplot是一个有命令风格的函数集合,它看起来和MATLAB很相似。
每一个pyplot函数都使一副图像做出些许改变,例如创建一幅图,在图中创建一个绘图区域,在绘图区域中添加一条线等等。
在matplotlib.pyplot中,各种状态通过函数调用保存            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-05 12:40:42
                            
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            python可视化一、绘制简单图二、随机漫步三、使用Plotly模拟掷骰子 一、绘制简单图1.模块matplotlib.pyplot,pyplot包含很多用于生成图标的函数 (1)subplots()方法,可在一张图片中绘制一个或多个图表 (2)通常用fig变量表示整张图片,ax变量表示多个图表 (3)plot(x轴数据集,y轴数据集,线宽(可不写,不写则默认大小))方法 (4)ax.set_t            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            通过help()查看matplotlib.pyplot的介绍,翻译如下
Help on function plot in module matplotlib.pyplot:
plot(*args, **kwargs)
1.以x、y绘制图像.
    
    调用方式::
    
        plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            文章目录Python中plot绘图的基础应用基础曲线修改折线的颜色、形状添加标题,X Y轴说明添加图例改变图片大小添加网格线绘制散点图添加中文绘制子图 Python中plot绘图的基础应用基础曲线import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4]
y=[10,20,15,30]
plt.plot(x,y)
plt.show()修改折线的颜色、形状常用颜色的表            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何在 Python Plot 中添加标签:初学者指南
在数据可视化中,给图表添加标签是让观众理解数据的重要环节。对于刚入行的小白开发者来说,掌握如何在 Python 的绘图库中添加标签是一个基本技能。这篇文章将引导你了解如何实现这一功能,简明的步骤和代码注释将帮助你快速上手。
## 流程概览
为了实现这个目标,我们可以按照以下步骤进行:
| 步骤 | 描述            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            pyplot介绍matplotlib.pyplot是一个有命令风格的函数集合,它看起来和MATLAB很相似。每一个pyplot函数都使一副图像做出些许改变,例如创建一幅图,在图中创建一个绘图区域,在绘图区域中添加一条线等等。在matplotlib.pyplot中,各种状态通过函数调用保存起来,以便于可以随时跟踪像当前图像和绘图区域这样的东西。绘图函数是直接作用于当前axes(matplotlib中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.axes subplot axis先说第一个疑惑 Axes - Subplot - Axis 之间到底是个什么关系?因为我是努力在看英文的教程,所以刚开始对axes和axis是基本搞不清的,一个是轴的复数,一个是轴,好像设定图像属性的时候经常用axes,具体到某个坐标轴的时候才会用axis。然后教程还说,subplot和axes基本就是一个意思。真是坑坑坑。。。扛不住,翻了翻中文教程,好像有的            
                
         
            
            
            
            目录一、plot()函数的认识二、plot()函数基本运用 三、plot()函数数据可视化画图以及图元基本参数设置一、plot()函数的认识在使用Python进行数据可视化编程中matplotlib库是我们用来对数据进行画图常用的第三方库。其中含有各类函数也就是不同类型的图形,要使用matplotlib库中的函数就需要了解函数所需要数据的格式,这也是我们学习matplotlib库的重点。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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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            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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             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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            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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            # Python绘图之选择ax1绘图
## 引言
绘图是数据可视化中非常重要的一环,通过绘制图表可以更直观地展示数据的特征和趋势。在Python中,有多个库可以用于绘图,包括`matplotlib`、`seaborn`、`plotly`等。本文将重点介绍使用`matplotlib`库进行绘图,并着重介绍如何选择`ax1`进行绘图。
## matplotlib简介
`matplotlib`是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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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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            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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            MatplotlibMatplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具,熟悉 MATLAB 也可以很快的上手 Matplotlib。1. 认识Matploblib1.1 Figure在任何绘图之前,我们需要一个Figure对象,可以理解成我们需要一张画板才能开始绘图。import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()1.2 Axe            
                
         
            
            
            
            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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                    总结一些python绘图方法。python绘图有一个强大的库工具:matplotlib.导入画图工具代码:import matplotlib.pyplot as plt   一.散点图函数功能:散点图,寻找两个变量之间的关系plt.scatter(x, y, s=20, c=None            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-19 21:01:00
                            
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            plot函数是MATLAB中最核心的二维绘图函数,它有多种语法格式可以实现多种功能。 plot函数的基本调用格式如下。plot(y)当y为向量时,是以y的分量为纵坐标、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。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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-21 10:48:40
                            
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