程序员经验分享-hwhale

数据分析之Matplotlib（一）简介

2023-05-16

Matplotlib简介

在这里插入图片描述
Matplotlib是一个Python 2D绘图库，可以生成各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。
具体介绍可参考matplotlib官网
在这里插入图片描述

通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。具体可查看官网Matplotlib中的示例图

  • 是专门用于开发2D图表(包括3D图表)
  • 使用起来及其简单
  • 以渐进、交互式方式实现数据可视化

Matplotlib可视化的作用
可视化是在整个数据分析的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。

  • 能将数据进行可视化,更直观的呈现
  • 使数据更加客观、更具说服力
    例如下面两个图为数字展示和图形展示：
    在这里插入图片描述

实现一个简单的Matplotlib画图

import matplotlib.pyplot as plt	#导入模块，plt约定俗成的命名

plt.figure(figsize=(6,4))
plt.plot([1,2,3,4],[4,3,9,10])
plt.show()

在这里插入图片描述

Matplotlib图像结构

在这里插入图片描述
容器层：画布，绘图区，坐标轴
Canvas画布，常规的绘图操作不会涉及这个部件
Figure图，可以通过Figure控制图像的大小
Axes绘图区，用来绘制图像的区域，里面有X/Y轴

辅助显示层：

标题，X/Y轴标题，网格，图例等

图像层：

根据数据绘制出来的内容

Matplotlib三层结构详解

1 容器层

容器层主要由Canvas(画布）、Figure（图形，绘图区）、Axes（轴）

Canvas（画布）底层的系统层，在绘图的过程中充当画板的角色，即放置Figure（绘图区）的工具

Figure是Canvas上方的第一层，也是需要用户来操作的应用层的第一层，在绘图的过程中充当画布的角色。

Axes是应用层的第二层，在绘图的过程中相当于画布上的绘图区的角色。

  • Figure:指整个图形(可以通过plt.figure()设置画布的大小和分辨率等)
  • Axes(坐标系):数据的绘图区域
  • Axis(坐标轴)：坐标系中的一条轴，包含大小限制、刻度和刻度标签

特点为：

  • 一个figure(画布)可以包含多个axes(坐标系/绘图区)，但是一个axes只能属于一个figure。
  • 一个axes(坐标系/绘图区)可以包含多个axis(坐标轴)，包含两个即为2d坐标系，3个即为3d坐标系
    在这里插入图片描述

2 辅助显示层

辅助显示层为Axes(绘图区)内的除了根据数据绘制出的图像以外的内容，主要包括

  • Axes外观(facecolor)
  • 边框线(spines)
  • 坐标轴(axis)
  • 坐标轴名称(axis label)
  • 坐标轴刻度(tick)
  • 坐标轴刻度标签(tick label)
  • 网格线(grid)
  • 图例(legend)
  • 标题(title)
    等内容。

该层的设置可使图像显示更加直观更加容易被用户理解，但又不会对图像产生实质的影响。
在这里插入图片描述

3 图像层

图像层指Axes内通过

  • plot（折线图）
  • scatter（散点图）
  • bar（柱状图）
  • histogram（直方图）
  • pie（饼图）
    等函数根据数据绘制出的图像。
    在这里插入图片描述

总结：

  • Canvas（画板）位于最底层，用户一般接触不到
  • Figure（画布）建立在Canvas之上
  • Axes（绘图区）建立在Figure之上
  • 坐标轴（axis）、图例（legend）等辅助显示层以及图像层都是建立在Axes之上

版权声明：
笔者博客文章主要用来作为学习笔记使用，内容大部分整理自互联网，如有侵权，请联系博主删除！

本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

matplotlib

数据分析之

数据分析之Matplotlib（一）简介 的相关文章

  • 使用 matplotlib 显示网格中的值

    我正在尝试为一些数据生成热图 我的代码如下所示 data basis 2007 2008 1 2 2 3 4 2 0 2 2 3 4 1 2 5 4 5 8 1 2 5 5 4 3 6 6 1 4 5 9 x header data 0 1

  • matplotlib 的上限/下限

    我想用误差线绘制一些数据点 其中一些数据点只有上限或下限 而不是误差线 所以我尝试使用索引来区分带有误差条的点和带有上限 下限的点 但是 当我尝试这样的事情时 errorbar x i y i yerr ymin i ymax i 我收到错

  • 如何删除在 Matplotlib 中使用鼠标悬停事件创建的绘图线？

    我在带有鼠标悬停事件的图中创建了一条垂直线和一条水平线 这些线旨在帮助用户选择在图中单击的位置 我的问题是 当鼠标移动到绘图上时 之前绘制的线条不会消失 有人可以解释我该怎么做吗 我在 OnOver 函数内绘制绘图后使用了 ax lines

  • 将 Matplotlib 输出保存到 Databricks 上的 Blob 存储

    我正在尝试使用此处提供的方法将 matplotlib 图形写入 Azure blob 存储 将 Matplotlib 输出保存到 Databricks 上的 DBFS https stackoverflow com questions 57

  • 为线条指定颜色

    我试图在 matplotlib 中绘制可变数量的行 其中 X Y 数据和颜色存储在 numpy 数组中 如下所示 有没有办法将颜色数组传递到绘图函数中 这样我就不必采取额外的步骤来单独为每条线分配颜色 我是否应该将 RGB 颜色数组转换为另

  • 使用每日频率格式化 x 轴

    我正在尝试获取每日数据图 我有 3 个月的数据 每天都很难指出 如何格式化 x 轴 以便我可以获得每个日期 可以使用以下命令更改主要刻度的频率set major locator mdates DayLocator interval 5 如下

  • 多行 x 刻度标签

    我正在尝试制作类似于此 Excel 示例的图 我想知道 x 刻度标签上是否有第二层 例如 5 年统计摘要 我知道我可以使用制作多行刻度标签 n但我希望能够独立地转换这两个级别 这很接近 fig plt figure figsize 8 4

  • 使用 matplotlib 从 TeX 创建数学表达式的图像

    使用 python 库 matplotlib 我发现了这个问题的解决方案 在 PyQt 中 很好地 显示代数表达式 https stackoverflow com questions 14097463 displaying nicely a

  • 将 matplotlib png 转换为 base64 以在 html 模板中查看

    背景 你好 我正在尝试制作一个简单的网络应用程序 按照教程计算阻尼振动方程 并将结果的 png 返回到 html 页面 然后将其转换为 Base64 字符串 Problem 该应用程序运行正常 只是在计算结果时返回损坏的图像图标 可能是因为

  • Shap - 颜色条不显示在摘要图中

    显示summary plot时 不显示颜色条 shap summary plot shap values X train 我尝试过改变plot size 当绘图较高时 会出现颜色条 但它非常小 看起来不应该 shap summary plo

  • 如何在 plt.show() 之后保持脚本运行[重复]

    这个问题在这里已经有答案了 之后plt show 我只想继续 但需要关闭弹出图 我该怎么做才能跳过该操作 这是我的代码 plt show time sleep 1 plt close all 其他代码 还有一个关于如何最大化数字制作的问题p

  • 如何避免在matplotlib中调用latex（输出到pgf）

    我使用 matplotlib 及其 pgf 后端来生成包含在 LaTeX 投影仪文档中的绘图 当我使用未定义的乳胶命令时 我遇到了麻烦 但对于我的应用程序 我不需要 matplotlib 来使用 Latex 生成标签或注释 我只想要正确的

  • 根据两个预先计算的直方图报告两个样本的 K-S 统计量

    Problem 在这里 我绘制了存储在文本文件中的 2 个数据集 在列表中 dataset 每个包含 218 亿个数据点 这使得数据太大而无法作为数组保存在内存中 我仍然能够将它们绘制为直方图 但我不确定如何通过2 样本KS测试 http

  • 使用 RGB 数据将输入数据剪切到 imshow 的有效范围（对于浮点数为 [0..1]，对于整数为 [0..255]）

    我尝试将 MRI 切片转换为 PNG 格式后运行图形切割算法 我不断遇到以下问题 Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data 0 1 for floats

  • 如何从分组数据创建直方图

    我正在尝试根据 pandas 中的分组数据创建直方图 到目前为止 我已经能够创建标准线图 但我不知道如何做同样的事情来获取直方图 条形图 我想获得泰坦尼克号事故中幸存者和未幸存者的 2 个年龄直方图 看看年龄分布是否存在差异 来源数据 ht

  • 如何仅注释堆积条形图的一个类别

    我有一个数据框示例 如下所示 data Date 2021 07 18 2021 07 19 2021 07 20 2021 07 21 2021 07 22 2021 07 23 Invalid NaN 1 1 NaN NaN NaN N

  • 根据第三个变量更改散点图中的标记样式

    我正在处理多列字典 我想绘制两列 然后根据第三列和第四列更改标记的颜色和样式 我很难改变 pylab 散点图中的标记样式 我的方法适用于颜色 不幸的是不适用于标记样式 x 1 2 3 4 5 6 y 1 3 4 5 6 7 m k l l

  • 在seaborn中对箱线图x轴进行排序

    我的数据框round data看起来像这样 error username task path 0 0 02 n49vq14uhvy93i5uw33tf7s1ei07vngozrzlsr6q6cnh8w 39 png 1 0 10 n49vq

  • 在 matplotlib 中绘制多边形的并集[重复]

    这个问题在这里已经有答案了 我正在尝试绘制几个多边形的并集matplotlib 具有一定的 alpha 水平 我当前的代码在交叉点处颜色较深 有没有办法让交叉路口与其他地方的颜色相同 import matplotlib pyplot as

  • 使用seaborn绘制简单线图

    我正在尝试使用seaborn python 绘制ROC曲线 对于 matplotlib 我只需使用该函数plot plt plot one minus specificity sensitivity bs where one minus s

随机推荐

  • cas-server服务端搭建

    1 下载cas服务代码 xff0c https github com apereo cas overlay template tree 5 3 2 使用idea工具打开cas overlay template 5 3包 xff0c 使用ma

  • 自适应阈值canny边缘检测（功能实现）

    学习记录 1 概述 canny边缘检测是一种特别常用且性能优秀的边缘检测算法 xff0c 相比于普通的边缘检测算法 xff0c canny获得的边缘较细且具有连续的边缘轮廓 xff0c 为之后的一系列图像处理带来极大的便利 canny边缘检

  • OpenCV实现图像基础频率域滤波

    写在前面 xff1a 刚开始接触数字图像处理频率域滤波时 xff0c 很是陌生 xff0c 感觉这个技术使用范围很窄 xff0c 不如空域直接处理来的实在 xff0c 最近看书发现有些情况又不得不在频率域中进行操作 xff0c 个人感觉图像

  • OpenCV实现同态滤波

    同态滤波是属于图像增强的一个小算法 xff0c 其原理和代码实现在众多博客中均有提及 xff0c 再此 xff0c 只对学习中一些自认为有用的知识点进行总结 实现和学习过程中的一些总结 xff1a 同态滤波类似于灰度变换 xff0c 都是对

  • OpenCV实现击中击不中变换和形态学细化

    1 击中击不中变换 1 1 HMT概述 形态学Hit or Miss是形状检测基本工具 xff0c 只要结构元设置得当 xff0c 就可以检测一些基本的形状图案 xff0c HMT变换只能作用于二值图像 xff0c 结构元 xff08 核

  • OpenCV综合练习1——水瓶水位线合格检测

    数字图像处理综合练习 水瓶水位线合格检测 马上就要转到学习深度学习的主干线了 xff0c 这也是大势所趋 xff0c 但不能忘本 xff0c 传统图像处理的知识也是非常重要的 xff0c 特此记录一下之前学习时做过的小练习 整个项目的资源放

  • 目标检测学习1——iou计算与非极大值抑制NMS

    刚开始学习目标检测 xff0c 都是在学习一些经典的目标检测框架 xff0c 个人认为在大量阅读和理解别人现成的代码时 xff0c 也要懂得去动手模仿 xff0c 尝试着去修改别人的代码 xff0c 即使是自己抄一遍别人的代码 xff0c

  • OpenCV实现按指定间隔抽取视频中的图像帧

    习惯了C 43 43 语言的OpenCV突然用Python语言OpenCV还是感觉有点不适应 xff0c 但是慢慢在写的过程中 xff0c 觉得Python语言的风格也挺美的 但自己的写的还是很丑 xff0c 晚上回宿舍的剩余时间 xff0

  • 深度估计berHu损失函数和语义分割带权值交叉熵损失函数

    深度估计berHu损失函数和语义分割带权值交叉熵损失函数 最近在做联合深度估计和语义分割的深度学习算法 xff0c 深度估计默认使用的是L1 loss xff0c 语义分割使用的是普通的交叉熵损失函数 xff0c 继续改进模型对于指标的提升

  • 游览器是如何工作的

    游览器是如何工作的 浏览器的主要功能浏览器的主要构成一次网络请求浏览器发生了什么 xff1a 如果请求使用了HTTPS那么流程会有什么不同 xff1f 总结 浏览器的主要功能 浏览器的主要功能是将用户选择得web资源呈现出来 xff0c 它

  • OSG QT 完整附加依赖项(.lib)

    OSG QT 完整附加依赖项 lib 可在VS等需要添加附加依赖项的环境使用 注 xff1a OSG版本 xff1a 3 6 4 xff1b QT版本 xff1a 5 9 8 带d的为debug xff0c 不带d的release省掉了Qt

  • Ubuntu登陆账户后自动运行VNCserver

    问题 xff1a 远程桌面时 xff0c 如果重启远程Ubuntu xff0c 则VNC会话失效 解决 xff1a 一个解决的方法就是用putty将重启的Ubuntu登陆入账户后 xff0c 再开启VNC会话 为了方便 xff0c 可以设置

  • RAP与RARP原理

    ARP与RARP都属于网络层协议 xff0c 但是他们是为了解决链路层的帧转发问题 xff0c ARP的功能是将IP解析成MAC地址 xff0c 而RARP则相反 ARP 地址解析协议 xff08 Address Resolution Pr

  • eyeshot官方样例说明

    Eyeshot 12 例子 1 wings拖动按钮改变机翼的尺寸参数 xff0c 并导出到step文件 2 snaptogrid鼠标画平面 xff0c 类似于CATIA的多段线功能 3 sceneeditor控制灯光点和变换位置 xff0c

  • Python爬虫实现获取股票信息并保存到文件(亲测可运行)

    主要参考了北京理工大学嵩天老师的视频 xff0c 因老师所讲的网址已做更改 xff0c 将获取股票列表信息和股票价格的网站做了更改 xff0c 用到了beautiful soup库 xff0c re库 xff0c requests库 xff

  • 为什么要内存对齐？

    CPU访问非对齐的内存时为何需要多次读取再拼接 xff1f 首先简单说一下何为内存对齐 例如 xff0c 当cpu需要取4个连续的字节时 xff0c 若内存起始位置的地址可以被4整除 xff0c 那么我们称其对齐访问 反之 xff0c 则为

  • 读AQS源码-关于shouldParkAfterFailedAcquire函数的返回值

    先上源码 final boolean acquireQueued final Node node int arg boolean failed 61 true try boolean interrupted 61 false for fin

  • 读AQS源码-关于同步队列与锁的公平性

    先上部分源码 xff1a public final void acquire span class token punctuation span int arg span class token punctuation span span

  • FreeRTOS 正点原子教程学习笔记

    正点原子视频教程 FreeRTOS 教程非常详细 xff09 小知识 如果创建了任务却完全空着 xff0c 没有while xff08 1 xff09 延时 的话 xff0c 整个程序会卡住 xff0c 其他正常的任务无法运行 如果任务里单

  • 数据分析之Matplotlib（一）简介

    Matplotlib简介 Matplotlib是一个Python 2D绘图库 xff0c 可以生成各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境的出版物质量数据 Matplotlib可用于Python脚本 xff0c Python和IPython sh

热门标签