原博文
-06-19 10:47 −
一、用默认设置绘制折线图 import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(11)) #x轴的数字是0到10这11个整数 y_values=[x**2 for x in x_values] #y轴的数字是x轴数字的平方 plt.plo...
相关推荐
-12-18 16:45 −
[TOC]
# 1.pyplot基础语法
（1）创建画布
figure()创建一个空白画布，可以指定画布的大小figsize和设置分辨率dpi
```python
plt.figure() plt.figure(figsize=(8,6),dpi=80) #（8，6)代表图像的长和宽单位是英寸，dpi...
-12-04 16:29 −
五、Matplotlib：绘图和可视化
简介
简单绘制线形图
plot函数
支持图类型
保存图表
1、简介
Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包。数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一，可以帮助我们完成很多操作，例如：找出异常值、必要的一些数据转换等。完成数...
0
369
-12-18 17:49 −
1. 折线图：plt.plot
设置数据：plt.plot(x,y)，单列数据传入默认y轴，此时x轴数据默认从0逐渐对应递增
设置颜色：plt.plot(x,y,color/c=" ")，RGB颜色列表为：/color/rgb/
设置数据点的形状：plt.plot(...
-12-05 14:51 −
/collection/260736383 /gaotihong/article/details/80983937 <此处就不自己写了，看了遍，照着写了一边，作者写的不错。不过有些有些偷懒，我只做了常...
-12-13 11:30 −
matplotlib 的官方文档：
/users/index.html
1 子图布局管理
布局参数
紧密布局的方法
坐标轴的公用和隐藏
2 直方图bar和barh的使用
主要参数
颜色参数
堆积图
3 简单示例（筹码分布图）
#%% 筹码分布图
...
-12-15 21:27 −
1、用 matplotlib.pyplot.style.avaliable 可查看 matplotlib 自带的美化样式如下：
['bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplo...
0
2171
-12-18 17:55 −
以代码一开头：
代码一：import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParam...
-12-12 10:15 −
0、内容范围 多曲线图、图例、坐标轴、注释文字等。 1、曲线图 多曲线图、图例、网格、坐标轴名称、图标名、坐标轴范围等。 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np x = np.lins...
0
490
-12-04 21:23 −
Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包。数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一，可以帮助我们完成很多操作，例如：找出异常值、必要的一些数据转换等。完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化
安装方式： pip install matplotlib
引用方...
-12-14 11:06 −
## 数据分析07 /matplotlib绘图 [TOC] ### 1. 绘制线性图：plt.plot() - 绘制单条线形图 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = [1,2,3,4,5] y = [...
