为什么选择Maplotlib

最新推荐文章于 2024-08-07 22:58:53 发布
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Matplotlib作为Python的强大绘图库，提供多种工具用于创建各类图形，从散点图到三维图形不等，是Python科学计算社区进行数据可视化的首选。其与numpy和pandas的高效结合，深受数据分析人员喜爱。

为什么选择Maplotlib

数据的处理、分析和可视化已经成为 Python 近年来最重要的应用之一。这种现象又进一步引出大数据分析等类似的话题，而大数据分析在人们所能预见的诸多领域内都有广泛应用，包括机器学习。

Python 在处理数据、分析数据以及数据可视化方面拥有很多功能强大的工具，这也是 Python 在科学领域中能够迅速发展的一个主要原因。

简单来说，Matplotlib 是 Python 的一个绘图库。它包含了大量的工具，你可以使用这些工具创建各种图形，包括简单的散点图，正弦曲线，甚至是三维图形。Python 科学计算社区经常使用它完成数据可视化的工作。当然matplotlib可以有效的结合numpy和pandas，这些数据分析人员热爱matplotlib的重要原因。

来自知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/matplotlib-tutorial
GitHub仓库：https://github.com/neolei/matplotlibtutorials

Matplotlib 简介：Python 数据可视化的强大工具
weixin_43866043的博客
08-20 1688
在数据科学、数据分析和机器学习的工作流程中，数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势，还能够通过直观的图表来呈现分析结果。而在 Python 生态系统中，Matplotlib 是最为流行和基础的可视化库之一，它为我们提供了创建各种类型图表的能力。什么是 Matplotlib？Matplotlib 是 Python 的一个 2D 绘图库，最初由 John D. Hunter 开发，用于创建高质量的图表和图形。
数据可视化，看这一篇就够了
YidaHu的博客
03-17 782
前言 Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。 为什么选择Matplotlib？ 如果某天你发现自己要学习 Matplotlib, 很可能是因为: Matplotlib 是一个非常强大的 Python 画图工具; 手中有很多数据, 可是不知道该怎么呈现这...
maplotlib基础
lehanru的博客
11-08 644
什么是maplotlibmatplotlib是最流行的Python底层的绘图库,主要做数据的可视化. 绘制折线图¶ 示例1:绘制一个简单图表¶ In[3]: from matplotlib import pyplot as plt #pyplot是绘图的模块 #设置图片大小 #figure是图形图标的意思,这里是指我们画的图 #figsize是图片的大小,dpi是指图片的像素 fig = plt.figure(figsize=(20,6),dpi=80) x = range(2,26,2.
Matplotlib | 一文搞定Matplotlib从入门到实战演练！
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猫天意的博客
08-07 2万+
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。官网https://matplotlib.org/\qquad学习Matplotlib 可让数据可视化，更直观的真实给用户。使数据更加客观、更具有说服力。Matplotlib是Python的库，又是开发中常用的库。
Python-Matplotlib可视化数据分析图表
2301_78417636的博客
12-06 2159
Maplotlib是一个Python的2D绘图库，常用于可视化。它能够以多种硬拷贝格式和跨平台的交互环境生成出版物质量的图形。Matploxlib非常强大，绘制各种各样的图表游刃有余，它将容易的事情变得更容易，困难的事得可能，只需几行代码就可以绘制折线图 、柱形图 、直方图 、饼形图等。
第一列为年份为索引，选择多列maplotlib绘制直方图，标出每年进口值、出口值、及差额，其中使用不同颜色表示
04-10
具体实现的代码可以参考下面的示例（假设数据已经存储到了一个名为data的DataFrame中）： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 将年份作为x轴，进口值、出口值、差额作为y轴，分别画出对应的直方图 plt....
maplotlib设置刻度间隔
最新发布
03-31
用户可能需要具体的例子来理解如何应用这些方法，所以提供两种常见情况：固定步长和指定数量，这样用户可以根据需要选择。 最后，生成相关问题，可能涉及如何设置刻度标签格式、如何旋转刻度标签、如何添加次刻度等...
maplotlib绘制背景是黑色
03-31
最后，总结各种方法的适用场景，帮助用户根据实际情况选择最合适的方案。例如，如果只是临时需要黑色背景，使用上下文管理器更合适；如果是整个项目都需要，则修改rcParams更高效。 确保回答结构清晰，分步骤说明，...
maplotlib数据可视化
小柒sy的程序员成长道路
03-18 969
文章目录1. 两种画图风格2. 简易线形图 1. 两种画图风格 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl plt.style.use('classic')#设置绘图风格 fig.savefig('picture_name.png')#当使用这个的时候，不需要使用show()函数 fig.show() print(fig....
Maplotlib 官方入门文档翻译
weixin_43540603的博客
01-30 577
Pyplot tutorials pyplot 接口介绍 Intro to pyplot(pyplot 导读) matplotlib.pyplot是一组命令样式函数，使得matplotlib像MATLAB一样工作，每一个pyplot函数都会都图像做一些改动，例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域绘制线条，使用标签来装饰图形等等。 在调用matplotlib.pyplot函数时，图像的各种...
maplotlib及其组件
06-07
资源包含python-dateutil-2.4.2，six-1.9.0，matplotlib-1.4.3.win32-py2.7.exe，matplotlib-1.4.3.win-amd64-py2.7.exe，numpy-1.8.1-win32-superpack-python2.7.exe，pyparsing-2.0.3.win32-py2.7.exe。方便maplotlib的安装，而不是费时费力的在各大网站寻找。
Python学习笔记（11-2）：matplotlib绘图——图形绘制函数
jinwei94的博客
02-10 1万+
本节主要讲解了通过matplotlib绘制各类基础图形的方法，及其对应的修饰参数等相关内容，包括：（1）基于颜色（color）、数据点标记（marker）和曲线形式（linestyle）等几个通用参数，来介绍设置参数的一些预备知识；（2）使用plot()、step()函数绘制折线图，以及三种绘制坐标对数变换图的方法； （3）绘制散点图时设置散点颜色和大小的参数方法；（4）介绍基于基础条形图、堆叠条形图和水平堆积条形图的条形图绘制方法；（5）绘制饼图的方法及其参数的设置；（6）绘制一维和二维的直方图方法；
Maplotlib 中文乱码
idlethetimewithu的博客
07-12 315
每次编写代码时进行参数设置 #coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 #有中文出现的情况，需要u'内...
python中Maplotlib图表绘制
2301_80714073的博客
12-07 712
众所周知，Python绘图库有很多，各有特点，而Maplotitb是最基础的Python可视化库。学习Pytbo数据可视化，应首先从Maplotlib 学起，然后再学习其他库作为拓展。Matplotib是一个Python2D绘图库，常用于数据可视化。它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。Matplotlib非常强大，绘制各种各样的图表游刃有余。
【分析工具】Python之Maplotlib01
gecko
03-05 1311
一、基础入门 1、环境搭建 1】安装：pip3.6 install matplotlib 2】导包 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 可以在控制台生成画布，直接生成图像，一般在jupyter中使用，其他编辑器中可能会报错 2、matplotlib matrix：矩阵 plot：绘制 lib：库 ...
maplotlib学习2
嗨皮lemon的博客
07-26 377
1.subplot函数组合小图像在figure上 matplotlib 是可以组合许多的小图, 放在一张大图里面显示的.用 subplot实现 import matplotlib.pyplot as plt #创建图像窗口 plt.figure() plt.subplot(2,2,1) plt.show() 输出结果： import matplotlib.pyplot as plt ...
【Maplotlib】基础图表介绍
AwesomeTang
05-08 632
基础图表 本章内容主要在Matplotlib的基础图表。 折线图 折线图通常用于展示一段时间内的趋势，可以通过plot()进行折线图的绘制； import matplotlib.pyplot as plt # 设置中文字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Heiti TC'] plt.plot( ["深圳", "广州", "北京", "上海"], [1, 4, 2, 3], linestyle='-.', # 线型 linewid
Python学习之-matplotlib详解
Summer的博客
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用途广泛: Matplotlib 被广泛用于数据可视化，支持多种图表类型，例如线图 (line plots)、散点图(scat-ter plots)、条形图 (bar charts)、饼图 (pie charts)、直方图 (histograms)、箱线图 (box plots)、热图 (heatmaps)、子图 (subplots) 等。
Python---Maplotlib数据展示库
Zach_z的博客
11-23 2486
matplotlib库 python
maplotlib边缘
08-22
maplotlib边缘是指在绘制图形时图像周围的空白区域。根据引用中的信息，可以使用matplotlib.pyplot.margins()函数来控制边缘的大小。默认情况下，边缘的大小是根据绘图数据自动计算的，但有时候可能会出现留白太多的情况。 如果想要减少边缘的大小，可以使用matplotlib.pyplot.margins()函数，并将参数设置为(0, 0)。这将使边缘尽量缩小，以便更好地利用绘图区域。引用中的代码示例展示了如何使用该函数来减少边缘大小。 另外，如果想要完全去除边缘并保留对输出图片大小的设置，可以使用matplotlib.pyplot.subplots_adjust()函数，并将参数设置为(top=1, bottom=0, right=1, left=0, hspace=0, wspace=0)。这将会将图形填充整个绘图区域，去除任何留白。引用中的代码示例展示了如何使用该函数来去除边缘并保留图片大小设置。 综上所述，根据你的需求，你可以使用matplotlib.pyplot.margins()函数来减少边缘大小，或者使用matplotlib.pyplot.subplots_adjust()函数来完全去除边缘并保留图片大小设置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【python】解决maplotlib边缘留白太多](https://blog.youkuaiyun.com/qq_42951560/article/details/110004178)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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