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2023年10月1日
【matplotlib 实战】--堆叠面积图
摘要: 堆叠面积图和面积图都是用于展示数据随时间变化趋势的统计图表,但它们的特点有所不同。面积图的特点在于它能够直观地展示数量之间的关系,而且不需要标注数据点,可以轻松地观察数据的变化趋势。而堆叠面积图则更适合展示多个数据系列之间的变化趋势,它们一层层的堆叠起来,每个数据系列的起始点是上一个数据系列的结束点
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posted @ 2023-10-01 13:35 wang_yb
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2023年9月30日
【matplotlib 实战】--面积图
摘要: 面积图,或称区域图,是一种随有序变量的变化,反映数值变化的统计图表。 面积图也可用于多个系列数据的比较。这时,面积图的外观看上去类似层叠的山脉,在错落有致的外形下表达数据的总量和趋势。面积图不仅可以清晰地反映出数据的趋势变化,也能够强调不同类别的数据间的差距对比。 面积图的特点在于,折线与自变量坐标
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posted @ 2023-09-30 10:16 wang_yb
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2023年9月28日
【matplotlib 实战】--折线图
摘要: 折线图是一种用于可视化数据变化趋势的图表,它可以用于表示任何数值随着时间或类别的变化。 折线图由折线段和折线交点组成,折线段表示数值随时间或类别的变化趋势,折线交点表示数据的转折点。 折线图的方向表示数据的变化方向,即正变化还是负变化,折线的斜率表示数据的变化程度。 1. 主要元素 折线图主要由以下
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posted @ 2023-09-28 10:09 wang_yb
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2023年9月27日
【matplotlib 基础】--目录(完结)
摘要: Matplotlib 库是一个用于数据可视化和绘图的 Python 库。 它提供了大量的函数和类,可以帮助用户轻松地创建各种类型的图表,包括直方图、箱形图、散点图、饼图、条形图和密度图等。 本系列具体内容包括: 画布 画布是其他所有的元素的载体,可以说是最重要,也是最容易被忽视的元素。 绘制图形之前
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posted @ 2023-09-27 09:55 wang_yb
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2023年9月25日
【matplotlib基础】--结合地图
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
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posted @ 2023-09-25 09:57 wang_yb
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2023年9月23日
【matplotlib基础】--3D图形
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
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posted @ 2023-09-23 10:11 wang_yb
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2023年9月21日
【matplotlib基础】--动画
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
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posted @ 2023-09-21 08:32 wang_yb
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2023年9月19日
【matplotlib基础】--几何图形
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
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posted @ 2023-09-19 10:32 wang_yb
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2023年9月17日
【matplotlib基础】--手绘风格
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
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posted @ 2023-09-17 09:56 wang_yb
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2023年9月15日
【matplotlib基础】--样式表
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
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posted @ 2023-09-15 20:03 wang_yb
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