import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 在Jupyter Notebook中嵌入Matplotlib图形:%matplotlib inline 当你在Jupyter Notebook中运行一个绘制图形的代码单元时,如果你在代码单元的开头添加了%matplotlib inline命令,那么生成的图形将直接嵌入到输出单元中,而不是在单独的窗口中显示。 1.figure函数 plt.figur...
matplotlib绘制图形 主要用于2-d图形绘制,也可以绘制3-d图形 绘制流程 1、创建画布 2、绘制图形 3、图形展示 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 以简单的折线图为例,绘制图形 # 1、创建画布 plt.figure() # 2、绘制图形 # 折线图---点 --->(x,y) # (x1,y1),(x2,y2),(x3...
10,1000) for i in range(4): lines += ax.plot(x,np.sin(x - i * np.pi / 2), styles[i],color='black') ax.axis('equal') # 设置第一个图例要显示的线条和标签 ax.legend(lines[:2],['line A','line B'], loc='upper right',frameon=False) # 创建第二个图例,通过...
2. 中文显示：需额外设置字体（见示例代码） 3. 交互式调试：在 Jupyter 中使用 `%matplotlib widget` 1. Style Consistency: Use `plt.style.use()` for uniform styling 2. Chinese Fonts: Requires extra font configuration 3. Interactive Debug: Use `%matplotlib widget` in Jupyter Matplotlib 是...
import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [1, 4, 9, 16, 25] y2 = [1, 2, 4, 8, 16] y3 = [25, 16, 9, 4, 1] # 绘制不同线条和图标组合 plt.plot(x, y1, color='b', linestyle='-', marker='o', label='Line 1') # 实线 + 圆形标记 plt.plot...
Getting Started with Matplotlib 先看个简单的例子,plot,即画线 画线,需要给出线上的点的坐标,然后Matplotlib会自动将点连成线 In [2]: x = range(6) In [3]: plt.plot(x, [xi**2 for xi in x]) 可以看到plot的参数是两个list,分布表示x轴和y轴的坐标点的list ...
import mplcyberpunk import matplotlib.pyplot as plt # 使用赛博朋克风样式 plt.style.use('cyberpunk') plt.figure(figsize=(8, 8)) # 散点图1 plt.scatter(x, y, marker='o') mplcyberpunk.make_scatter_glow() # 散点图2 plt.scatter(x, y2, marker='o', c='lime') mplcyberpunk.make_sc...
比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包,它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。 虽然用 matplotlib 可以很方便的得到数据的大致信息,但是如果要更快捷简单地制作可供发表的图表就不那么容易了。 就像Chris Moffitt 在“Python可视化工具简介”中提到的一样:...
对两个绘图工具Matplotlib和Plotly的使用将贯穿本教程。 Matplotlib的logo;Plotly的logo。 1. Matplotlib: 这一旧的绘图引擎驱动了众多先前的实验代码,其对工程师的支持已沦为过去。 2. Plotly:数据科学、数据分析以及我的职业生涯未来的绘图工具。 在整个过程中,plotly可以为用户提供更多的工具来保持图形的卓越和完整...
import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mplimport numpy as np# 生成数据x = np.random.randn(100)y = np.random.randn(100)# 散点图plt.scatter(x, y, s = np.power(10*x+20*y, 2), c = np.random.rand(100), cmap = mpl.cm.RdYlBu, marker = 'o', alpha = 0.3))plt.sh...