头歌平台（EduCoder）—— Matplotlib接口和常用图形

最新推荐文章于 2024-03-11 16:26:22 发布
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#matlab #python #机器学习 #matplotlib

这篇博客将带你深入学习matplotlib库，涵盖MATLAB风格和面向对象接口的使用。通过五个关键关卡，你将掌握线形图、散点图、直方图、饼图的绘制技巧，为数据科学中的可视化打下坚实基础。
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本关我们将进入matplotlib的学习，matplotlib提供了两个画图接口：一个是类似MATLAB风格接口，另一个是功能更强大的面向对象接口。

另还会学习到数据科学中matplotlib最常用的几个图形。

第1关：画图接口

第2关：线形图

 

第3关：散点图

第4关：直方图

第5关：饼图

 

 

 

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头歌：Matplotlib接口和常用图形
one_D的博客
05-31 8216
头歌：Matplotlib接口和常用图形 第一关画图接口 编程要求 在右侧编辑器Begin-End补充代码，对传入的x，y两个数组做折线图，x对应x轴，y对应y轴。并保存到Task1/image1/T2.png，具体要求如下： 折线图的figsize为(10, 10)； 文件名为Task1/image1/T2.png。 import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt def student(x,y):
Matplotlib-第2关：线形图
Joy19981127的博客
12-04 2617
会自动为你的图形选择最合适的坐标轴上下限，但是有时自定义坐标轴上下线可能会更好。类的一个实例）可以被看成是个能够容纳各种坐标轴、图形、文字和标签的容器。为了完成本关任务，你需要掌握：1.如何绘制线形图，2.如何为线形图设置颜色风格和坐标轴。类的一个实例）是一个带有刻度和标签的矩形，最终会包含所有可视化的图形元素。如果你想要让坐标轴逆序显示，那么只需要逆序设置坐标轴刻度值就可以了。在画图的过程中通常对图形的第一次调整是调整它线条的颜色与风格。的第一个图形线形图，并能够使用线形常用配置。表示一个坐标轴实例。
Python数据挖掘基础(一)：Matplotlib
01-20
目录1. 绘制折线图2. 绘制柱状图3. 绘制直方图4. 绘制饼图5. 解决中文乱码问题5.1 windows版5.2 Mac版 1. 绘制折线图 折线图将值标注成点，并通过直线将这些点按照某种顺序连接起来形成的图。场景：数据在一个有序的因变量上的变化，它的特点是反应事物随类别而变化的趋势，可以清晰展现数据的增减趋势、增减的速率、增减的规律、峰值等特征。优点： 能很好的展现沿某个维度的变化趋势 能比较多组数据在同一个维度上的趋势 适合展现较大数据集 需求1: 画出厦门及北京两个城市11点到12点1小时内每分钟的温度变化折线图。厦门温度范围在15度~18度 北京温度范围在1度~3度。示例代码如下
数据可视化——matplotlib
趙尒七
06-17 509
一.基本绘图流程： 1.创建画布与创建子图： 第一部分主要作用是构建出一张空白的画布，并可以选择是否将整个画布划分为多个部分，方便在同一幅上绘制多个图形的情况。最简单的绘图可以省略第一部分，二后直接在默认的画布上进行图形绘制。 函数名称 函数作用 plt.figure 创建一个空白的画布，可以指定画布大小（figsize）和像素（dpi） figure.add_sub...
Matplotlib数据可视化综合应用Matplotlib接口和常用图形在线闯关_头歌实践教学平台
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11-13 2377
在右侧编辑器Begin-End补充代码，根据输入数据input_data，input_data1绘制两条折线图。在右侧编辑器Begin-End补充代码，对传入的x，y两个数组做折线图，x对应x轴，y对应y轴。第三组数据参数设置标记大小为area，标记颜色为area，标记样式为v，透明度为0.7；本关任务：学习掌握matplotlib的第一个图形线形图，并能够使用线形常用配置。第二组数据参数设置标记大小为area，标记颜色为绿色，透明度为0.6；第一组数据参数设置标记大小为area，透明度为0.5；
头歌平台python数据分析——（7）Matplotlib接口和常用图形
qq_51657387的博客
05-14 5051
对传入的x，y两个数组做折线图，x对应x轴，y对应y轴。并保存到Task1/image1/T2.png，具体要求如下：折线图的figsize为(10, 10)；文件名为Task1/image1/T2.png。根据输入数据input_data，input_data1绘制两条折线图。依次为两组数据设置颜色样式为–g，:r；设置图例为L1，L2，具体要求如下：折线图的figsize为(10, 10)；图形保存到Task2/img/T1.png。
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创作不易，参考之前，点个赞，收藏，关注一下不过分吧，家人们 第1关：画图接口 任务描述 本关任务：掌握matplotlib的基本使用技巧，并能简单使用matplotlib进行可视化。- ------------------------------------ 编程要求 在右侧编辑器Begin-End补充代码，对传入的x，y两个数组做折线图，x对应x轴，y对应y轴。并保存到Task1/image1/T2.png，具体要求如下： 折线图的figsize为(10, 10)； 文件名为T
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12-04 701
所需安装的库# !pip install brewer2mplimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsimport warnings; warnings.filterwarnings(action='once')l...
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'--g'是表示画一条由'--'构成的绿色的虚线，'g'代表演示的缩写，'--'代表画什么样的线。图形时，都需要先创建一个图形。
matplotlib
qq_51250393的博客
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导入matplotlib 和numpy,pandas一样，在导入matplotlib时我们也可以用一些常用的简写形式： import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt pyplot是最常用的画图模块接口，功能非常强大。 显示图像 开发环境的不同，显示图像的方式也就不一样，一般有三种开发环境，分别是脚本、IPython shell、IPython Notebook。 在脚本中使用matplotlib进行可视化时显示图像可以使用pl
可视化篇（一）———使用matplotlib绘制常用3D图形及案例
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可视化篇（一）———使用matplotlib绘制常用3D图形及案例摘要（一）添加matplotlib 3D模块（二）3d图中绘制曲线（三）3d图中绘制散点图（四）3d图中绘制线框图（五）3d图中绘制曲面图（六）3d图中绘制三角表面图（七）3d图中绘制等高线（八）3d图中绘制条形图 摘要 本文通过学习matplotlib绘制3d图形的官方文档，总结了常用的3d图形，以及针对每类图形，通过一个小案例进行可视化。 官方文档 （一）添加matplotlib 3D模块 从工具箱中导入绘制3D图所需要的坐标轴模块。 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D impor
python—-Matplotlib数据可视化基础(学习笔记)
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Matplotlib数据可视化 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #导入库 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' ## 设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 基本语法 data = np.arange(0,2,0.01) #0到2，步长为0.01的数组 plt.title('title') #添加标题 plt.xlabel('x-title')#添加x轴的名称 plt.ylabel('y-title')#添加y轴
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Matplotlib图形配置——设置注释 任务描述 相关知识 添加注释 文字、坐标变换 编程要求 测试说明 任务描述 本关任务：掌握matplotlib设置注释的几种方法和文字坐标变换，并能够应用到图形中。 相关知识 有的时候单单使用图形无法完整清晰的表达我们的信息，matplotlib提供了文字、箭头等注释可以突出图形中重点信息。 添加注释 为了使我们的可视化图形让人更加容易理解，在一些情况下辅之以少量的文字提示和标签可以更恰当地表达信息。matplotlib可以通过plt.txt/ax.tx
python Matplotlib图形配置
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文章目录1、csv文件读取2、DataFrame常用函数3、修改默认配置rcParams4、将坐标轴刻度调整为需要的位置与格式 1、csv文件读取 使用函数：pd.read_csv(“file_name”),此函数的返回值是DataFrame 2、DataFrame常用函数 分组函数groupby 该函数最棒的一点就是能够分组地使用DataFrame的一些常用函数 样题：https://www.educoder.net/tasks/3bqg5w4yhipl. A题代码如下： plt.figu
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上述代码片段中包含了几个重要的部分：首先是引入了 `numpy` 和 `matplotlib.pyplot` 这两个核心组件；接着通过调用 `np.linspace()` 构建了一个平滑变化的自变量序列，并计算对应的正弦函数值作为因变量；最后借助...
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科学计算可视化也称为可视化，其定义为：“可视化是一种计算方法，它将符号或数据转换为直观的几何图形，便于研究人员观察其模拟和计算过程。可视化包括了图像综合，这就是说，可视化是用来解释输入到计算机中的图像数据，并从复杂的多维数据中生成图像的一种工具。”科学计算可视化的实现可以大大加快数据的处理过程，使每日每时都在产生的庞大数据得到有效的利用；可以在人与数据、人与人之间实现图象通信，而不是文字通信或数字通信；
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在IPython shell中使用matplotlib可视化非常方便，使用%matplotlib命令启动matplotlib模式。matplotlib的matlab接口许多语法都和MATLAB类似，所以使用过MATLAB的朋友们想必很快就能上手matplotlib。在深入使用matplotlib之前你需要知道几个matplotlib技巧，这些技巧能帮助你更快速掌握matplotlib。本关任务：掌握matplotlib的基本使用技巧，并能简单使用matplotlib进行可视化。导入matplotlib。
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读完全文，一定会掌握matplotlib的用法，let’s go！本文包括图像的保存，导入库，线型图，直方图，散点图，饼图等，基本上能用到的都会涉及！提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考本文就简单介绍一下matplotlib的常用图形使用方法，大家仅供参考。
头歌Matplotlib接口和常用图形
11-17
Matplotlib是Python中最流行的科学可视化库之一，它提供了一个高级的、交互式的接口来创建各种图表和图形，包括线图、散点图、柱状图、直方图等。其核心接口主要是通过`pyplot`模块，这个模块提供了很多简单的函数，如`plot()`、`scatter()`、`bar()`和`hist()`等，使得创建基本图形变得非常直观。 以下是Matplotlib接口的一些关键点： 1. **Pyplot接口**：这是Matplotlib最常用的接口，通常被称为"魔术函数"，因为它允许用户直接调用如`plt.plot(x, y)`这样的简短命令来绘制图形。它将绘图操作封装在一个函数调用内，方便快速生成初步的结果。 2. **Artist系统**：除了魔术函数外，Matplotlib还支持更底层的Artist系统，这是一个自底向上的设计，允许对图形的每个元素进行精细控制，适合对复杂图形进行定制。 3. **Subplots**：可以轻松创建多张子图在同一画布上，这在需要比较多个数据集或实验结果时非常有用。 4. **样式和主题**：Matplotlib支持多种预设样式以及自定义主题，可以改变图形的整体外观。 5. **保存和显示**：`savefig()`用于保存图形到文件，`show()`则用于在屏幕上显示图形。
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