追逐阳光的风

等高线也是一种在二维平面上显示 3D 图像的方法。等高线有时也被称为 “Z 切片”，如果您想要查看因变量 Z 与自变量 X、Y 之间的函数图像变化（即 Z=f(X,Y)），那么采用等高线图最为直观.

饼图（pie plot），或称饼状图，在日常的工作、商业活动、数据分析等领域中饼图是应用最广泛的一种数据展示的方式，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量，每个区块（圆弧）表示该分类占总体的比例大小，所有区块（圆弧）的加和等于100%。

通过箱形图，可以查看有关数据的基本分布信息，例如中位数，平均值，四分位数，以及最大值和最小值，但不会显示数据在整个范围内的分布，因此可以通过提琴图可以进一步的了解数据的分布状态以及概率密度。在实际的数据分析中可以结合箱型图和提琴图进行数据的分析。

文章目录折线图：plot函数示例说明：扩展应用1、 线条风格线条颜色线条样式线条粗细2、数据点标记marker2、多组数据总结：折线图：折线图（line chart）是我们在数据分析、数据展示中经常使用的一种图表，它可以直观的反映数据的变化趋势。与绘制柱状图、饼状图等图形不同，Matplotlib 并没有直接提供绘制折线图的函数。线图适用于分析数据随时间变化的趋势。例如，分析商品销量随时间的变化，预测未来的销售情况。通过matplotlib.pyplot.plot函数来绘制折线图，plot函数已经.

文本以及后续的系列文章中均会使用到numpy这个库，numpy是Python的一种开源的数值计算扩展，主要用来生产一些随机数作为绘图的原始数据。具体和安装matplotlib类似，可以参考安装Matplotlib这篇文章。文章目录条形图：一、bar函数1. 函数定义：2、bar的详细定义：二、示例说明：三、扩展应用1、 柱体颜色2、设置柱体描边3、设置柱体描边填充4、堆积条形图5、并列条形图5、水平条形图6、正负条形图总结条形图：长条图（英语：bar chart），亦称条图（英语：bar gr..

文本以及后续的系列文章中均会使用到numpy这个库，numpy是Python的一种开源的数值计算扩展，主要用来生产一些随机数作为绘图的原始数据。具体和安装matplotlib类似，可以参考安装Matplotlib这篇文章。文章目录直方图一、hist函数说明1、函数定义：2、hist的详细定义：二、示例说明：三、扩展应用1、增加不同长条形的色彩映射2、显示多个数据的直方图3、双变量直方图直方图直方图（英语：Histogram）是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是..

文章目录散点图scatter函数1、函数定义：2、scatter的详细定义：示例说明：1）正相关2）负相关3）不相关扩展应用：1、添加图列2、标记点符号3、三维散点图4、添加边界5、散点直方图总结散点图Scatter chart(PointGraph, X-Y Plot, Scatter Chart或者 Scattergram）是绘图中最常见的图形类型之一，通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中，可以通过观察两个变量的数据分析，发现两者的关系.

文章目录一、import包二、全局配置三 创建画布 figure1、plot函数使用：函数说明2、坐标轴范围同时设置x,y两轴的范围分别设置两轴的范围3、 刻度设置：普通刻度4、 添加文本的刻度主次刻度设置5、图例6、spines设置7、多图的处理8、 常用的对象：总结一、import包atplotlib包含有很多的模块，在具体使用的时候根据需要导入依赖的模块。通过将matplotlib包导入重命名为“mpl”，pyplot模块命名为“plt”，其中ticker为坐标轴刻度相关的模块。最基本的导入p.

文章目录一、pip安装二、conda安装1、anaconda navigator安装2、condan命令安装一、pip安装运行如下的命令即可pip install matplotlib二、conda安装Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等。conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。推荐使用anaconda进行安装，通过anaconda可以对多个不同版.

文章目录一、为什么需要数据可视化？二、matplotlib简介三、 matplotlib 可视化的结构四、matplotlib的构成五、 示例代码一、为什么需要数据可视化？无论是工作，学习，生活中都会遇到各种数据：年度预算数据，项目人力成本数据，实验记录数据，投资收益等等。当直接面对各种数据的时候，无法直观的反映出各种数据间的关系，因此就需要借助各种图表来对数据进行可视化的展示。选择合理的数据图表，比用数据和文字描述更明了、更容易理解，将数据转换成图表的形式呈现，可以帮助我们更好地了解数据之间的关.