# 添加特定分割线 ## vlines: vertical 垂直于 x 轴的线,在变量'经济总量'的均值处开始画, ## y 轴的范围[1.5, 3] plt.vlines(x=df['经济总量水平'].mean(), ymin=-1.5, ymax=3, colors='red', linewidth=2) plt.hlines(y=df['人均水平'].mean(), xmin=-4, xmax=6, colors='red', linewidth=2) # 背景网格 plt.grid(True) # 定制需求:隐去四周的边框...
mp.plot(xarray,yarray) mp.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 绘制水平线和垂直线 import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp # vertical 绘制垂直线::p.vlines(vval, ymin, ymax, ...) #参数:vval:与x相交的值,ymin:水平线的最低点对应y轴上的值,ymax:水平线的最高点对...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp # vertical 绘制垂直线 mp.vlines(vval, ymin, ymax)#列的位置,起点坐标y,终点坐标y # horizotal 绘制水平线 mp.hlines(xval, xmin, xmax)#行的位置,起点坐标x,终点坐标x #显示图表 mp.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. #基本绘图...
Trace0是Markers，Trace1是Lines和Markers，Trace3是Lines。然后把三种图放在Data这个列表里面，调用py.ipl...
做完上述数据加工之后,我们就可以调用plot_map()方法来进行山脊图的绘制,其主要参数如下: values:传入之前处理好的valueslabel:用于设置图像上叠加的文字标签内容label_x:0-1之间的浮点数,用于确立文字标签左下角相对于绘图区域的比例x坐标label_y:类似label_x,调整y坐标label_verticalalignment:调整文字标签在竖直方向...
("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/midwest_filter.csv")# As many colorsasthere are unique midwest['category']categories=np.unique(midwest['category'])colors=[plt.cm.tab10(i/float(len(categories)-1))foriinrange(len(categories))]# Step2:Draw Scatterplotwithunique ...
使用Matplotlib的plot()进行绘制,结果如下。11.二维密度图 二维密度图或二维直方图,可视化两个定量变量的组合分布。 它们总是在X轴上表示一个变量,另一个在Y轴上,就像散点图。 然后计算二维空间特定区域内的次数,并用颜色渐变表示。 形状变化:六边形a hexbin chart,正方形a 2d histogram,核密度2d density plots...
# Draw plot plt.figure(figsize=(14, 14), dpi=80) plt.hlines(y=df.index, xmin=0, xmax=df.mpg_z) for x, y, tex in zip(df.mpg_z, df.index, df.mpg_z): t = plt.text(x, y, round(tex, 2), horizontalalignment='right' if x < 0 else 'left', verticalalignment='center',...
‘line’ : line plot (default)#折线图‘bar’ : vertical bar plot#条形图‘barh’ : horizontal bar plot#横向条形图‘hist’ : histogram#柱状图‘box’ : boxplot#箱线图‘kde’ : Kernel Density Estimation plot#Kernel 的密度估计图,主要对柱状图添加Kernel 概率密度线‘density’ : same as ‘kde’...
# Draw plot importmatplotlib.patchesaspatches plt.figure(figsize=(14,16), dpi=80) plt.hlines(y=df.index, xmin=0, xmax=df.mpg_z, color=df.colors, alpha=0.4, linewidth=1) plt.scatter(df.mpg_z, df.index, color=df.colors, s=...