plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 8, alpha=.75, cmap=plt.cm.cool)#8 表示半数量 # use plt.contour to add contour lines C = plt.contour(X, Y, f(X, Y), 8, colors='black', linewidth=.5) plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10) plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()...
importplotly.graph_objects as goimportpandas as pd#load datasetdf = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/volcano.csv")#create figurefig =go.Figure()#Add surface tracefig.add_trace(go.Surface(z=df.values.tolist(), colorscale="Viridis"))#Update plot sizing...
importplotly.graph_objects as goimportpandas as pd#load datasetdf = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/volcano.csv")#create figurefig =go.Figure()#Add surface tracefig.add_trace(go.Surface(z=df.values.tolist(), colorscale="Viridis"))#Update plot sizing...
plot3(X,Y,Z,’PropertyName’,PropertyValue, …):在PropertyName所规定的曲线属性下,绘制以X,Y,Z为x,y,z坐标的三维曲线 plot3(X1,Y1,Z1,’PropertyName1′,PropertyValue1,X2,Y2,Z2,’PropertyName2′,PropertyValue2): 注:plot3指令用来表现的是单参数的三维曲线,而非双参数的三维曲线 Python theta...
# Plot contour cp = plt.contourf(lons, lats, tec, transform=ccrs.PlateCarree(), cmap='jet') ax.coastlines() # Add a color bar plt.colorbar(cp) # Set figure extent & ticks ax.set_extent([-180, 180, -87.5, 87.5]) ax.set_xticks([-180, -150, -120, -90, -60, -30, 0, ...
Box Plot箱线图 箱线图（Box plot）也称箱须图（Box-whisker Plot）、箱线图、盒图，可以用来反映一...
等高线图:pyplot.contour 误差线:pyplot.errorbar 柱形图:pyplot.hist 水平柱状图:pyplot.hist2d 饼状图:pyplot.pie 量场图: 散点图:pyplot.scatter 一些比较常用的参数: alpha=设置线型的透明度,从 0.0 到 1.0 color=设置线型的颜色 fillstyle=设置线型的填充样式 ...
sns.kdeplot(df['sepal_width']) plt.show 使用Seaborn的kdeplot进行绘制,结果如下。 03. 直方图 直方图,可视化一组或多组数据的分布情况。 importseabornassns importmatplotlib.pyplotasplt # 加载数据 df = sns.load_dataset('iris', data_home='seaborn-data', cache=True) ...
plotpy-tests.desktop libname: plotpy -> PlotPy Sep 29, 2023 pyproject.toml Update Cython req in dev dependencies to >=v3.0 Nov 7, 2024 requirements.txt Update changelog and requirements for Cython 3.0 support Nov 7, 2024 setup.py
离线绘图又有plotly.offline.plot()和plotly.offline.iplot()两种方法,前者是以离线的方式在当前工作目录下生成html格式的图像文件,并自动打开;后者是在jupyter notebook中专用的方法,即将生成的图形嵌入到ipynb文件中,本文即采用后面一种方式(注意,在jupyter notebook中使用plotly.offline.iplot()时,需要在之前运行...