matplotlib的教程一般都包含OO或者pyplot两种方法,两种都可以,但是需要注意的是不要混合使用。通常,pyplot用在interactive plotting像jupyter notebook里面,OO-style用在non-interactive像函数或脚本里面能够在大项目里重用的。 在老版本的matplotlib里面还有一个pylab的interface,现在比较少用。
Create publication quality plots. Make interactive figures that can zoom, pan, update. Customize visual style and layout. Export to many file formats . Embed in JupyterLab and Graphical User Interfaces. Use a rich array of third-party packages built on Matplotlib. Matplotlib安装 Python包管理器pip...
import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4] y = [1, 4, 9, 16] plt.plot(x, y) plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y轴') plt.title('折线图示例') plt.show() 交互式绘图 使用matplotlib的mpl_interactive模式可以实现交互式绘图。以下是一个使用mpl_interactive模式的例子: import matpl...
支持窗口界面和jupyter notebook中渲染,以折线图mpl_interactions.ipyplot.plot为例 交互后端qt中渲染图形 魔法命令%matplotlib qt调用qt后端,此时可点击界面按钮修改图形的线型、marker、颜色、坐标轴等等属性。 # 魔法命令调用qt后端 %matplotlib qt import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib...
一、安装jupyter matplotlib入门之前,先安装好jupyter。这里只提供最为方便快捷的安装方式:pip install jupyter。 启动jupyter也十分简单:jupyter notebook 执行命令后,自动启动服务,并自动打开浏览器,jupyter就长这样 找到你想要的目录,右上角new-->python3新建一个可以执行python3代码的jupyter文件 ...
# tbtn2.observe(plot2, names='value') display(self.ui, out1, out2) 在jupyterlab中显示按钮点击可显示或关闭matplotlib绘图 1 2 3 4 5 6 # 交互式绘图需要安装 pip install ipympl %matplotlib widget fromplt_testimportPltTest pt=PltTest() ...
书接上回,聊完了Jupyter Notebook,接下来我们聊聊这个实际参与画图的matplotlib中的一些小技巧。 Matplotlib的工作模式 Matplotlib的工作模式就是接收到命令行并解析执行的方式,分为交互模式和非交互模式。交互模式即为每一个语句完成后会自动执行,图形会自动更新。非交互式模式是知道有命令提示开始执行,才开始执行程序显...
Matplotlib是Python的一个2D图形库,能够生成各种格式的图形(诸如折线图,散点图,直方图等等),界面可交互(可以利用鼠标对生成图形进行点击操作),同时该2D图形库跨平台,即既可以在Python脚本中编码操作,也可以在Jupyter Notebook中使用,以及其他平台都可以很方便的使用Matplotlib图形库,而且生成图形质量较高,甚至可以...
本文中的所有工作都是使用Jupyter notebook完成的,其中的plotyl+cuffilinks可以在离线模式下运行。 在使用pip命令安装了plotly和cufflinks之后,在Jupyter中运行以下命令: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Standard plotly importsimportplotly.plotlyaspyimportplotly.graph_objsasgo ...
补充:jupyter的魔法函数 利用jupyter notebook非常方便,下面是一些常用的魔法函数。 %matplotlib inline 优点:将inline作为后端传递,可强制在浏览器中呈现图形。局限:是无法在render后修改图形。(换句话说,一旦图片绘制完毕,无法进一步添加标题等零件。) %matplotlib notebook notebook后端能够克服创建图片后无法修改的问题...