matplotlib库的使用基本方法

最新推荐文章于 2025-10-06 21:43:27 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-06 21:43:27 发布 · 586 阅读

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#matplotlib #数据分析可视化

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博客围绕数据分析可视化展开，重点提及Matplotlib。Matplotlib是数据分析可视化的重要工具，可助力用户将数据以直观的图形呈现，便于分析和理解数据特征与规律。

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Matplotlib库的学习

weixin_65863198的博客

03-15

2444

1、Matplotlib 通常与 NumPy 和 SciPy（Scientific Python）一起使用，这种组合广泛用于替代 2、MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。3、SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。4、SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。

matplotlib基本使用语法

smalltorch的博客

03-18

1284

最近学习中，发现好久没有使用过matplotlib绘图，语法生疏了，基本语法都要询问ChatGPT，在本博客中对一些常用语法进行复习一下，个人能力有限，有错误再所难免欢迎大家评论区指正。注：本博客所有演示均在jupyter中演示。总之，matplotlib还可以画很多其他图，类似饼图，箱线图等，有需要再去查阅即可。另外，后面本文也会慢慢将其他图的画法补齐。

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数据分析系列之matplotlib库的使用

m0_56902859的博客

05-03

4834

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据总结前言学过数据分析的伙伴们都知道字不如表，表不如图的基本原则，数据可视化使得数据中的规律、关系更加直观、更加人性化。所以这章我们先来看看数据分析三大工具之一的m

快速了解并使用Matplotlib库

最新发布

weixin_52914088的博客

10-06

1222

本文介绍了Python机器学习中Matplotlib库的基本使用方法，重点讲解了pyplot子库的常用函数。主要内容包括：1. 图形绘制基础：plot()函数绘制线图和散点图，参数设置（颜色、线型、标记等）；2. 高级功能：子图创建（subplot/subplot2grid）、坐标轴汉化、文本标注；3. 其他图形绘制：饼状图（pie()）和直方图（hist()）的实现；4. 实用技巧：图形保存、坐标轴设置、字体属性调整等。文章通过具体代码示例演示了各种图形的绘制方法，并提供了解决中文显示等常见问题的方案。

Matplotlib库的使用

weixin_57515092的博客

03-13

1051

matplotlib、matplotlib.pyplot

详解Matplotlib库的使用

dylan_young的博客

01-13

887

说明：本blog基于python3，matplotlib 3.5.1， numpy 1.22.0 文章目录前言一、创建（初始化）图表对象1.1 在新图表中逐个新的子图表1.2 在图表中创建行，列共享坐标的子图表二、对每个子图进行绘图（折线图）三、对子图进行进一步加工四、图片保存总结前言 可视化操作广泛应用于数据分析和机器学习中，它可以帮助人们更直观地观测到异常值或所需地数据转换效果；matplotlib作为python的一个桌面绘图包，可以生成出版级质量的图表；该工作包与2002年由John Hunt

Matplotlib库的基本使用

weixin_41599072的博客

10-22

3776

学习Matplotlib库的笔记

python matplotlib库的基本使用

12-16

【Python Matplotlib库基本使用】 Matplotlib是Python中最流行的绘图库之一，它深受数据分析和机器学习领域的喜爱，尤其对于那些熟悉MATLAB但更倾向于Python语法的人来说。MATLAB的图形功能强大，但作为一款商业...

Python三维绘图之Matplotlib库的使用方法

09-24

本篇将详细介绍如何使用Matplotlib库进行三维绘图。首先，创建三维坐标轴对象是绘制三维图形的基础。在Matplotlib中，有两种方法创建Axes3D对象。第一种是通过在`plt.axes()`中添加`projection='3d'`关键字参数，...

Python Matplotlib库的基本使用

JonasWolfxin

03-31

3621

目录1.一个坐标系中绘制多个图像linestyle = " "color = " "plt.legend(loc=" " or 数字)2.多个坐标系绘制3.其他图例应用举例折线图(因为横坐标过于密集, 类似为曲线图)散点图的绘制柱状图的绘制Pie 图的绘制 1.一个坐标系中绘制多个图像 # 导入模块 import matplotlib.pyplot as plt import random # 0.准备数据 x = range(61) # range对象, 返回值为一个整数序列[0, ..., 60]

Matplotlib库的使用—初相识

m0_63596031的博客

07-12

657

Matplotlib是一个Python2D绘图库，能够以多种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形，用来绘制各种静态、动态、交互式的图表可用于Python脚本，Python和IPython Shell、Jupyter notebook，Web应用程序服务器和各种图形用户界面工具包等。Matplotlib的图像是画在figure（如Windows、jupyter窗体）上的，每一个figure又包含了一个或多个axes（一个可以指定坐标系的子区域）。...

matplotlib库的使用

weixin_52136304的博客

08-12

885

matplotlib库的使用继续分享自己的学习历程！概念什么的就不说了，网上资料很多，那就直接开始说要点吧！主要是四种绘图：折线图、散点图、直方图、条形图以及饼图。以一个实例来说我觉得效果会更好。那就随便举个列子吧。导入就用pip命令就好了，或者是直接在pycharm里输入 from matplotlib import pyplot as plt 如果没装这个库的话，在matplotlip下面会显示红线，将箭头放上去然后安装这个库就ok了。导入方式： from matplotlib impor

TensorFlow环境搭建，第一个线性问题

qq_41893089的博客

12-16

251

TensoFlow环境搭建极其测试前言一、使用步骤1.代码2.说明前言一、使用步骤 1.代码代码如下（示例）： iimport tensorflow as tf #通过print(tf.__version__)可以查看版本信息 #print("TensorFlow版本:{}".format(tf.__version__)) import pandas as pd data = pd.read_csv('education.csv') #读文件是无列名则输出的结果默认把第一个数据当作列属性 ..

【Python基础】matplotlib 使用指南

你一定能够成为你想要去成为的人。

02-02

3316

基本介绍Matplotlib是Python的绘图模块，他与Numpy，Pandas等配合使用，类似于MATLAB 的绘图工具;安装无需anaconda环境，可直接使用。

干货：Python数据分析绘图库matplotlib使用教程(原理、流程、美化、案例）

xiaoganbuaiuk的博客

12-20

3611

matplotlib 就是 python 的绘图库，一个 Python 2D/3D 绘图库，用以绘制一些高质量的数学二维图形。在他之上，Seaborn-使用 Matplotlib 的统计数据可视化，当然 python 还提供了其他的绘图库，每个绘图库都有自己的特色。matplotlib 官网：https://matplotlib.org/matplotlib 官网例图：https://matplotlib.org/gallery.html。

matplotlib库基本使用方法（一）

weixin_42595747的博客

09-03

581

matplotlib使用方法及中文乱码方法解决

matplotlib库的使用方法

小九啥也不会

06-06

614

你可以使用各种参数来自定义图形的样式，例如线条颜色、宽度、样式、标记等。

如何使用matplotlib库绘制基本初等函数的图形？

10-24

在Python中，使用matplotlib库绘制基本初等函数的图形非常直观。以下是一个简单的步骤： 1. 首先，你需要安装matplotlib库，如果没有安装可以使用pip命令安装： ```bash pip install matplotlib ``` 2. 导入所需的模块： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ``` `numpy`用于生成数值数据，`pyplot`则是matplotlib的主要绘图模块。 3. 定义x轴的范围和步长，然后计算对应的y值。例如，绘制正弦函数： ```python x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400) # 创建400个均匀分布的点从0到2π y = np.sin(x) ``` 4. 使用`plt.plot()`函数绘制曲线，并给它一个标签和标题： ```python plt.plot(x, y, label='Sine', linewidth=2) # 绘制线，label用于图例，linewidth设置线条宽度 plt.title('Basic Sine Function') # 设置图表标题 plt.xlabel('X-axis (radians)') # X轴标签 plt.ylabel('Y-axis (amplitude)') # Y轴标签 # 显示图例 plt.legend() # 显示图形 plt.show() ``` 以上就是绘制基本初等函数图形的基本流程。你可以替换`np.sin(x)`部分为其他函数如`np.cos()`, `np.exp()`等，来绘制相应的函数图形。