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进行数据分析和可视化的基本方法,并绘
plt.bar_label(data, labels=np.array(map(str, data)) 完整代码如下所示: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = np.array([10, 20, 30]) plt.bar(range(len(data)), data) plt.bar_label(data, labels=np.array(map(str, data)) plt.show() 运行这段代码将生成一个柱状...
import matplotlib.patches as mpatches fig,ax = plt.subplots() xy1 = np.array([0.2,0.2]) xy2 = np.array([0.2,0.8]) xy3 = np.array([0.8,0.2]) xy4 = np.array([0.8,0.8]) circle = mpatches.Circle(xy1,0.05) #xy1 圆心 rect = mpatches.Rectangle(xy2,0.2,0.1,color='r') #xy...
1. Matplotlib 简介和安装 Matplotlib 是一个 Python 库,可以轻松绘制静态、动态和交互式图表。它提供了灵活的绘图功能,尤其在数据科学和数据分析领域应用广泛。 安装Matplotlib 在安装 Python 环境后,可以使用 pip 安装 Matplotlib: pip install matplotlib 安装完成后,可以通过以下方式导入 Matplotlib: importmatplotlib.p...
python修改matlibplot关闭坐标轴 matplotlib设置坐标轴标签,1、图标常用的辅助元素2、设置坐标轴的标签、刻度范围和刻度标签3、添加标题和图例4、显示网格5、添加参考线和参考区域6、添加注释文本1、图标常用的辅助元素2、设置坐标轴的标签、刻度范围和刻度标签 2.1、
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 防止中文标签乱码 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 生成示例数据 data = np.random.randint(1, 10, 100) # 随机生成100个介于1到9之间的整数 ...
importmatplotlib.pyplotasplt x=[1,2,3,4,5]y=[10,20,15,25,30]plt.plot(x,y,'ro')foriinrange(len(x)):plt.text(x[i],y[i],str(y[i]),fontsize=12,color='blue',ha='center',va='bottom')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.title('Data Labels')plt.grid(True)plt.show() ...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #设置字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #准备数据 data = np.random.randint(100, 500, 7) #随机生成7个数据、随机生成100-500之间的整数 labels = ['苹果', '香蕉', '桃子', ...
Seaborn是基于Matplotlib的统计数据可视化库,它提供了更简单的接口和更美观的默认样式。以下是一个使用Seaborn创建直方图的代码示例: import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据 data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5]
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def scatterplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title="", color = "r", yscale_log=False): # Create the plot object _, ax = plt.subplots() # Plot the data, set the size (s), color and transparency (alpha) ...