基于matplotlib的数据可视化

最新推荐文章于 2024-04-23 11:27:32 发布
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分类专栏： 可视化 文章标签： 信息可视化 matplotlib python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Cindy_zhen111/article/details/130183400
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本文详细介绍了matplotlib库在数据可视化中的关键函数，包括plt.figure()、plt.subplot()、plt.axes()以及plt.subplots_adjust()等，用于创建和布局图表。通过plot()函数绘制了基本图表、不规则线、正弦和余弦图，并探讨了标记、线条样式以及网格线的设置方法。同时，还讲解了如何添加轴标签、标题和定制网格线。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.  plt.figure（） 函数

使用 plt.figure （）函数创建一个全局绘图区域，其中可包含如下参数：
  num ：设置图像编号 
  figsize ：设置图像的宽度和高度，单位为英寸
  facecolor ：设置图像背景颜色
  dpi ：设置绘图对象的分辨率
  edgecolor ：设置图像边框颜色 
   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.figure(figsize=(6,4),facecolor=‘#ccc’)
   plt.show()

该代码创建了一个空白区域，大小为6*4,背景颜色为灰色。

2.plt.subplot（）函数

用于在全局绘图区域中创建自绘图区域，其中可包含如下参数：
  nrows ： subplot 的行数
  ncols ： subplot 的列数
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使用Matplotlib进行数据可视化
与其临渊羡鱼,不如退而结网
04-05 395
数据可视化是数据分析的重要一环，而Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一。本文将介绍Matplotlib的基本绘图功能，包括线图、散点图和柱状图等。除了上述几种图表之外，Matplotlib还支持诸如饼图、直方图、等高线图等多种类型的图表，读者可以根据需要进一步了解。运行代码后，就会看到一个简单的线图画在屏幕上。运行代码后，就会看到一个简单的散点图画在屏幕上。运行代码后，就会看到一个简单的柱状图画在屏幕上。接下来，我们用一个简单的例子来说明如何绘制线图。接下来，我们来看一下如何绘制散点图。
Matplotlib 数据可视化详解
悦分享
04-30 587
数据可视化旨在将数据呈现为更直接的表示形式，例如散点图，密度图，条形图等。通过可视化数据，可以检测到潜在的异常值。在 Python 中，可以使用各种模块或库来可视化数据。Matplotlib 是主流模块之一，可以使用 Matplotlib 以各种绘图样式来可视化数据。本文中，安装了 Matplotlib 3.3.2 版本。如果要在 Jupyter Notebook（以下称为 Jupyter）中进行检查，则可以通过下面的代码来进行检查，如下图所示。
matplotlib库—数据可视化
m0_66039322的博客
10-30 2594
Matplotlib库
【数据可视化】Matplotlib数据可视化
m0_46708851的博客
04-08 6331
总结了matplotlib数据可视化的基础知识，欢迎阅读
Matplotlib数据可视化
weixin_52664417的博客
03-27 268
Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，它提供了广泛的绘图选项和功能，使用户能够创建各种类型的图表，包括线图、柱状图、散点图、饼图等等。
数据可视化-Matplotlib绘制可视化图表
m0_74394367的博客
04-23 2000
在实验中，通过实践练习，提高学生使用Matplotlib进行基本图表可视化操作的熟练度，掌握Matplotlib绘制图表的一般性的流程，养成规范绘图的习惯。
1. Matplotlib 数据可视化
devilmaycry2401的博客
05-17 1131
Matplotlib 数据可视化 Day1 文章目录Matplotlib 数据可视化 Day1前言一、初识Matplotlib二、简单的绘图示例1.安装Matplotlib2.引入库及绘图三、Figure的组成四、绘图接口1.OO模式2.pyplot模式五、通用绘图模板总结 前言 主要参考资料 Datawhale开源资料、 Matplotlib用户指南 一、初识Matplotlib Matplotlib是一个Python 2D绘图库，用来绘制各种静态，动态，交互式的图表。 Matplotli
基于matplotlib的数据可视化报告.zip
05-18
**基于matplotlib的数据可视化报告** 在Python的科学计算与数据分析领域，matplotlib库是不可或缺的一部分，它提供了丰富的图形绘制功能，能够创建各种2D和3D图表，帮助用户将复杂的数据以直观的方式呈现出来。本...
基于matplotlib伺服数据的转换和可视化项目源码+文档说明
12-12
基于matplotlib伺服数据的转换和可视化项目源码+文档说明基于matplotlib伺服数据的转换和可视化项目源码+文档说明基于matplotlib伺服数据的转换和可视化项目源码+文档说明基于matplotlib伺服数据的转换和可视化项目...
04- Matplotlib数据可视化详解 (数据库)
March_A的博客
02-10 1164
Matplotlib的亮点:# 导包plt.figure图片大小plt. plot绘制网格线: 线型, 颜色, 透明度plt.grid# linestyle: 样式, color: 颜色, alpha: 透明度plt.axis坐标轴范围plt.xlimX轴范围plt.ylimY轴范围plt.xticks# 设置X轴刻度plt.yticks# 设置Y轴刻度plt.title('正弦波')plt.legend设置图例保存图片。
利用Matplotlib实现数据可视化（一）
weixin_45948355的博客
12-26 1277
利用Matplotlib实现数据可视化（一） 本文首发于微信公众号《Python希望社》，点击这里即可查看原文，欢迎关注，定时持续更新python学习干货。   无论你是编程小白，还是代码高手，大家都应该深有体会，可视化是我们分析数据，做论文报告中不可或缺的一部分。的确，在今天这个时代，大数据与我们的生活息息相关，如何将复杂的数据简洁、明朗的展示在读者面前就显得尤为重要，我们的文章往往最吸引读者的地方也就在于精美的作图。为此，我们推出了python作图系列推文《利用Matplotlib实现数据可视化》。
Python学习之路日志—利用matplotlib开发数据可视化项目（1）
Ranger_17的博客
08-30 367
在学习完了《Python编程：从入门到实践》的第一个项目“外星人入侵”后，我来到了第二个项目：“数据可视化”，而这个项目我将在Mac OS X系统中用Sublime Text来完成。 1.1 安装matplotlib： Apple的标准Python安装自带了matplotlib。要检查系统是否安装了matplotlib，可打开一个终端会话并尝试导入matplotlib，如下图所示： 如果没有出现任何错误消息，就说明系统已经安装了matplotlib。 1.2 绘制简单的散点图： 下面来使用matplot
Python学习之路日志—利用matplotlib开发数据可视化项目（7）
Ranger_17的博客
09-08 288
在从今天开始的学习中，我将学习如何编写一个独立的程序，并对其获取的数据进行可视化。这个程序将使用Web应用编程接口 （API）自动请求网站的特定信息而不是整个网页，再对这些信息进行可视化。由于这样编写的程序始终使用最新的数据来生成可视化，因此即便数据瞬息万变，它呈现的信息也都是最新的。 5.1 使用web API： Web API 是网站的一部分，用于与使用非常具体的URL请求特定信息的程序交互。这种请求称为API调用。请求的数据将以易于处理的格式（如JSON或CSV）返回。依赖于外部数据源的大多数应用程序
Python学习之路日志—利用matplotlib开发数据可视化项目（8）
Ranger_17的博客
09-09 230
在今晚的学习中，我将继续昨晚的内容： 5.1.4 概述最受欢迎的仓库： 对这些数据进行可视化时，我们需要涵盖多个仓库。下面就来编写一个循环，打印API调用返回的每个仓库的特定信息，以便能够在可视化中包含所有这些信息： # -*- coding:utf-8 -*- import requests # 执行API调用并存储响应 url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars' r = re
利用matplotlib对数据提取分析、可视化
m0_59292545的博客
07-22 1272
项目描述1、主要使用Matplotlib库（python）和echarts实现数据的提取，以及数据分析2、利用不同的图表来显示数据分析结果（可视化）
python轻松实现数据可视化的法宝——matplotlib库
weixin_53919192的博客
04-09 1888
详解matplotlib库轻松实现数据可视化，本文将matplotlib库最常用的部分展示给大家，希望对大家有帮助~~
数据科学之数据可视化——Matplotlib可视化介绍
ppcxl的博客
01-18 391
本篇数据可视化开门篇。我们一起打开matplotlib的大门
基于matplotlib数据可视化
最新发布
03-21
### 使用 Matplotlib 进行数据可视化的基础 Matplotlib 是 Python 中一个强大的数据可视化工具，能够创建高质量的图表用于数据分析和展示[^1]。以下是几个常见的图形以及它们的基本绘制方法。 #### 折线图 折线图是一种常用的图表形式，适合表示连续变量的变化趋势。可以通过 `plt.plot()` 方法实现： ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 4, 9, 16, 25] plt.plot(x, y, marker='o') plt.title('Line Chart Example') plt.xlabel('X-axis Label') plt.ylabel('Y-axis Label') plt.grid(True) plt.show() ``` 此代码片段展示了如何使用 `plt` 别名来调用 Matplotlib 的绘图函数[^2]。 #### 箱线图 箱线图可以很好地描述一组或多组数据的分布情况。以下是一个简单的例子： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(10) data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)] plt.boxplot(data, labels=['Low variance', 'Medium variance', 'High variance']) plt.title('Box Plot Demo') plt.show() ``` 上述代码生成了一个具有不同方差水平的数据集并绘制了相应的箱线图[^3]。 #### 散点图 散点图适用于显示两个数值型变量之间的关系： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) plt.scatter(x, y, color='blue', alpha=0.5) plt.title('Scatter Plot Example') plt.xlabel('X-axis Value') plt.ylabel('Y-axis Value') plt.grid(True) plt.show() ``` 这段代码演示了如何利用随机数生成器制作散点图，并设置了透明度参数 `alpha` 来增强视觉效果。 --- #### 总结 以上介绍了三种基本类型的图表——折线图、箱线图和散点图的绘制方式。这些只是 Matplotlib 功能的一部分；它还支持更复杂的定制化选项，比如调整颜色映射、字体样式等。
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