本文展示Python中最基本的可视化工具Matplotlib和Seaborn的用法 1.导入库和常规设置 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inlinefrom datetime import datetime import osos.chdir(r'file_path')plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体设置-黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像...
函数功能：绘制平行于x轴的水平参考线 调用签名：plt.axhline(y=0.0, c="r", ls="--", lw=2) y：水平参考线的出发点 c：参考线的线条颜色 ls：参考线的线条风格 lw：参考线的线条宽度 平移性：上面的函数，同样适用于axvline()函数 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.05, 10, 1000) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, ls="-.", lw=2, c="c", label="plot figure") plt.legend() plt.axhline(y=0.0...
文章目录C++实现过程算法流程数据结构设计代码:Python可视化过程部分截图 注: 本文代码及方法仅供参考，请勿直接使用 C++实现过程 算法流程 kmeans - 点作为数据，cluster是点的聚簇 BEGIN选出来 k 个点作为中心点生成聚簇循环计算点与聚簇的距离每个点加入到距离最近的聚簇中更新聚簇中心点聚簇中心点未变 或 循环次数足够？退出输出聚簇 END数据结构设计 为了设计出更为通用的结构，选择采用OOP面向对象设计，结构比较复杂，尤其...
seaborn.heatmap()的参数 seaborn.heatmap(data, vmin=None, vmax=None, cmap=None, center=None, robust=False, annot=None, fmt=.2g, annot_kws=None, linewidths=0, linecolor=white, cbar=True, cbar_kws=None, cbar_ax=None, square=False, xticklabels=auto, yticklabels=auto, mask=None, ax=None, **kwargs) ? 绘制热图uniform_data = np.random.rand(10,12) #随机创建10行12列的数组 pd.DataFrame(uniform_data) #以一个数...
对于Python数据可视化库，matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn，pyga，folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一些功能。 目录 matplotlib 基本函数 中文乱码 plot：线性图 bar：柱状图 barh：水平柱状图 pie：饼图 scatter：散点图 hist：直方图 stackplot：面积图 subplot：子图布局 GridSpec：网格布局matplotlib matplot...
文章目录1. pyecharts 1. pyecharts https://pyecharts.org/#/zh-cn/render_images
可视化界面程序，本来不想写，只在console台运行就好，但是后来很多小伙伴都有这样的需求： 可以看出main后面的tk对象，Tkinter 是 Python 的标准 GUI 库。Python 使用 Tkinter 可以快速的创建 GUI 应用程序。Python3.x 版本使用的库名为 tkinter,即首写字母 T 为小写。其他的没啥特别的嘱咐，导入模块后，创建控件，指定控件的master，告诉GM（geometry manager）有个控件产生了，这里就不讲控件排版了，我实在审美不好……# codi...
翻译 | Lemon 来源 | Plotly 译文出品 | Python数据之道 （ID：PyDataRoad）Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发，它专门设计为具有简洁，一致且易于学习的 API ：只需一次导入，您就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图，包括分面绘图（faceting）、地图、动画和趋势线。 它带有数据集、颜色面板和主题，就像 P...
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mplmpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = Falselabels = "A难度水平", "B难度水平", "C难度水平", "D难度水平"students = [0.35, 0.15, 0.20, 0.30]colors = ["#377eb8", "#4daf4a", "#984ea3", "#ff7f00"]plt.pie(students, labels=labels, autopct="%3.1f%%",startangle=45, pctdistance=0.7, labeldistance=1.2, colors=c...
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mplmpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = Falsex = [1, 2, 3, 4, 5] y = [6, 10, 4, 5, 1] y1 = [2, 6, 3, 8, 5]plt.bar(x, y, align="center", color="#66c2a5", tick_label=["A", "B", "C", "D", "E"], label="班级A") plt.bar(x, y1, align="center", bottom=y, color="#8da0cb", label="班级B")plt.xlabel("测试难度") p...
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mplmpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = Falsex = [1, 2, 3, 4, 5] y = [6, 10, 4, 5, 1]plt.bar(x, y, align="center", color="b", tick_label=["A", "B", "C", "D", "E"], alpha=0.6)plt.xlabel("测试难度") plt.ylabel("试卷份数")plt.grid(True, axis="y", ls=":", color="r", alpha=0.3)plt.show()
函数功能：绘制y轴方向或是x轴方向的误差范围。 调用签名：plt.errorbar(x, y, yerr=a, xerr=b) x：数据点的水平位置 y：数据点的垂直位置 yerr：y轴方向的数据点的误差计算方法 xerr：x轴方向的数据点的误差计算方法 代码实现：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npx = np.linspace(0.1, 0.6, 6) y = np.exp(x)plt.errorbar(x, y, fmt="bo:", yerr=0.2, xerr=0.02)plt.xlim(0, 0.7)plt.show()
函数功能：绘制离散有序数据。 调用签名：plt.stem(x, y) x：制定棉棒的x轴基线上的位置 y：绘制棉棒的长度 linefmt：棉棒的样式 markerfmt：棉棒末端的样式 basefmt：指定基线的样式 代码实现：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npa = np.linspace(0.5, 2*np.pi, 20) b = np.random.randn(20)plt.stem(a, b, linefmt="-.", markerfmt="o", basefmt="-")plt.show()
函数功能：绘制平行于x轴的水平参考线 调用签名：plt.axhline(y=0.0, c="r", ls="--", lw=2) y：水平参考线的出发点 c：参考线的线条颜色 ls：参考线的线条风格 lw：参考线的线条宽度 平移性：上面的函数，同样适用于axvline()函数 代码实现：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npx = np.linspace(0.05, 10, 1000) y = np.sin(x)plt.plot(x, y, ls="-.", lw=2, c="c", label="plot figure")plt.legend()plt.axhline...
matplotlib库 散点图 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inlinex = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] y = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]plt.scatter(x, y) plt.xlabel('x values') plt.ylabel('y values') plt.title('X values versus Y values') plt.xticks([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) plt.show()条形图 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inlinex = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10...