2022年1月8日
Matplotlib绘图设置---坐标轴刻度和标签设置
摘要： 每个axes对象都有xaxis和yaxis属性，且xaxis和yaxis的每一个坐标轴都有主要刻度线/标签和次要刻度线/标签组成，标签位置通过一个Locator对象设置，标签格式通过一个Formatter设置。 plt.style.use('seaborn-whitegrid') #x轴和y轴设置成 阅读全文
posted @ 2022-01-08 18:40 溪奇的数据 阅读(4177) 评论(0) 推荐(0)
Matplotlib绘图设置---坐标轴上下限/标题设置
摘要： 坐标轴上下限设置 plt.plot(x, np.sin(x)) #设置坐标轴上下限 plt.xlim(-1, 11) plt.ylim(-1.5, 1.5) plt.plot(x, np.sin(x)) #逆序设置坐标轴上下限 plt.xlim(10, 0) plt.ylim(1.2, -1.2) 阅读全文
posted @ 2022-01-08 18:29 溪奇的数据 阅读(1055) 评论(0) 推荐(0)
2022年1月7日
Matplotlib绘图设置---图形颜色和风格调整
摘要： 绘图函数 plt.plot()函数可以通过相应的参数设置绘图风格。 plt.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) Docstring: Plot y versus x as lines and/or markers. C 阅读全文
posted @ 2022-01-07 22:19 溪奇的数据 阅读(1135) 评论(0) 推荐(0)
Matplotlib绘图设置---图形剖析和构建
摘要： 图形剖析和构建 Matplotlib的目标对象是用Python对象表示任意图形元素。Figure对象可以看作盛放图形元素的包围盒，其他的Matplotlib对象（Axes、Title、Grid、Spines、XY axis label and tick(Minor and Major）、Line(S 阅读全文
posted @ 2022-01-07 21:51 溪奇的数据 阅读(93) 评论(0) 推荐(0)
Matplotlib简介
摘要： Matplotlib 是建立在Numpy数组基础上的多平台数据可视化程序库，最重要的特性之一就是具有良好的操作系统兼容性和图形显示底层接口兼容性，并支持几十种图形显示接口与输出格式，功能较完善、跨平台的画图引擎。 官方网站：Matplotlib: Python plotting — Matplotl 阅读全文
posted @ 2022-01-07 21:41 溪奇的数据 阅读(637) 评论(0) 推荐(0)
Seaborn结构化图形绘制（FacetGrid)
摘要： 结构化图形绘制（FacetGrid) 可实现多行多列个性化绘制图形。 sns.FacetGrid( data, row=None, col=None, hue=None, col_wrap=None, sharex=True, sharey=True, height=3, aspect=1, pal 阅读全文
posted @ 2022-01-07 16:42 溪奇的数据 阅读(1068) 评论(0) 推荐(0)
Seaborn时间线图和热图
摘要： lineplot() 绘制与时间相关性的线图。 sns.lineplot( x=None, y=None, hue=None, size=None, style=None, data=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=N 阅读全文
posted @ 2022-01-07 16:31 溪奇的数据 阅读(420) 评论(0) 推荐(0)
Seaborn线性关系数据可视化
摘要： regplot() 绘制两个变量的线性拟合图。 sns.regplot( x, y, data=None, x_estimator=None, x_bins=None, x_ci='ci', scatter=True, fit_reg=True, ci=95, n_boot=1000, units= 阅读全文
posted @ 2022-01-07 15:58 溪奇的数据 阅读(322) 评论(0) 推荐(0)
Seaborn分布数据可视化---统计分布图
摘要： 统计分布图 barplot() sns.barplot( x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, estimator=<function mean at 0x000001DA64AD3DC8>, ci=95, 阅读全文
posted @ 2022-01-07 13:17 溪奇的数据 阅读(694) 评论(0) 推荐(0)
Seaborn分布数据可视化---箱型分布图
摘要： 箱型分布图 boxplot() sns.boxplot( x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, 阅读全文
posted @ 2022-01-07 12:50 溪奇的数据 阅读(550) 评论(0) 推荐(0)