📅  最后修改于: 2020-11-08 07:26:24        🧑  作者: Mango

有时，一个或几个点比大量数据要大得多。在这种情况下，需要将轴的比例设置为对数而不是标准比例。这是对数刻度。在Matplotlib中，可以通过将axis对象的xscale或vscale属性设置为’log’来实现。有时还需要在轴号和轴标签之间显示一些额外的距离。可以将任一轴(x或y或两者)的labelpad属性设置为所需的值。在以下示例的帮助下，演示了以上两个功能。右侧的子图具有对数标度，左侧的子图的...

📅  最后修改于: 2020-11-08 07:26:38        🧑  作者: Mango

Matplotlib会自动得出要沿着图的x，y(在3D图中为z轴)轴显示的变量的最小值和最大值。但是，可以通过使用set_xlim()和set_ylim()函数来显式设置限制。在下图中，显示了x和y轴的自动缩放范围-现在我们将x轴的限制格式设置为(0到10)和y轴(0到10000)-...

📅  最后修改于: 2020-11-08 07:26:54        🧑  作者: Mango

刻度是表示轴上数据点的标记。到目前为止，在我们之前的所有示例中，Matplotlib都自动接管了轴上的间隔点的任务.Matplotlib的默认刻度定位器和格式化程序设计用于在许多常见情况下通常就足够了。刻度线的位置和标签可以明确提及以满足特定要求。xticks()和yticks()函数将列表对象作为参数。列表中的元素表示相应动作上将显示刻度的位置。此方法将在刻度上给定位置标记数据点。同样，可以分别...

📅  最后修改于: 2020-11-08 07:27:06        🧑  作者: Mango

在图形中具有双x或y轴被认为是有用的。此外，在一起绘制具有不同单位的曲线时。 Matplotlib通过twinxand twiny函数支持此功能。在以下示例中，该图具有两个y轴，一个显示exp(x)，另一个显示log(x)-...

📅  最后修改于: 2020-11-08 07:27:29        🧑  作者: Mango

条形图或条形图是用高度或长度与其所代表的值成比例的矩形条形图显示分类数据。条形图可以垂直或水平绘制。条形图显示了离散类别之间的比较。图表的一个轴显示要比较的特定类别，另一个轴代表测量值。Matplotlib API提供了可以在MATLAB样式使用以及面向对象的API中使用的bar()函数。与axis对象一起使用的bar()函数的签名如下-该函数使用大小为(x −width = 2; x + wid...

📅  最后修改于: 2020-11-08 07:27:46        🧑  作者: Mango

直方图是数字数据分布的准确表示。它是对连续变量的概率分布的估计。它是一种条形图。要构建直方图，请按照以下步骤操作：Bin值的范围。将整个值范围划分为一系列间隔。计算每个间隔内有多少个值。通常将bin指定为变量的连续，不重叠的间隔。matplotlib.pyplot.hist()函数绘制直方图。它计算并绘制x的直方图。参量下表列出了直方图的参数-xarray or sequence of array...

📅  最后修改于: 2020-11-08 07:28:02        🧑  作者: Mango

饼图只能显示一系列数据。饼图以一个数据序列显示项目的大小(称为楔形)，与项目的总和成比例。饼图中的数据点显示为整个饼的百分比。Matplotlib API具有pie()函数，该函数生成表示数组中数据的饼图。每个楔形的分数面积由x / sum(x)给出。如果sum(x)<1，则x的值将直接给出小数面积，并且该数组将不被标准化。结果饼图将具有大小为1的空楔-sum(x)。如果图形和轴为正方形，或者“轴...

📅  最后修改于: 2020-11-08 07:28:16        🧑  作者: Mango

散点图用于在水平和垂直轴上绘制数据点，以试图显示一个变量受另一变量影响的程度。数据表中的每一行都由一个标记表示，其位置取决于X和Y轴上设置的列中其值。可以将第三个变量设置为与标记的颜色或大小相对应，从而为绘图增加另一个维度。下面的脚本以两种不同的颜色绘制了男孩和女孩的年级范围与年级的散点图。...

📅  最后修改于: 2020-11-08 07:28:30        🧑  作者: Mango

颤动图将速度矢量显示为箭头，在点(x，y)处具有分量(u，v)。上面的命令在x和y中每个对应的元素对中指定的坐标处将矢量绘制为箭头。参量下表列出了Quiver图的不同参数-x1D or 2D array, sequence. The x coordinates of the arrow locationsy1D or 2D array, sequence. The y coordinates of...

📅  最后修改于: 2020-11-08 07:28:46        🧑  作者: Mango

箱形图(也称为晶须图)显示了一组数据的摘要，其中包含最小值，第一四分位数，中位数，第三四分位数和最大值。在箱形图中，我们从第一个四分位数到第三个四分位数绘制一个盒子。垂直线穿过中间的框。晶须从每个四分位数到最小或最大。让我们为箱线图创建数据。我们使用numpy.random.normal()函数创建伪造的数据。它包含三个参数，正态分布的均值和标准差，以及所需的值数。我们上面创建的数组列表是创建箱线...

📅  最后修改于: 2020-11-08 07:29:00        🧑  作者: Mango

小提琴图类似于箱形图，不同之处在于它们还显示了不同值的数据概率密度。这些图包括数据中位数的标记和指示四分位间距的框，如标准框图所示。在该箱形图上叠加了一个核密度估计。像箱形图一样，小提琴图用来表示跨不同“类别”的变量分布(或样本分布)的比较。小提琴图比普通箱图更具信息性。实际上，虽然箱形图仅显示汇总统计信息，例如均值/中位数和四分位数范围，但小提琴图却显示了数据的完整分布。...

📅  最后修改于: 2020-11-08 07:29:15        🧑  作者: Mango

尽管最初设计Matplotlib时仅考虑了二维绘图，但在更高版本的Matplotlib二维显示之上仍构建了一些三维绘图实用程序，以提供一套用于三维数据可视化的工具。通过导入Matplotlib软件包随附的mplot3d工具包，可以启用三维图。可以通过将关键字projection =’3d’传递给任何普通轴创建例程来创建三维轴。现在，我们可以绘制各种三维图类型。最基本的三维图是根据(x，y，z)三元...

📅  最后修改于: 2020-11-08 07:29:28        🧑  作者: Mango

ax.contour3D()函数创建三维轮廓图。它要求所有输入数据均采用二维规则网格的形式，并在每个点处评估Z数据。在这里，我们将显示三维正弦函数的三维轮廓图。...

📅  最后修改于: 2020-11-08 07:29:41        🧑  作者: Mango

线框图采用值的网格并将其投影到指定的三维表面上，并使生成的三维形式非常容易可视化。plot_wireframe()函数用于以下目的-上面的代码行将生成以下输出-...

📅  最后修改于: 2020-11-08 07:29:55        🧑  作者: Mango

曲面图显示了指定因变量(Y)和两个自变量(X和Z)之间的函数关系。该图是轮廓图的伴侣图。曲面图类似于线框图，但是线框的每个面都是一个填充的多边形。这可以帮助感知被可视化的表面的拓扑。plot_surface()函数x，y和z作为参数。上面的代码行将生成以下输出-...