Python--Plot、Scatter、Subplot函数用法

原创

已于 2024-01-31 21:56:36 修改 · 662 阅读

9 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #开发语言

于 2024-01-31 21:48:47 首次发布

本文介绍了如何在Python中使用matplotlib库的Plot、Scatter和Subplot函数进行数据可视化，包括基本用法、实例展示和subplot的多图布局。

Python–Plot、Scatter、Subplot函数用法（仅供参考）

一、Plot()函数

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
x = np.arange(10)
plt.plot(x,x**2,'go-',x,x*1.5,'rx',x,x*2.5,'*')
plt.legend

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

这时的时光属于调子

关注关注

14
点赞
踩
9

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

Python散点图(Scatter Plot)：数据探索的“第一张图表”

SiArch的博客

03-19

1718

散点图是数据探索的“第一张图表”，其简洁性和信息密度使其成为分析变量关系的首选工具。通过合理运用Python中的Matplotlib、Seaborn等库，我们可以轻松绘制出各种类型的散点图，从而深入挖掘数据背后隐藏的关系和规律。希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解和应用散点图，在数据可视化的道路上更进一步。如能结合Python的快速原型、R的统计深化、D3.js的动态交互，掌握散点图的多维度应用，更能够显著提升数据分析效率与洞察深度。

pythonsubplot_python matplotlib中的subplot函数使用详解

weixin_29802189的博客

01-29

6891

python里面的matplotlib.pylot是大家比较常用的，功能也还不错的一个包。基本框架比较简单，但是做一个功能完善且比较好看整洁的图，免不了要网上查找一些函数。于是，为了节省时间，可以一劳永逸。我把常用函数作了一个总结，最后写了一个例子，以后基本不用怎么改了。一、作图流程：1.准备数据，， 3作图， 4定制， 5保存， 6显示1.数据可以是numpy数组，也可以是list2创建画布：...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【Python】数据可视化之点线图

热门推荐

weixin_40490077的博客

03-12

6万+

python中subplot的用法 subplot是python中子图的绘制，这里主要介绍如何排布子图与极坐标图的绘制。 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter x = np.linspac...

【Python笔记】Plot、Scatter、Subplot函数用法

qq_25888559的博客

06-09

4513

Plot、Scatter、Subplot函数用法

python matplotlib中的subplot函数使用详解

09-18

subplot函数的基本用法为plt.subplot(nrows, ncols, index)，其中nrows和ncols分别表示将画布分割成多少行和多少列，index表示当前正在操作的子图区域的序号，序号从1开始。举一个简单的例子，如果想创建一个2行2...

数学建模--Subplot绘图的Python实现

m0_71819746的博客

09-06

1万+

数学建模--Subplot绘图的Python实现

Python中scatter函数参数及用法详解

12-23

最近开始学习Python编程，遇到scatter函数，感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下： 1、scatter函数原型 2、其中散点的形状参数marker如下： 3、其中颜色参数c如下: 4、基本的使用方法如下： #...

python subplot函数应用 - 创建多个子图

Aa123456789_55的博客

12-19

1665

nrows: 决定了子图的行数。ncols: 决定了子图的列数。index: 决定了当前激活的子图位置，从1开始计数，按行优先顺序排列。plt.axes: 直接在图形中添加一个新的坐标系，位置和大小由指定。: 更灵活地在现有轴中添加嵌套子图，支持相对定位和百分比大小。

Python 制作散点图 scatter plot

LRJ的博客

12-15

3756

使用Python 制作散点图

python绘制好几个子图_python使用matplotlib:subplot绘制多个子图

weixin_39609670的博客

11-20

608

1 问题描述matploglib 能够绘制出精美的图表, 有些时候, 我们希望把一组图放在一起进行比较, 有没有什么好的方法呢?matplotlib 中提供的 subplot 可以很好的解决这个问题2 subplot函数介绍matplotlib下, 一个 Figure 对象可以包含多个子图(Axes), 可以使用 subplot() 快速绘制, 其调用形式如下 :subplot(numRows, ...

Python绘图-散点图（scatter)

qq_52351946的博客

05-10

3536

vmin,vmax:表示亮度的最大与最小值，如果传入的norm参数，不需要使用vmin,vmax参数。norm:在0-1的范围内缩放颜色数据，映射到colormap(表示数据点的亮度)。linewidths:表示数据点边缘的宽度。marker:表示点的样式，默认为圆形。edgecolors:数据点边缘颜色。camp:当参数c为浮点数时才使用。alpha:表示数据点透明度。x,y:表示数据点的位置。车速与制动举例之间的关系。s:表示数据点的大小。c:表示数据点的颜色。

Python画图matplotlib库的使用scatter(),plot()方法教学实例

Elon_Zac的博客

11-16

5296

Python画图 matplotlib库的使用，散点图，曲线图，函数图，柱状图图，饼状图，MATLAB替代画图 Python画图主要用到matplotlib这个库。具体来说是pylab和pyplot这两个子库。这两个库可以满足基本的画图需求。 pylab神器：pylab.rcParams.update(params)。这个函数几乎可以调节图的一切属性，包括但不限于：坐标范围，axes标签字号大小，xtick,ytick标签字号，图线宽，legend字号等。 ...

Python：（使用matplotlib画图）subplot的使用方法，在一张图中包含几张子图

DeniuHe的博客

02-03

6528

1、在一张图中包含四张子图代码： import matplotlib.pyplot as plt plt.figure() plt.subplot(2,2,1) plt.plot([0,1],[0,1]) plt.subplot(2,2,2) plt.plot([0,1],[0,1]) plt.subplot(2,2,3) plt.plot([0,1],[0,1]) plt....

Python 机器学习散点图(Scatter Plot)

亮亮的专栏

08-08

1146

SciPy依赖于Numpy，SciPy包含的功能：最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等，SciPy是高端科学计算工具包，用于数学、科学、工程学等领域。本文主要介绍Python 机器学习散点图(Scatter Plot)。原文地址：Python 机器学习散点图(Scatter Plot) ...

科研绘图系列：python语言散点分布图（scatter plot）

专注生信领域

09-03

594

科研绘图系列：python语言散点分布图（scatter plot）

python的subplot函数

10-22

在Python的Matplotlib库中，`subplot()` 函数是一个核心功能，用于在同一画布上创建和管理多个子图（subplots）。它允许你在一张图表上绘制多个小图，每个小图代表一个小的数据集或分析部分。这个函数的基本语法如下： ```python plt.subplot(nrows, ncols, index) ``` - `nrows`：指定行数，即多少行的小图。 - `ncols`：指定列数，即每行有多少个小图。 - `index`：从左上角开始计数，表示你要放置子图的位置，例如，`111`表示第一行第一列的第一个小图。使用`subplot()`后，你可以直接在选定的子图上绘制图形，例如： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个包含两行一列的子图 fig, axs = plt.subplots(2, 1) # 在第一个子图中绘制线图 axs[0].plot(x_data, y_data, label='Line 1') # 在第二个子图中绘制散点图 axs[1].scatter(x_data, y_data, color='red', marker='o') # 设置子图标题和标签 for ax in axs: ax.set_title(f'Subplot {ax.get_subplotspec().rowspan.start}-{ax.get_subplotspec().colspan.start}') ax.legend() plt.tight_layout() # 确保所有内容都在画布内 plt.show() ``` `subplot()`函数非常适合需要在一个图表中展示多个分析结果或数据比较的情况。通过调整行数、列数和索引，可以轻松创建出复杂布局。