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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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2023年9月13日
【matplotlib基础】--绘图配置
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
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posted @ 2023-09-13 12:11 wang_yb
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2023年9月10日
【matplotlib基础】--文本标注
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
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posted @ 2023-09-10 19:14 wang_yb
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2023年9月7日
【matplotlib基础】--图例
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 =
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posted @ 2023-09-07 12:17 wang_yb
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2023年9月5日
【matplotlib基础】--刻度
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
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posted @ 2023-09-05 09:26 wang_yb
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2023年9月3日
【matplotlib基础】--坐标轴
摘要: Matplotlib的坐标轴是用于在绘图中表示数据的位置的工具。 坐标轴是图像中的水平和垂直线,它们通常表示为 x 轴和 y 轴。坐标轴的作用是帮助观察者了解图像中数据的位置和大小,通常标有数字或标签,以指示特定的值在图像中的位置。 1. 坐标轴范围 Matplotlib绘制图形时,会自动根据X,Y
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posted @ 2023-09-03 10:24 wang_yb
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2023年9月1日
【matplotlib基础】--子图
摘要: 使用Matplotlib对分析结果可视化时,比较各类分析结果是常见的场景。在这类场景之下,将多个分析结果绘制在一张图上,可以帮助用户方便地组合和分析多个数据集,提高数据可视化的效率和准确性。 本篇介绍Matplotlib绘制子图的常用方式和技巧。 1. 添加子图的方式 添加子图主要有两种方式,一种是
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posted @ 2023-09-01 10:45 wang_yb
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