
Matplotlib数据可视化
ohcezzz
这个作者很懒,什么都没留下…
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Python数据可视化1-简单画图
简单的画图 代码:import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 在[0,1]之间间隔相等取样x = np.linspace(0, 1, 5)y = 2*x + 1# 使用指定xy画图plt.plot(x, y)# 显示图像plt.show()...原创 2018-06-13 12:28:22 · 752 阅读 · 0 评论 -
Python数据可视化2-多figure显示
这里显示两个figure,即两个窗口,第一个figure显示一个函数,第二个figure显示两个函数 代码:import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 定义数据x = np.linspace(-3, 3, 50)y1 = 2*x + 1y2 = x**2# 第一个figureplt.figure()plt.plot...原创 2018-06-13 12:39:48 · 21193 阅读 · 4 评论 -
Python数据可视化3-坐标轴设置
坐标轴设置import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 定义数据x = np.linspace(-3, 3, 50)y1 = 2*x + 1y2 = x**2# 定义figureplt.figure()# 绘图(x,y2)plt.plot(x, y2)# 绘图(x,y1)plt.plot(x, y1, color...原创 2018-06-13 13:08:16 · 13356 阅读 · 2 评论 -
Python数据可视化4-坐标轴调整
将x轴或者y轴横移。import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 定义数据x = np.linspace(-3, 3, 50)y1 = 2*x + 1y2 = x**2# 定义figureplt.figure()# 绘图(x,y2)plt.plot(x, y2)# 绘图(x,y1)plt.plot(x, y1, ...原创 2018-06-13 13:52:01 · 8443 阅读 · 0 评论 -
Python数据可视化5-legend图例说明
对于每一个函数有自己的说明import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 设置数据x = np.linspace(-3, 3, 50)y1 = 2*x + 1y2 = x**2plt.figure()# set x limitsplt.xlim((-1, 2))plt.ylim((-2, 3))# set new...原创 2018-06-13 14:01:41 · 1852 阅读 · 0 评论 -
Python数据可视化6-图表注释说明
在图表自定义相关的说明import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 设置数据x = np.linspace(-3, 3, 50)y = 2*x + 1# 定义figure,绘图plt.figure(num=1, figsize=(8, 5),)plt.plot(x, y,) # plt.scatter(x, y,) 散...原创 2018-06-13 14:46:47 · 1784 阅读 · 0 评论 -
Python数据可视化7-透明度设置
设置坐标刻度透明度import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 设置数据x = np.linspace(-3, 3, 50)y = 0.1*x# 绘图plt.figure()plt.plot(x, y, linewidth=10, zorder=1) # set zorder for ordering the ...原创 2018-06-13 15:04:04 · 30920 阅读 · 0 评论 -
Python数据可视化8-散点图
随机生成一些散点,并绘图import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npn = 1024 # data size# 正太分布X = np.random.normal(0, 1, n)Y = np.random.normal(0, 1, n)T = np.arctan2(Y, X) # 根据xy值设置颜色plt....原创 2018-06-13 15:20:37 · 1151 阅读 · 0 评论 -
Python数据可视化9-柱状图
随机生成数据,以柱状图形式显示import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npn = 12X = np.arange(n)# np.random.uniform(0.5, 1.0, n) 在[0.5 1.0)随机生成n个浮点数Y1 = (1 - X / float(n)) * np.random.uniform(0.5, 1.0,...原创 2018-06-13 15:34:06 · 1768 阅读 · 0 评论