axis('equal') #修正为正圆 设置x,y轴刻度一致,这样饼图才能是圆的 plt.show() 箱型图(boxplot) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(211) ax2 = fig.add_subplot(212) np.random.seed(100) data = np.random.normal(size=1000, loc=...
tick_params(axis='both', labelsize=12) plt.show() 图37 38 交叉相关图 (Cross Correlation plot) 交叉相关图显示了两个时间序列相互之间的滞后。 图38 39 时间序列分解图 (Time Series Decomposition Plot) 时间序列分解图显示时间序列分解为趋势,季节和残差分量。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 ...
X=np.pad(arr[:,0].astype(float), (0, nrow_size*col_len - arr[:,0].size), mode='constant', constant_values=np.nan).reshape(nrow_size,col_len) mask_append_val=0 # This value must equal to 1 for masking arrshape=np.pad(arr[:,1].astype(float), (0, nrow_size*col_len - ...
pctdistance=0.4,shadow=True,labeldistance=0.8,startangle=30,radius=1.3, counterclock=False,textprops={'fontsize':20,'color':'black'}) 13、将饼图显示为正圆形,plt.axis( ); plt.axis('equal') 14、添加图例,plt.legend( ); plt.legend(loc="upper right",fontsize=10,bbox_to_anchor=(1.1,1.0...
例如,如果你想要绘制两个变量之间的关系,查看下面 Correlation 部分;或者如果你想展示某个变量的动态变化,查看下面的 Change 部分。 一个美丽的图表应该: 提供准确、有需求的信息,不歪曲事实;设计简单,获取时不会太费力;美感是为了支持这些信息,而不是为了掩盖这些信息;不要提供太过丰富的信息与太过复杂的结构。
例如,如果你想要绘制两个变量之间的关系,查看下面 Correlation 部分;或者如果你想展示某个变量的动态变化,查看下面的 Change 部分。 一个美丽的图表应该: 提供准确、有需求的信息,不歪曲事实; 设计简单,获取时不会太费力; 美感是为了支持这些信息,而不是为了掩盖这些信息; 不要提供太过丰富的信息与太过复杂的结构...
# libraryimportmatplotlib.pyplotasplt# --- 步骤一# create data# 创建数据size_of_groups=[12,11,3,30]# 设置等比例轴,x和y轴等比例plt.axis('equal')# Create a pieplot# 创建饼图plt.pie(size_of_groups);plt.show(); 然后在饼图中间添加一个白色的圆,就能够得到圆环图 # ...
ax_main.title.set_fontsize(20) foritemin([ax_main.xaxis.label, ax_main.yaxis.label] + ax_main.get_xticklabels() + ax_main.get_yticklabels()): item.set_fontsize(14) xlabels = ax_main.get_xticks().tolist() ax_main.set_...
[i]) plt.text(df.shape[0]+1, df.values[-1], column, fontsize=14, color=mycolors[i]) # Draw Tick lines for y in range(y_LL, y_UL, y_interval): plt.hlines(y, xmin=0, xmax=71, colors='black', alpha=0.3, linestyles="--", lw=0.5) # Decorations plt.tick_params(axis=...
'ytick.labelsize': med, 'figure.titlesize': large} plt.rcParams.update(params) plt.style.use('seaborn-whitegrid') sns.set_style("white") %matplotlib inline # Version print(mpl.__version__)#> 3.0.0 print(sns.__version__)#> 0.9.0 ...