Python学习笔记（11-2）：matplotlib绘图——图形绘制函数一、设置参数的预备知识1、常见的绘图参数（1）曲线设置参数（2）数据点标记（marker）的设置参数（3）其他参数2、标记点与线形：marker及linestyle3、颜色与颜色序列：color与cmap二、折线图1、plot2、step3、坐标对数变换的图：plt.loglog()、plt.semilogx()和plt.semilogy()三、散点图：plt.scatter()1、颜色参数2、散点的大小参数四、条形图：bar和barh1、基础条形图2、堆叠条形图3、水平堆积条形图五、饼图：plt.pie()六、直方图1
概述 在上一节，我们介绍了Python的pandas模块，包括：Series、DataFrame、数据读取和写入等内容。在这一节，我们将介绍Python的matplotlib模块。matplotlib模块是一个Python的2D绘图库，可以实现各种类型的图形绘制，包括：线图、柱状图、饼图、散点图等。matplotlib支持各种格式的输出，比如：PNG、SVG、PDF等，可以很方便地将图形输出到文件或在屏幕上显示。 在Python中使用matplotlib模块，需要先安装matplotlib库。可以通过pip命令进行安装：pipinstall-ihttps://pyp
漏斗图，形如“漏斗”，用于展示数据的逐渐减少或过滤过程。它的起始总是最大，并在各个环节依次减少，每个环节用一个梯形来表示，整体形如漏斗。一般来说，所有梯形的高度应是一致的，这会有助人们辨别数值间的差异。需要注意的是，漏斗图的各个环节，有逻辑上的顺序关系。同时，漏斗图的所有环节的流量都应该使用同一个度量。通过漏斗图，可以较直观的看出流程中各部分的占比、发现流程中的问题，进而做出决策。1.主要元素漏斗图的主要元素包括：分类：漏斗图中的不同层级或步骤。每个分类代表一个特定的过程、筛选或转化。倒梯形：表示在每个阶段中的数据数量或数量的百分比。通常，随着阶段的推进，数据量会逐渐减少。数据流：表示数据在不
知乎上有人问如何实现精细化地图？现有的excel、tableau、powerbi都只能套用有限的模板，是否有工具能实现高度定制化？除了专业的Gis软件外，我能想到相对完美的就是使用Python来实现。如果想制作出版级的地图可视化图表，且处理大数据集，推荐使用matplotlib+cartopy+geopandas的组合，从GIS数据处理、到Geo、Map地图绘制，到可视化图片展示生成，它们都能完美解决。matplotlib、cartopy、geopandas都是python的第三方工具库，在可视化领域非常强大，下面一一介绍。matplotlib是python图表可视化的基础库，相信很多人都熟悉
气泡图是一种多变量的统计图表，可以看作是散点图的变形。与散点图不同的是，每一个气泡都表示三个维度的数据，除了像散点图一样有X，Y轴，气泡的大小可以表示另一个维度的数据。例如，x轴表示产品销量，y轴表示产品利润，气泡大小代表产品市场份额百分比。它可以帮助我们发现变量之间的模式、趋势和异常值。通过气泡的大小和颜色，我们可以同时比较多个变量的值，并且可以快速识别出具有较大或较小数值的数据点。1.主要元素气泡图通常用于展示和比较数据之间的关系和分布，可以展示三维（X,Y轴，气泡大小），甚至四维数据（X,Y轴，气泡大小，气泡颜色）之间的关系。它的主要元素包括：横轴和纵轴：气泡图通常使用横轴和纵轴来表示两
箱线图怎么为不同的箱体设置不同颜色？方法：f=df.boxplot(patch_artist=True,return_type='dict')#这里共有四个boxcolor=['k','g','r','deepskyblue']#有多少box就对应设置多少颜色forbox,cinzip(f['boxes'],color):#箱体边框颜色box.set(color=c,linewidth=2)#箱体内部填充颜色box.set(facecolor=c)实战：%matplotlibnotebookfig,ax=plt.subplots(1,6,figsize=(9.5,2.5))color=['r'
散点图，又名点图、散布图、X-Y图，是将所有的数据以点的形式展现在平面直角坐标系上的统计图表。散点图常被用于分析变量之间的相关性。如果两个变量的散点看上去都在一条直线附近波动，则称变量之间是线性相关的；如果所有点看上去都在某条曲线（非直线）附近波动，则称此相关为非线形相关的；如果所有点在图中没有显示任何关系，则称变量间是不相关的。散点图一般需要两个不同变量，一个沿x轴绘制，另一个沿y轴绘制。众多的散点叠加后，有助于展示数据集的“整体景观”，从而帮助我们分析两个变量之间的相关性，或找出趋势和规律。1.主要元素散点图的主要元素包括：横轴：表示自变量。纵轴：表示因变量。数据点：每个数据点代表一个观测
本文介绍基于Python中matplotlib模块与seaborn模块，利用多个列表中的数据，绘制小提琴图（ViolinPlot）的方法。 小提琴图作为一种将箱型图与核密度图分别所能表达的信息相结合的数据可视化图，在数据分析中得以广泛应用；本文就详细介绍在Python中，对存储于多个列表（List）中的数据，绘制小提琴图的方法。其中，绘制得到的结果如下图所示。 本文用到的完整代码如下所示。#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonThuDec118:55:012022@author:fkxxgis"""importmatplotlib.pylabaspltimpor
南丁格尔玫瑰图是一种用极坐标下的柱状图或堆叠柱状图来展示数据的图表。虽然南丁格尔玫瑰图外观类似饼图，但是表示数据的方式不同，它是以半径来表示数值的，而饼图是以扇形的弧度来表达数据的。所以，南丁格尔玫瑰图在视觉上会夸大数据的比例，因为半径和面积之间是平方关系。因此，当需要对比非常相近的数值时，适当的夸大有助于区分数据，但在追求数据准确性时，玫瑰图可能不是最佳选择。据说，南丁格尔玫瑰图由统计学家和医学改革家佛罗伦萨‧南丁格尔在克里米亚战争期间创造，用于反映军医院的季节性死亡率，从而推动医院条件的改善。1.主要元素南丁格尔玫瑰图的主要元素包括：扇形：每个扇形代表一个类别或分组，其面积大小表示该类别或
学过Python的小伙伴都会知道，Matplotlib是Python生态最好用的可视化工具库，吹爆也不为过。?Matplotlib作为高度定制化的绘图工具，只要你使用Python编程便可完美绘制二维统计图表、三维图表、动态图表、交互图表，甚至可以编辑图片，修改各种元素。?刚接触Matplotlib的小伙伴可能无法绘制出好看的图，这里建议使用内置的style风格，只需要一行代码便可以让图表变得好看。?Matplotlib提供了几十种图表样式，满足了不同场景和需求，比如论文用图、会议用图、报告用图等。我这里选了9种比较喜欢的分享出来，希望能帮助到需要的小伙伴。style使用方式：???plt.st
