Python 数据分析与挖掘（数据探索）数据探索1.1 需要掌握的工具（库）1.1.1 Nump库Numpy 提供多维数组对象和各种派生对象（类矩阵），利用应用程序接口可以实现大量且繁琐的数据运算。可以构建多维数组；提供含有大量对数组数据进行快速运算的数学函数；提供线性代数运算函数；提供随机数生成等功能；提供统计计算功能。ndarray多维数组 创建ndarray数组 使用numpy的array（
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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# 用Python在同一图中绘制多张函数图
在数据分析和科学计算的领域，Python因其强大的数据可视化库受到广泛欢迎。尤其是Matplotlib库，它能帮助我们轻松地绘制图形，而将多张函数图放在同一张图中，可以让我们更直观地比较不同函数的特性。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python的Matplotlib库，绘制多条函数曲线并将它们放在同一张图里。
## 为什么要绘制多条函数图？
绘制
Matplotlib一.初识Matplotlib Matplotlib 是一个 Python 的开源绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，散点图。其中matplotlib.pyplot 调用是一个命令风格的函数集合，这使得 matplotlib 工作起来和MATLAB很相似。每一个
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2024-08-23 10:37:40
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目录Matplotlib库Pyplot（一）plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) (二)中文显示（1）matplotlib.reParams（2）指定fontproperties、fontsize、fontcolor（三）文本显示函数（四）pyplot的子绘图区域（1）plt.subplot2grid()（2）GridSpec类Matplotlib库
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2024-06-05 14:05:29
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A*算法简单实践A * 算法简介流程说明确定地图流程1、初始化栅格为一个列表2、迭代计算2.1 寻找子节点2.2更新子节点的父节点以及代价信息2.3 根据子节点中的f值迭代2.4完整栅格表图形逻辑代码运行结果 A * 算法简介略。流程说明确定地图s 为起点， e 为终点， # 为可规划路径，O 为障碍物。# # # O #
# # # # #
s # # O #
# # # O e
#
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2024-04-09 14:26:20
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# 如何保存Python绘制的图表
在数据分析和可视化中，Python的matplotlib库是一个非常有用的工具，可以用来绘制各种类型的图表。然而，要将这些图表保存到文件中以便与他人分享或用于报告，就需要了解如何保存绘制出的图表。本文将介绍如何在Python中保存绘制的图表，并提供一些示例代码。
## 问题背景
在进行数据分析时，通常需要绘制各种图表来展示数据的趋势、关联性等信息。然而，仅
原创
2024-04-22 04:30:10
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# 如何在Python中绘制和保存图像
在数据分析和可视化的过程中，使用Python绘制图形并将其保存为文件是一个非常重要的技能。本文将为刚入行的小白介绍如何实现“Python Plot 存图”的过程，包括整个流程的步骤、所需的代码示例，以及相关的图示说明。
## 整体流程
下面是绘图保存的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-09-19 03:50:46
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随机数定义及其性质想要讨论随机数，首先应该明确一下随机数的定义。毕竟这个东西比较虚，并不像算法那样明确。在各大网上也没有给出很好的定义。那...就不死抠定义了。随机数一般来说符合下面这几个性质。它产生时后面那个数与前面的毫无关系给定样本的一部分和随机算法，无法推出样本的剩余部分其随机样本不可重现另外还要说一下统计学伪随机数概念，划重点统计学伪随机性。统计学伪随机性指的是在给定的随机比特流样本中，1
折线图各位同学好，我们从本篇开始介绍一些 Matplotlib 的常用图表。说道常用图表，第一个肯定是折线图，折线图主要用于表现随着时间的推移而产生的某种趋势。在 Matplotlib 中，化折线图主要是使用到了 plt 库中的 plot 方法，下面我们看下 plot 的语法。plot 函数的一般的调用形式如下：#单条线：
plot([x], y, [fmt], *, data=None, **k
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2024-09-29 14:34:25
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# Python Plot新图
Python是一种功能强大的编程语言，广泛用于数据分析、科学计算和可视化等领域。而在数据可视化方面，Python提供了许多强大的库，其中最受欢迎和常用的就是Matplotlib。Matplotlib可以绘制各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图等。为了满足更多不同需求，Matplotlib不断更新和优化，引入了许多新的图表类型和功能。
本文将介绍几个在Matp
原创
2023-12-29 03:55:11
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用python的matplotlib可以绘制各种图形，图形绘制完成后保存有以下两种方式：1. 用savefigimpotrt matplotlib
matploylib.pyplot.savefig("my picture.png")
#注意这个命令要用在命令matplotlib.pyplot.show()之前，不然只会保存一张空白图片2.绘图完成后，加上以下代码fig = matplotli
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2023-06-01 15:47:31
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# Python pcolor多张图
## 介绍
在数据可视化中，pcolor是一个非常有用的函数，可以用于绘制二维数组的“伪彩色”图。当涉及到多张图时，我们可以使用Matplotlib库中的subplot函数来创建一个包含多个子图的图表。
本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib和NumPy库来创建多张pcolor图，并提供相应的代码示例。我们还将通过一个具体的示例来说明如何
原创
2023-09-27 21:49:59
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matplotlib.pyplot是一些命令行风格函数的集合，使matplotlib以类似于MATLAB的方式工作。每个pyplot函数对一幅图片(figure)做一些改动：比如创建新图片，在图片创建一个新的作图区域(plotting area)，在一个作图区域内画直线，给图添加标签(label)等。matplotlib.pyplot是有状态的，亦即它会保存当前图片和作图区域的状态，新的作图函数会
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2023-08-05 12:19:47
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# 如何实现Python Plot图尺寸
## 整体流程
为了实现Python的plot图尺寸设置，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建数据 |
| 3 | 绘制图形 |
| 4 | 设置图形尺寸 |
## 代码示例
### 步骤1：导入必要的库
```python
import matp
原创
2024-04-01 06:25:49
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# 使用 Python 绘制子图
在数据可视化中，子图是一种非常实用的工具，它可以让我们在同一幅图中展示多个图形，以便于比较和分析不同的数据。本文将介绍如何使用 Python 的 Matplotlib 库创建子图，并提供相关的代码示例。
## 什么是子图？
子图是一种在同一画布上展示多个图形的方式。例如，假设你想要同时展示多个变量与时间的变化关系，使用子图可以让你轻松实现这一目标。Pytho
原创
2024-10-05 06:20:31
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作者：Peter大家好，我是Peter~很久没有更新Plotly相关的文章，国庆这几天终于干了一篇。选择的主题是：玩转Plotly图例设置，也是一直以来都想写的一个话题，文章的主要内容为：官网学习地址：https://plotly.com/python/legend/Plotly连载文章Plotly文章目前已经更新到第16篇，欢迎阅读。推荐几篇文章：导入库和数据本文中主要使用的数据是消费数据：im
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2024-07-13 08:33:22
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## Python多张图作为动图实现流程
本文介绍如何使用Python将多张图片合成为动图。对于这个任务，我们需要进行以下几个步骤：
1. 加载图片
2. 创建一个视频序列
3. 将图片添加到视频序列中
4. 保存动图
下面我们将详细介绍每个步骤需要做什么，以及对应的代码。
### 1. 加载图片
在开始之前，我们需要准备一些图片，并将其加载到Python中。假设我们有三张图片，分别为`
原创
2023-11-22 07:36:03
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文章目录不相等相等 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rc('font',family='Times New Roman')
import matplotlib.gridspec as gridspec不相等我用如下subplots代码画一行四个子图，fig,(ax1,ax2,ax3,ax4)=plt.subplots(
# 使用 Python 循环绘制多张图并导出
在数据分析和可视化的过程中，往往需要生成多张图表来展示不同维度的数据。这些图表可以是线图、柱状图、散点图甚至是甘特图等多种类型。当我们需要大量相似格式的图时，通过手动绘制将会耗费大量的时间和精力。因此，利用 Python 进行循环绘图并导出，将极大地提高工作效率。
本文将通过一个具体的例子来展示如何使用 Python 循环绘制多张图，并实现导出功能
