plt.tight_layout() plt.show() # 如果需要保存图形,可以使用以下代码 # plt.savefig('multiple_plots.png', dpi=300) 完整代码如下: python import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据集 x1 = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [1, 4, 9, 16, 25] x2 = [1, 2, 3, 4, 5] y2 = [2, 3...
import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [1, 2, 3, 4, 5] y2 = [5, 4, 3, 2, 1] # 画图 plt.plot(x, y1, label='Line 1') plt.plot(x, y2, label='Line 2') # 添加标题和图例 plt.title('Multiple Line Plots') plt.legend() # 显示图...
箱线图(Box Plot)是一种常用的数据可视化方式,用于展示数据的分布情况和异常值检测。箱线图由五个统计量组成:最小值、第一四分位数(Q1)、中位数(Q2)、第三四分位数(Q3)和最大值。 Step1:箱体图的Python示例代码 import matplotlib.pyplot as plt # 准备多个数据集 data1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6,...
1,1000)data2=np.random.normal(1,1.5,1000)data3=np.random.normal(-1,0.5,1000)# 创建图形plt.figure(figsize=(10,6))# 绘制多组小提琴图plt.violinplot([data1,data2,data3],showmeans=True,showmedians=True)# 设置标题和标签plt.title('Multiple Violinplots - how2matplotlib.com')plt.ylabel(...
本文主要讲述python主流绘图工具库的使用,包括matplotlib、seraborn、proplot、SciencePlots。以下为本文目录: 2.1 Matplotlib2.1.1 设置轴比例2.1.2 多图绘制2.2 Seaborn2.2.1 lmplot2.2.2 histplot2.2.3 violi…
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # %matplotlib inline 1. 2. 3. 生成数据 #define some data x = np.linspace(0,10,100) # 100 points starting from 0 mu, sigma = 0, 0.1 # mean and standard deviation y = np.random.normal(mu, sigma, 100) # creating data of normal...
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # --- functions --- def function(row): randomlist = np.random.randint(1, 30, size=5) return pd.DataFrame({ 'wp': randomlist * row['ConstantA'], 'tempp': randomlist * row['ConstantB'], 'ycp': randomlist ...
import matplotlib.pyplot as plt #generate some random data data = np.random.randn(200) ## 产生200个 标准正态分布数字, d = [data, data] ### 两组一样的数字; list #plot box = plt.boxplot(d, showfliers=False) ## 画盒图 plt.xticks([]) ...
从库的名字不难看出,言简意赅,一定程度上借鉴了python下的matplotlib的命名。 省略中间环节,直接附上库的一些链接: plotlib github仓库 plotlib 网站 plotlib 文档 plotlib cartes.io页面 plotlib是一个Rust下用于绘制通用数据的可视化的库,从库的github的介绍来看,plotlib还是处于早期。 现阶段plotlib可以实现以下...
You can draw multiple scatter plots on the same plot. Following example demonstrates how to draw multiple scatter plots on a single plot. example.py </> Copy import matplotlib.pyplot as pyplot # data a = [2,4,6,8,10,11,11.5,11.7] ...