Matplotlib.pyplot 组合图

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#python #numpy

数学图形的组合图

#数学图形的组合图
#y1=sin(x),y2=cos(x),y3=sin(x^2),y4=xsinx,x∈[0,2π]的组合图
import numpy as np
from matplotlib.pyplot import *

x=np.linspace(0,2*np.pi,200) #np.linspace生成200个元素的数组，均匀的分布在（0,2*pi）区间上面
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python可视化工具之matplotlib（2）多子图与组合图
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详细介绍了matplotlib如何制作多子图图画和组合图
matplotlib.pyplot常见图形及组合基础用法文档
码农小麦
04-10 866
是 Python 中用于数据可视化的强大库，提供了丰富的绘图函数，可绘制折线图、散点图、柱状图等多种类型的图形。同时，还能将不同类型的图形组合在一起，以更全面地展示数据。中常见图形的基础用法以及两种图形的组合方式，根据数据特点和需求选择合适的图形进行可视化展示。折线图用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。比较不同类别数据大小的同时展示某一指标的变化趋势。中常见图形的基础用法以及两种图形的组合方式。饼图用于展示各部分数据占总体的比例关系。直方图用于展示数据的分布情况。展示数据趋势的同时突出数据点。
Matplotlib——多图合并
01-21
文章目录1.多图合一(subplot)2.分格显示2.1.subplot2grid方法2.2.gridspec方法2.3.subplots方法3.图中有图(plot in plot)4.设置双坐标轴 1.多图合一(subplot) matplotlib 是可以组合许多的小图, 放在一张大图里面显示的. 使用到的方法叫作 subplot. 使用import导入matplotlib.pyplot模块, 并简写成plt. 使用plt.figure创建一个图像窗口. 使用plt.subplot来创建小图. plt.subplot(2,2,1)表示将整个图像窗口分为2行2列, 当前位置为1. 使用plt
使用Python中的matplotlib库读取csv文件绘制混合图
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效果展示 * Python代码 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl data = pd.read_csv('taobao_data.csv', index_col='\u4f4d\u7f6e') data.drop(['宝贝', '卖家'], inplace=True, axis=1) data = data.groupby(['位置']).mean().sort_values(by='\u6210\u4ea4\u91cf') print(data.head()) fig, axis = plt.subplots(2, 2)
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【代码】matplotlib组合图的绘制。二维图片和三维图片
数据可视化——matplotlib绘制组合图
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import xlrd import matplotlib.pyplot as plt book = xlrd.open_workbook('test.xlsx') sheet = book.sheet_by_name('Sheet2') for i in range(7): plt.subplot(710+i+1) plt.plot(sheet.col_values(0)[1:], sheet.col_values(i+1)[1:], 'r', label = 'type1') plt.plot(s
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matplotlib.pyplot中的plot函数（fmt传参和**kwargs传参）
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10-26 395
fmt由'[marker][line][color]'即线条的标记、线形、颜色三部分组成。三部分的顺序不是固定的，可以随意组合。三部分都是可选的，没有提供的部分将使用默认属性循环中的属性。标记的取值范围为：'.', ',', 'o', 'v', '^', '<', '>', '1', '2', '3', '4', 's', 'p', '*', 'h', 'H', '+', 'x', 'D', 'd', '|', '_'。线形的取值范围为：'-', '--', '-.', ':'。
Matplotlib.pyplot的可视化应用
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qq_51023388的博客
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autopct：设置饼图内各个扇形百分比显示格式，%d%% 整数百分比，%0.1f 一位小数， %0.1f%% 一位小数百分比， %0.2f%% 两位小数百分比。如果为 True，旋转每个 label 到指定的角度。counterclock：布尔值，用于指定是否逆时针绘制扇形，默认为 True，即逆时针绘制，False 为顺时针。shadow：：布尔值 True 或 False，设置饼图的阴影，默认为 False，不设置阴影。s：点的大小，默认 20，也可以是个数组，数组每个参数为对应点的大小。
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### 使用 `matplotlib.pyplot` 同一界面显示多张图片的方法 为了在同一界面上展示多张图片，可以使用 `matplotlib` 的 `subplot` 功能。以下是详细的说明和示例代码： #### 方法描述 1. **创建子图布局** 使用 `plt.subplot(numRows, numCols, plotNum)` 定义子图的数量及其排列方式。`numRows` 表示行数，`numCols` 表示列数，`plotNum` 是当前子图的序号[^4]。 2. **绘制每张图片** 对于每个子图，调用 `imshow()` 函数加载并显示对应的图片数据。注意要确保图片的数据格式适合 `imshow()` 处理（通常是 NumPy 数组形式）。 3. **调整全局属性** 可以通过设置标题、标签等进一步美化整体可视化效果。 下面是完整的实现例子： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成三幅随机图像作为演示素材 np.random.seed(0) # 设定种子以便结果可重复 image1 = np.random.rand(10, 10) image2 = np.random.rand(10, 10) image3 = np.random.rand(10, 10) # 创建一个包含三个子图的大图框架 fig = plt.figure(figsize=(9, 3)) # 调整总大小为宽度9英寸高度3英寸 # 添加第一个子图 ax1 = plt.subplot(1, 3, 1) # 单行三列的第一个位置 plt.imshow(image1, cmap='viridis') plt.title('Image 1') # 添加第二个子图 ax2 = plt.subplot(1, 3, 2) # 单行三列的第二个位置 plt.imshow(image2, cmap='plasma') plt.title('Image 2') # 添加第三个子图 ax3 = plt.subplot(1, 3, 3) # 单行三列的第三个位置 plt.imshow(image3, cmap='inferno') plt.title('Image 3') # 展现最终组合后的图形 plt.tight_layout() # 自动优化各子图间的间距 plt.show() ``` 以上代码片段展示了如何利用 `matplotlib.pyplot` 来布置多个独立却又关联紧密的画面单元在一个统一窗口之中呈现出来。 --- ###
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