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matplotlib
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01-01 08:00
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Matplotlib图形的输出与保存
Matplotlib图形的输出与保存,前言Matplotlib可以将任何图形渲染为各种常见的文件格式,如PNG、EPS、SVG和PDF。默认情况下,图形显示时带有简约的用户界面,可以通过保存按钮将图形保存到文件中。但是,如果需要生成大量的图形,这种方法并不方便,因此我们需要使用函数自动化保存生成的图形文件。在本文中,我们将探讨Matplotlib的文件输出功能。除了以编程方式生成文件输出外,我们还
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Matplotlib使用对数刻度和极坐标
Matplotlib使用对数刻度和极坐标,使用对数刻度当可视化的数据变化范围非常广时,如果仍然使用常规的坐标轴刻度,将导致数据密集显示,甚至无法看到数据的变化趋势,这时,使用对数刻度就可以对图形进行更好的展示。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(1,10,1024)plt.yscale('log')plt.plot(x,
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Matplotlib绘制子图
Matplotlib绘制子图,多个子图的合成有时,我们希望检查数据的多个方面。例如,查看一个地区的天气状况,我们不仅希望得到时间与温度的关系,同时我们也需要关注时间与风力、PM2.5等方面之间的关系,此时我们希望同时展现时间-温度、时间-风力、时间-PM2.5三个不同的图形,Matplotlib提供了将多个图形组合在一起的方法。importnumpyasnpfrommatplotlibimport
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Matplotlib自定义统计图比例
Matplotlib自定义统计图比例,等比例缩放坐标轴默认情况下,Matplotlib对图形的两个轴使用不同的比例,在系列教程学会Python-Matplotlib可视化,快速完成数据分析(5)——自定义坐标轴让统计图清晰易懂中,我们已经看到可以使用plt.axis('scaled')来使坐标轴具有相同比例,这里我们介绍另外一种方法,通过Axes对象修改坐标轴比例。importnumpyasnpf
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01-01 08:00
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Matplotlib添加自定义形状
Matplotlib添加自定义形状,前言在系列博文的中,我们已经学习了如何自定义绘图的颜色和样式,以使得绘制更加精美、符合审美要求。可以用Matplotlib绘制出复杂而又精美的统计图,同时也讲解了注释的用法,但是这远远不够,很多时候我们还需要绘制复杂形状,考虑到这一需求,Matplotlib提供了大量自定义形状的函数,利用可以在统计图中添加各种复杂形状,以使得所绘制的统计图更加具有高级感。添加形
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Matplotlib控制坐标轴刻度间距和标签
Matplotlib控制坐标轴刻度间距和标签,控制刻度间距目前为止,我们让Matplotlib自动处理刻度在坐标轴上的位置,但有时我们需要覆盖默认的坐标轴刻度配置,以便更加快速估计图形中点的坐标。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.tickerastickerx=np.linspace(-20,20,1024)y=
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Matplotlib三维绘图,这一篇就够了
Matplotlib三维绘图,这一篇就够了,这篇博客将介绍使用mplot3d工具包进行三维绘图,支持简单的3D图形,包括曲面、线框、散点图和条形图。1.效果图1.13D线效果图3D线图效果如下:可自定义线的颜色及点的样式;1.23D散点效果图3D散点图(标记了着色以呈现深度外观)效果如下:1.33D随机颜色散点效果图3D随机颜色散点图效果如下:1.43D散点不同mark点效果图3D官方散点图不同m
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Matplotlib自定义样式绘制精美统计图
Matplotlib自定义样式绘制精美统计图,前言matplotlib提供的所有绘图都带有默认样式。虽然这可以进行快速绘图,但有时可能需要自定义绘图的颜色和样式,以对绘制更加精美、符合审美要求的图像。matplotlib的设计考虑到了此需求,很容易调整matplotlib图形的样式。控制填充样式matplotlib提供了填充图案用于填充平面。这些填充图案,对于仅包含黑白两色的图形中具有重要作用。i
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Matplotlib控制线条样式和线宽
Matplotlib控制线条样式和线宽,控制线条样式和线宽在实践中,除了颜色,大多数情况下我们还要对图形的线条样式等进行控制,以为线条样式添加多样性。线条样式importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefgaussian(x,mu,sigma):a=1./(sigma*np.sqrt(2.*np.pi))b=-1./(2.*sigma**2)retur
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matplotlib基础 pyplot 绘制numpy生成的数组
matplotlib基础 pyplot 绘制numpy生成的数组,Python:3.8.11matplotlib:3.3.4OS:UbuntuKylin20.04Conda:4.10.1jupyterlab:3.1.4代码示例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline复制代码根据数组内元素的数值进行上色。数值相同,颜色相
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