一、基本绘图2D 1.1 线 利用plot()函数画出一系列点,并用线连接起来: import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdfig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 6))ax1, ax2, ax3, ax4 = axes.flatten()x = np.linspace(0, np.pi)y_sin = np.sin(x...
importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npimportmatplotlib#随机生成(10000,)服从正态分布的数据data = np.random.randn(10000)#data:绘图数据#bins:直方图的长条形数目,默认为10。#density:是否将得到的直方图向量归一化,density默认为0代表不归一化,显示频数;density=1表示归一化,显示频率。#facecolor:长条形...
19. 哑铃图 (Dumbbell Plot) 四、分布 (Distribution) 20. 连续变量的直方图 (Histogram for Continuous Variable) 21. 类型变量的直方图 (Histogram for Categorical Variable) 22. 密度图 (Density Plot) 23. 直方密度线图 (Density Curves with Histogram) 24. Joy Plot 25. 分布式包点图 (Distributed Dot ...
2D直方图、2D条形图、3D散点图、3D直方图、3D条形图、树形图和多轴图等。
你可能注意到运行上面代码时有输出<matplotlib.lines.Line2D at ...>。matplotlib会返回引用了新添加的子组件的对象。大多数时候,你可以放心地忽略这些输出。这里,因为我们传递了label参数到plot,我们可以创建一个plot图例,指明每条使用plt.legend的线。 笔记:你必须调用plt.legend(或使用ax.legend,如果引用了轴的话...
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 以下内容来自「Github」,为《PythonDataScienceHandbook[1]》(Python 数据科学手册[2])第四章「Matplotlib...
2. 基本绘图2D 2.1 线 plot()函数画出一系列的点,并且用线将它们连接起来。看下例子: x = np.linspace(0, np.pi) y_sin = np.sin(x) y_cos = np.cos(x) ax1.plot(x, y_sin) ax2.plot(x, y_sin, 'go--', linewidth=2, markersize=12) ...
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 以下内容来自「Github」,为《PythonDataScienceHandbook[1]》(Python 数据科学手册[2])第四章「Matplotlib...
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。 以下内容来自「Github」,为《PythonDataScienceHandbook[1]...
参考:How to plot two histograms together in Matplotlib Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了强大而灵活的工具来创建各种类型的图表。在数据分析和统计学中,直方图是一种常用的图表类型,用于展示数据的分布情况。有时,我们需要在同一张图上绘制两个直方图以进行比较。本文将详细介绍如何使用Matplotlib...