matplotlib画图（完全版）

最新推荐文章于 2025-04-04 14:28:38 发布
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分类专栏： 图像视觉 文章标签： matplotlib python 开发语言
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本文汇总了多个资源，全面介绍matplotlib在Python中的绘图方法，包括基础操作、进阶技巧等，适合初学者和进阶者参考学习。

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Matplotlib-01-matplotlib画图方式|图形结构
qq_21478261的博客
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详细介绍matplolib.pyplot和面向对象绘图
Python知识分享第三十七天-Matplotlib画图
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x:要显示的刻度值y:要显示的刻度值# 增加以下两行代码# 构造x轴刻度标签x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]# 构造y轴刻度# 修改x,y轴坐标的刻度显示。
Matplotlib绘图（基础篇）
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matplotlib画图
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1、matplotlib概述 1.1、概念 matplotlib框架分为三层，这三层成了一个栈，上层调用下层。 【Backend后端层】 matplotlib API即位于该层，这些API用来在底层实现图形元素的一个个类： （1）FigureCanvas对象实现了绘图区域这一概念； （2）Renderer对象在FigureCanvas上绘图。 【美工层Artist】 图形中所有能看见的元...
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figure, ax基础 plt.***和ax.***的区别 我认为所有不先讲清楚plt.和ax. 两种画图方式的区别的教程都是耍流氓。一上来就告诉你，plt.figure(), plt.plot(), plt.show()，这么画就对了的，都是不负责任的表现！ 在matplotlib中，有两种画图方式： plt.figure()： plt.***系列。通过http://plt.xxx来画图，其实是取了一个捷径。这是通过matplotlib提供的一个api，这个plt提供了很多基本的function可
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文章目录一、散点图二、折线图 一、散点图 散点图用来表示两个变量间的关系 height=[160,170,175,186] weight=[49,50,55,58] plt.scatter(heigth,weight) #将x和y的数据变成列表，然后填到plt.scatter(x,y)中 plt.show() #股票价格波动 open,close=np.loadtxt('0001.csv',delimiter=',',skiprows=1,usecols=(1,4),unpack=True) chan
[ PyQt多线程并发/matplotlib库 ] : PyQt5使用matplotlib画图，并嵌入qt控件中，涉及使用消息队列与共享内存来进行进程间通信或线程间通信。
共享IT之美，共创机器未来
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matplotlib-绘制精美的图表
haoshen's blog
07-06 2680
 matplotlib-绘制精美的图表 matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备，并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中
【 Matplotlib绘图】
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Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一，可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表，可根据数据集（DataFrame，Series）自行定义x,y轴，绘制图形（线形图，柱状图，直方图，密度图，散布图等等），能够满足大部分需要。Matplotlib最早是为了可视化癫痫病人的脑皮层电图相关的信号而研发，因为在函数的设计上参考了MATLAB，所以叫做Matplotlib。官方文档：Matplotlib中最基础的模块是pyplot。
用matplotlib画图
foolpanda1168的专栏
05-26 291
matplotlib画数学图形，功能很丰富。 import matplotlib.pyplot as plt x=range(10) y=[k**2 for k in x] plt.plot(x,y,'go--',label='sample') plt.title('matplotlib',fonsize=20) plt.title('matplotlib',fontsize=20) plt....
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04-12 875
用matplotlib画图总是陷入这样的循环：某段时间需要处理数据画图时，matplotlib的用法忘记了，知乎微信一搜，看几篇博客，似乎又会了。画完图，隔段时间，下次遇到，又忘了。所以这一次想把画图的底层逻辑理一理。 首先就是fig、plt、ax的区别和联系了。 学习过程中遇到的几篇有启发的文章： matplotlib画图详解 matplotlib，先搞清plt/ax再画图 matplotlib刨根问底 在csdn上，搜matplotlib画图，可以看到这样的示例： 看每个人的博客都觉得有道理，但他们之间
Matplotlib绘图
ftmht的博客
05-18 211
Matplotlib绘图
matplotlib 画图Process finished with exit code -805306369 (0xCFFFFFFF)
01-17
### 解决 Matplotlib 绘图时出现退出码 -805306369 (0xCFFFFFFF) 当遇到 `matplotlib` 库绘图过程中出现异常并返回特定的退出码 `-805306369 (0xCFFFFFFF)` 时，这通常表明存在底层依赖冲突或其他配置问题。针对此类情况有几种常见解决方案。 #### 卸载并重新安装 Matplotlib 最直接的方法是尝试完全移除现有版本再重新安装最新稳定版： ```bash pip uninstall matplotlib pip install matplotlib ``` 此操作有助于修复因库文件损坏或不兼容引起的问题[^2]。 #### 更新 Python 和其他相关包 有时不仅仅是 `matplotlib` 自身存在问题，其依赖项也可能过期或与其他组件发生冲突。建议同步更新整个开发环境中涉及的数据科学栈工具链，特别是像 NumPy 这样的核心计算库以及可能间接影响图形渲染效果的相关模块。 对于 Anaconda 用户来说，则可以通过 conda 渠道执行全面升级命令来简化流程： ```bash conda update --all ``` 而对于纯 pip 环境下的项目而言，可考虑利用如下方式批量处理依赖关系： ```bash pip list --outdated | cut -d ' ' -f1 | xargs -n1 pip install -U ``` 注意，在某些特殊情况下仅通过 pip 来管理软件包可能会遭遇路径设置不当等问题，此时推荐切换至官方支持更完善的发行版如 Miniconda 或者完整版 Anaconda[^4]。 #### 调整后端设置 如果上述措施未能有效解决问题，还可以试着改变默认使用的绘图后端。Matplotlib 支持多种不同的后端实现形式，默认情况下会自动选择最适合当前系统的选项，但在跨平台移植期间偶尔会出现匹配失误现象。可以在脚本开头显式指定一个替代方案试试看： ```python import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') # 尝试更换为 Tkinter GUI 工具集驱动型后端 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2], [3, 4]) plt.show() ``` 另外还有诸如 Qt5、wxPython 等可供挑选的不同界面框架集成模式供测试验证[^1]。
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