使用plt.contour(X, Y, Z)绘制等高线图,其中X和Y表示坐标点的网格,Z表示对应位置的数据值。 10. 极坐标图(Polar Plot) 使用极坐标而不是直角坐标来显示数据,常用于显示周期性数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl
boxplot:箱线图,展示数据的中心、散布和异常值。 contour, contourf:等高线图,探索数据的三维结构。 imshow:显示图像数据,让视觉效果更直观。 pcolor, pcolormesh:伪彩色图,展示数据的多样性和复杂性。 stem:茎叶图,清晰展示数据的每个细节。 step:阶梯图,展示数据随时间或其他变量的变化。 polar:极坐标图,探索数...
plt.contour(X, Y, Z) plt.title('Contour Plot') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 10. 极坐标图(Polar Plot) 极坐标图用于显示极坐标数据。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np theta = np....
10. 极坐标图(Polar plot) importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 生成数据r = np.arange(0,2,0.01)theta =2* np.pi * rplt.subplot(111, polar=True)plt.plot(theta, r)plt.title('Polar Plot')plt.show() 11. 误差条形图(Error bar plot) import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as ...
Under-Plot Area和Under-Plot Area - 2小节则探讨了如何填充图表下方的区域，为图表增添更多的视觉效果。Polar Plots小节则带领我们进入了极坐标图的世界，这种图表类型对于展示周期性数据非常有效。最后，Matplotlib with Style小节则教会了我们如何使用预设的样式来快速美化我们的图表。三、探索三维世界：3D可视化 当我们...
Mplot3d:它用于 3D 绘图; Natgrid:这是 Natgrid 库的接口,用于对间隔数据进行不规则的网格化处理。 Matplotlib.pyplot接口汇总 绘图类型 函数名称 描述 Bar 绘制条形图 Barh 绘制水平条形图 Boxplot 绘制箱型图 Hist 绘制直方图 his2d 绘制2D直方图 Pie 绘制饼状图 Plot 在坐标轴上画线或者标记 Polar 绘制极坐标...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成数据theta=np.linspace(0,2*np.pi,100)r=np.random.rand(100)# 创建极坐标系图表fig,ax=plt.subplots(subplot_kw=dict(projection='polar'))# 绘制散点图ax.scatter(theta,r)# 设置标题ax.set_title('How2matplotlib.com - Basic Polar Scatter Plot')plt...
plt.boxplot(data,notch,position) 箱型图 plt.bar(left,height,width,bottom) 条形图 plt.barh(width,bottom,left,height) 横向条形图 plt.polar(theta,r) 极坐标图 plt.pie(data,explode) 饼图 plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs) 功率谱密度图 plt.specgram(x,NFFT=256,pad_to,F) 谱图 plt.cohere...
x=np.linspace(-5,5,100)y=np.linspace(-5,5,100)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))plt.figure(figsize=(10,8))CS=plt.contour(X,Y,Z)plt.clabel(CS,inline=True,fontsize=10)plt.title('Contour Plot with Labels - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X')plt.ylabel...
# polar=True 这里一定要设置为极坐标格式 ax = fig.add_subplot(111, polar=True) ax.plot(angles, values, marker='o', color='r', linewidth=2) # 绘制折线图 ax.fill(angles, values, color='b', alpha=0.25) # 填充蓝色颜色 ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels) # 添加每个特征...