# 使用 `plot` 绘制数组：Python 数据可视化的基础
数据可视化是数据分析中重要的一部分，帮助我们更直观地理解和传达信息。在 Python 中，`matplotlib` 库是最常用的绘图库之一，而其核心绘图功能正是通过 `plot` 函数实现的。本文将介绍如何使用 `plot` 绘制数组，并提供详细的代码示例。
## 什么是 `plot`
`plot` 是 `matplotlib
在命令行中使用 Python 时，它可以接收大约 20 个选项(option)，语法格式如下：python [-bBdEhiIOqsSuvVWx?] [-c command | -m module-name | script | - ] [args]本文想要聊聊比较特殊的“-m”选项：关于它的典型用法、原理解析与发展演变的过程。首先，让我们用“--help”来看看它的解释： -m mo
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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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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# Python绘制plot中label位置
在使用Python进行数据可视化时，经常会使用matplotlib库来绘制各种图表，其中包括饼状图。在绘制饼状图时，我们经常需要在每个扇形块上标注其对应的数据标签，但有时这些标签位置可能不够理想，会重叠或者覆盖其他标签，影响图表的美观度和可读性。本文将介绍如何在Python中绘制饼状图时调整标签位置，使得图表更加清晰和易读。
## 调整标签位置
原创
2024-06-26 05:43:03
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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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2023-09-28 13:54:52
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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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Python 在 ctypes 中为我们提供了类似C语言的数据类型，它的用途（我理解的）可能是：（1） 与 其他语言（如 C、Delphi 等）写的动态连接库DLL 进行交换数据，因为 python 的 数据与 DLL难以进行数据交换。(2) python 的字符串一旦形成，是不可变的，为了算法的需要，我们有时需要对字符串进行原位操作 ( in place ),而不想浪费另外的内存空间。(3) p
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2023-09-10 09:25:10
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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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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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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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2023-06-16 04:14:19
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# 如何在Python中绘制虚线
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将教导你如何在Python中绘制虚线。这是一个常见的需求，特别是在数据可视化的场景中。在本文中，我将逐步指导你完成这个任务。
## 流程概述
在开始之前，让我们先来看一下整个流程的步骤：
```mermaid
journey
Title: 绘制虚线流程
section 步骤
开始 -->
原创
2024-05-04 05:51:23
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# 使用Python绘制横线
在数据可视化领域，Python是最常用的编程语言之一。它提供了许多强大的库和工具，使得绘制各种图表变得简单快捷。其中之一是`matplotlib`库，它是Python中最受欢迎的绘图库之一。
在本文中，我们将学习如何使用`matplotlib`库绘制横线。横线可以用于在图表中标记某个特定值或者作为参考线。
## 安装matplotlib库
在开始之前，我们需要
原创
2023-12-29 06:29:53
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在现代数据分析和可视化中，Python是一个不可或缺的工具。尤其是在绘制数字、图表和数据可视化时，Matplotlib等库使得这一过程变得高效而直观。本文将通过一系列步骤详细说明如何使用Python进行数字绘制，同时展示相关的技术原理、架构分析和源码实现。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{选择库}
B -->|Matplotlib| C[安
# Python绘制Plot位置入门指南
在数据分析和可视化中，Python是一个非常强大的工具。对于刚刚入门的小白来说，今天我将带你一步一步地学习如何使用Python绘制数据的图表。我们将重点介绍如何使用`matplotlib`库来实现这一目标。
## 整体流程
下面的表格展示了绘制Python图表的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|-
最近国内疫情已经有所好转，但是国外的情况不容乐观，那么怎样用python去制作动态图表来看全球疫情变化趋势呢？比如下面的国内外疫情发展趋势 下面是全球疫情发展趋势 其实用python实现并不难，简单来说就分为三步：获取数据(requests)数据清洗(pandas)数据可视化(pyecharts)那么我们就来一点一点讲解吧！二、数据获取与处理疫情数据获取并不是很难，在目前互
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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2023-08-30 08:55:12
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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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2023-06-27 11:03:52
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