matplotlib的資料視覺化
matplotlib是python專門用於繪圖的庫,其官方指導**為裡面涉及多種繪圖的示例以及指導。這裡只介紹一部分個人在平時使用中用到的一些方法。包括subplot,colormap,scatter等函式,處理實時繪圖,多圖間隔大小,多圖疊加,標註等問題。
1.contour、pcolor、plot、scatter、imshow、matshow
以上各種方法都可以繪製三維資料。用法基本相同,具體引數看官方文件。
2.subplot 控制繪圖間距
方法1:subplot(nrows, ncols, plot_number)
方法2:matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=false, sharey=false, squeeze=true, subplot_kw=none, gridspec_kw=none, **fig_kw)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
methods = [none, 'none', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic', 'spline16',
'spline36', 'hanning', 'hamming', 'hermite', 'kaiser', 'quadric',
'catrom', 'gaussian', 'bessel', 'mitchell', 'sinc', 'lanczos']
# fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
grid = np.random.rand(4, 4)
fig, axes = plt.subplots(3, 6, figsize=(12, 6),
subplot_kw=)
fig.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.05)#控制間距
3.多個figure繪圖疊加
4.資料實時繪圖顯示
5.圖表中顯示中文
matplotlib的預設配置檔案中所使用的字型無法正確顯示中文。為了讓圖表能正確顯示中文,可以有幾種解決方案。
# 指定中文字型
mpl.rcparams['font.sans-serif'] = ['simhei'] #指定預設字型
參考文獻:
1.更多的關於matplotlib的參考文件見官網指導檔案。
資料視覺化之pyecharts
pyecharts乙個讓你變得強大的學習 首先來開始繪製你的第乙個圖表 from pyecharts.charts import bar bar bar bar.add xaxis 可樂 雪碧 礦泉水 咖啡 冰紅茶 涼白開 bar.add yaxis 商家a 5,20,36,10,75,90 ren...
資料視覺化之MarkPoint
首先還是先看看資料上的邏輯。上圖是乙個資料格式,placelist包括每乙個關鍵點的名稱和座標位置,而在風格中主要有name,可以設定為強中弱三種,分別對應markpoint圖中白藍綠三種效果,型別是中國地圖,而具體的風格在儲存在markpoint欄位中。我們在看看markpoint欄位裡面是什麼內...
資料視覺化 什麼是資料視覺化
資料對應的英文單詞是data,從資訊獲取的角度看,資料是對目標觀察和記錄的結果,是現實世界中的時間 地點 事件 其他物件或概念的描述。不同學者對資料的作用也給出不同的定義,大致分為以下3類 視覺化對應的兩個英文單詞 visualize和visualization。visualize是動詞,描述 生成...