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摘要: 如果分析的数据与地域相关,那么,把分析结果结合地图一起展示的话,会让可视化的效果得到极大的提升。 比如,分析各省GDP数据,人口数据,用柱状图,饼图之类的虽然都可以展示分析结果,不过,如果能在全国的地图上展示各省的分析结果的话,会让人留下更加深刻的印象。 将数据的分析结果展示在地图上,难点在于: 如 阅读全文
posted @ 2023-09-25 09:57 wang_yb 阅读(1019) 评论(0) 推荐(1)
摘要: matplotlib 在1.0版本之前其实是不支持3D图形绘制的。 后来的版本中,matplotlib加入了3D图形的支持,不仅仅是为了使数据的展示更加生动和有趣。更重要的是,由于多了一个维度,扩展了其展示数据分布和关系的能力,可以一次从三个维度来比较数据。 下面介绍在matplotlib中绘制各类 阅读全文
posted @ 2023-09-23 10:11 wang_yb 阅读(883) 评论(0) 推荐(2)
摘要: matplotlib的动画一直是一个强大但使用频率不高的功能,究其原因,一方面展示动画需要一定的媒介,没有图形和文字展示方便;二来大家更关心的是分析结果的最终图表,图表的动态展示则没有那么重要。 不过,随着短视频的兴起,在短视频平台上展示动画变得非常容易,所以,我们发现有越来越多的数据分析动画(比如 阅读全文
posted @ 2023-09-21 08:32 wang_yb 阅读(862) 评论(0) 推荐(3)
摘要: 除了绘制各类分析图形(比如柱状图,折线图,饼图等等)以外,matplotlib 也可以在画布上任意绘制各类几何图形。这对于计算机图形学、几何算法和计算机辅助设计等领域非常重要。 matplitlib 中的 patches 类提供了丰富的几何对象,本篇抛砖引玉,介绍其中几种常用的几何图形绘制方法。 其 阅读全文
posted @ 2023-09-19 10:32 wang_yb 阅读(1104) 评论(3) 推荐(1)
摘要: Matplotlib 中有一个很有趣的手绘风格。如果不是特别严肃的分析报告,使用这个风格能给枯燥的数据分析图表带来一些活泼的感觉。 使用手绘风格非常简单,本篇主要手绘风格的效果以及如何配置中文的支持。 1. 中文支持 Matplotlib 的手绘风格默认是不支持中文的,中文在图形中会显示成方格子。如 阅读全文
posted @ 2023-09-17 09:56 wang_yb 阅读(1090) 评论(5) 推荐(1)
摘要: Matplotlib库 由于诞生的比较早,所以其默认的显示样式很难符合现在的审美,这也是它经常为人诟病的地方。 不过,经过版本更迭之后,现在 Matplotlib 已经内置了很多样式表,通过使用不同的样式表,可以整体改变绘制图形的风格,不用再调整一个个显示参数。 1. 样式表的使用 1.1. 所有内 阅读全文
posted @ 2023-09-15 20:03 wang_yb 阅读(792) 评论(0) 推荐(2)
摘要: Matplotlib 提供了大量配置参数,这些参数可以但不限于让我们从整体上调整通过 Matplotlib 绘制的图形样式,这里面的参数还有很多是功能性的,和其他工具结合时需要用的配置。 通过plt.rcParams,可以查看所有的配置信息: import matplotlib.pyplot as 阅读全文
posted @ 2023-09-13 12:11 wang_yb 阅读(657) 评论(0) 推荐(1)
摘要: Matplotlib 文本和标注可以为数据和图形之间提供额外的信息,帮助观察者更好地理解数据和图形的含义。 文本用于在图形中添加注释或提供更详细的信息,以帮助观察者理解图形的含义。标注则是一种更加细粒度的文本信息,可以被用来为特定的数据点或区域提供更详细的信息。 本篇通过示例依次介绍文本和标注的常用 阅读全文
posted @ 2023-09-10 19:14 wang_yb 阅读(715) 评论(0) 推荐(1)
摘要: Matplotlib 中的图例是帮助观察者理解图像数据的重要工具。图例通常包含在图像中,用于解释不同的颜色、形状、标签和其他元素。 1. 主要参数 当不设置图例的参数时,默认的图例是这样的。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = 阅读全文
posted @ 2023-09-07 12:17 wang_yb 阅读(793) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Matplotlib中刻度是用于在绘图中表示数据大小的工具。 刻度是坐标轴上的数字或标签,用于指示数据的大小或值,通常以整数或小数表示,具体取决于坐标轴的类型和限制。 1. 主次刻度 默认的绘制时,坐标轴只有默认的主要刻度,如下所示: from matplotlib.ticker import Mu 阅读全文
posted @ 2023-09-05 09:26 wang_yb 阅读(934) 评论(2) 推荐(0)
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