Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果。matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlib.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt. 本文用python对一批运动员数据进行操作,读取数据、数据预处理、matplotlib数据可视化,熟悉用python进行数据分...
1. 什么是Matplotlib Matplotlib 是一个Python的 2D绘图库。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。 通过学习Matplotlib,可让数据可视化,更直观的真实给用户。使数据更加客观、更具有说服力。 Matplotlib是Python的库,又是开发中常用的库。 2. Matplotlib的...
在Python中,我们可以使用Matplotlib库来创建和显示各种图表,包括表格。Matplotlib是一个非常强大的库,用于创建高质量的图形和可视化数据。以下是一个简单的示例,说明如何使用Matplotlib绘制一个简单的表格。首先,确保已经安装了Matplotlib库。如果尚未安装,可以使用以下命令进行安装: pip install matplotlib 接下来,我们将使用M...
importmatplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['xtick.direction'] ='in'#将x周的刻度线方向设置向内plt.rcParams['ytick.direction'] ='in'#将y轴的刻度方向设置向内#plt.rcParams['xtick.direction'] = 'out' # 将x周的刻度线方向设置向外#plt.rcParams['ytick.direction'] = 'out' # 将y轴的刻度...
from matplotlib import pyplot as pltimport randomx = range(2, 26, 2) # x轴的位置y = [random.randint(15, 30) for i in x]# 设置图片大小plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)plt.plot(x,y)# plt.show()# 保存plt.savefig('./data/img/t1.png')我们依次来看这段代码，里面有我们认识的...
首先定位报错的具体代码,发现是导入matplotlib包报错,去掉那条命令后程序正常执行,然后继续尝试,import matplotlib没有问题,但是import matplotlib.pyplot会报错,刚开始以为是vs code配置python或者opencv环境问题,查看python解释器没有问题,该装的python扩展包也装上了的。然后尝试直接在jupyter中和cmd窗口中执行命令,一样报...
import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 创建折线图 plt.plot(x, y) # 显示图表 plt.show() 运行这段代码将会显示一个简单的折线图,横轴为x,纵轴为y。 1.3 图表的基本组件:标题、轴标签、图例 在Matplotlib中,你可以添加图表的基本组件,以...
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' #字体为宋体 matplotlib.rcParams['font.size']=20 #字号为20 a=np.arange(0.0,5.0,0.02) plt.xlabel('横轴:时间') plt.ylabel('纵轴:振幅') plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--') ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd 1. 2. 3. 4. 5. 6. #数据 x=[i for i in range(1,11)] y=[1,2,4,8,20,11,8,4,15,3] #画图 plt.plot(x,y) #显示图片(pycharm必须写) plt.show() ...
视频:【Python第三方库:matplotlib入门】 https://www.bilibili.com/video/BV1Dt421P74t/ ####1 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 3, 5, 8, 12] # 绘制折线图,并使用圆圈标记数据点,颜色为红色 plt.plot(x, y, marker...