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【代码】python利用cartopy绘制带有经纬度的地图。

其中，shape = 21表示将点的形状设置为圆环，fill = "transparent"表示圆环内部透明填充，color = "red"表示圆环的颜色为红色，stroke = 2表示圆环的线宽为2。aes是"aesthetic"的缩写，用于ggplot2包中的函数，用来映射数据到图形属性，例如颜色、形状、大小等。学习笔记：Ternary choropleth maps。还可以设置不同行之间的比例：（如第三行是第一行的3倍）（2）加载点矢量数据，并显示在地图上。（3）根据某变量大小显示点的大小。

【代码】python绘制双变量热力等级图。

Plotting World Map Using Pygal in Python结果：参考资料：https://www.pygal.org/en/stable/documentation/types/maps/pygal_maps_world.html参考资料：https://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/结果：PlateCarree投影（Cartopy的默认投影）投影方式：Cartopy projection list具体投影类型可参考：https:/

【代码】seaborn绘图自己设置颜色。

转载：seaborn分类数据的绘制。

plt.errorbar()函数用于表现有一定置信区间的带误差数据。fmt: 数据点的标记样式以及相互之间连接线样式；capsize: 误差棒边界横杠的大小；mfc: 数据点的颜色；

无

GMT

python绘制地图

无

无

none

记录学习笔记，供自己学习！python绘图共享双轴代码：柱状图+折线图df = pd.read_excel('./1.xlsx',sheet_name = 'Sheet1')df1 = pd.read_excel('./1.xlsx',sheet_name = 'Sheet2')fig = plt.figure()ax1 = fig.add_subplot(111)#fig, ax1 = plt.subplots()ax1 = sns.barplot(x="Year",

1.seaborn 绘制热力图官方说明：https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.heatmap.html语法：seaborn.heatmap(data, *, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt=’.2g’, annot_kws=None, linewidths=0, linecolor=‘white’, cbar=True, cbar

转载很好的学习资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/448571003

转载：http://seaborn.pydata.org/examples/scatterplot_sizes.htmlScatterplot with continuous hues and sizes代码：import seaborn as snssns.set_theme(style="whitegrid")# Load the example planets datasetplanets = sns.load_dataset("planets")cmap = sns.cubeheli

绘图如何配色，显得高级？1.配色工具：https://learnui.design/tools/data-color-picker.html#divergent可以在线配图：2.一些较好的例子转自：高质量论文配图配色：https://blog.youkuaiyun.com/slandarer/article/details/1141571773.学术文章绘图常用颜色搭配...

0.语法seaborn.distplot(a=None, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, color=None, vertical=False, norm_hist=False, axlabel=None, label=None, ax=None, x=None)关键参数：norm_hist：若为True, 则直方图

1.python绘图解决出图不完整问题plt.savefig("test.png",dpi=500,bbox_inches = 'tight')#解决出图不完整问题plt.show()2.matlab绘图去除周边空白参考：https://blog.youkuaiyun.com/shanchuan2012/article/details/53980288（1）set(gca,'LooseInset',get(gca,'TightInset'))（2）set(gca,'LooseInset',get(gca,

1.设置图片大小MATLAB中分别用gcf和gca表示。如：set(gcf,’unit’,’centimeters’,’position’,[a b c d])；对图形的位置及大小进行设置。单位为厘米，大小为c 厘米×d 厘米，图形起点坐标为（a厘米，b厘米）表示左下点离显示器左侧边界a厘米，离下侧边界b厘米。将图形大小设置好之后，就需要设置实际的图在figure中的比例，这就需要对图形的坐标进行设置。set(gca,'Position',[.1 .2 .6 .65]);位置[.1 .2 .6 .6

1.使用方法：方法1：ax.legend([line1, line2, line3], ['label1', 'label2', 'label3'])方法2：line1, = ax.plot([1, 2, 3], label='label1')line2, = ax.plot([1, 2, 3], label='label2')ax.legend(handles=[line1, line2])2.设置位置信息3.bbox_to_anchorbbox (x, y, width, height

转载：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42749944/article/details/115026810df = pd.read_excel(r'./file.xlsx')fig, ax1 = plt.subplots()width = 0.4x1_list = []x2_list = []for i in range(len(df)): x1_list.append(i) x2_list.append(i + width)b1 = ax1.b

1.原理https://blog.youkuaiyun.com/m0_48405781/article/details/108420697Axes.bar(self, x, height, width=0.8, bottom=None, *, align=’center’, data=None, **kwargs)在绘制堆积图时，是在前一个的基础上累加的，即需要设置bottom参数。举例：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt lab

1.绘制多个子图fig, axs = plt.subplots(2, 2)axs[0, 0].plot(x, y)axs[0, 0].set_title('Axis [0, 0]')axs[0, 1].plot(x, y, 'tab:orange')axs[0, 1].set_title('Axis [0, 1]')axs[1, 0].plot(x, -y, 'tab:green')axs[1, 0].set_title('Axis [1, 0]')axs[1, 1].plot(x, -y,

add_axes为新增子区域，该区域可以座落在figure内任意位置，且该区域可任意设置大小。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure(figsize=(10,6))x = [2,4,6,8,10]y = [20,40,55,80,110]#ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.

绘制图例横放2.经纬网label只显示度分在格纲中选择建立的经纬网，选择属性，在“间隔”中选“度和十进制分”，在“标注”中选附加属性Additional property，在“秒”栏处的“显示零秒”的勾去掉。3.经纬网label添加E，N4.添加格网需要设置的属性5.Arcgis 山体阴影（1）坐标转换：地理坐标转投影坐标，否则后面会报错。WGS84地理坐标转UTM投影坐标：UTM投影是一种横轴割圆柱投影，圆柱割地球于南纬80度、北纬84度两条等高圈，被许多国家用作地形图的.

利用python绘制并列的条形图。（1）处理数据，计算每个区间的个数：（2）plt.bar函数绘制条形图：df = pd.read_excel('path of file ',sheet_name='Sheet1')area_class = df['name']lake_num = df['lake_number']TP_lake_num = df['TP_2020_lake_number']bar_width = 0.3 index_lake = np.arange(len(

1.绘制带有置信区间的拟合曲线分析-拟合-拟合曲线图-勾选之信贷（默认95%）；图片来源：https://www.originlab.com/index.aspx?go=Products/Origin/DataAnalysis/CurveFitting置信区间估计（confidence interval estimate）：利用估计的回归方程，对于自变量 x 的一个给定值 x0 ，求出因变量 y 的平均值的估计区间。预测区间估计（prediction interval estimate）：利用估计