摘要：
1、subplot2grid 使用import导入matplotlib.pyplot模块, 并简写成plt. 使用plt.figure()创建一个图像窗口 使用plt.subplot2grid来创建第1个小图, (3,3)表示将整个图像窗口分成3行3列, (0,0)表示从第0行第0列开始作图，col 阅读全文
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1、均匀图中图 matplotlib 是可以组合许多的小图, 放在一张大图里面显示的. 使用到的方法叫作 subplot. 使用import导入matplotlib.pyplot模块, 并简写成plt. 使用plt.figure创建一个图像窗口. 使用plt.subplot来创建小图. plt.su 阅读全文
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1、3D 图 首先在进行 3D Plot 时除了导入 matplotlib ，还要额外添加一个模块，即 Axes 3D 3D 坐标轴显示： 之后要先定义一个图像窗口，在窗口上添加3D坐标轴，显示成下图： 接下来给进 X 和 Y 值，并将 X 和 Y 编织成栅格。每一个（X, Y）点对应的高度值我们用 阅读全文
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随机矩阵画图 这一节我们讲解怎样在matplotlib中打印出图像。这里打印出的是纯粹的数字，而非自然图像。下面用 3x3 的 2D-array 来表示点的颜色，每一个点就是一个pixel。 阅读全文
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1、画等高线 数据集即三维点 (x,y) 和对应的高度值，共有256个点。高度值使用一个 height function f(x,y) 生成。 x, y 分别是在区间 [-3,3] 中均匀分布的256个值，并用meshgrid在二维平面中将每一个x和每一个y分别对应起来，编织成栅格: 接下来进行颜色 阅读全文
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1、生成基本图形 向上向下分别生成12个数据，X为 0 到 11 的整数 ，Y是相应的均匀分布的随机数据。 使用的函数是plt.bar，参数为X和Y： 2、加颜色和数据 下面我们就颜色和数值进行优化。 用facecolor设置主体颜色，edgecolor设置边框颜色为白色， 接下来我们用函数plt. 阅读全文
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散点图 首先，先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据。生成1024个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0，方差为1) 作为一个数据集，并图像化这个数据集。每一个点的颜色值用T来表示： 阅读全文
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1、生成图形 当图片中的内容较多，相互遮盖时，可以通过设置相关内容的透明度来使图片更易于观察，也即是通过本节中的bbox参数设置来调节图像信息. 2、调整坐标 然后对被遮挡的图像调节相关透明度，本例中设置 x轴 和 y轴 的刻度数字进行透明度设置 阅读全文
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1、画出基本图 当图线中某些特殊地方需要标注时，我们可以使用 annotation. matplotlib 中的 annotation 有两种方法， 一种是用 plt 里面的 annotate，一种是直接用 plt 里面的 text来写标注. 首先，我们在坐标轴中绘制一条直线. 2、移动坐标 然后我 阅读全文
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1、添加图例 2、调整位置和名称 如果我们想单独修改之前的 label 信息, 给不同类型的线条设置图例信息. 我们可以在 plt.legend 输入更多参数. 如果以下面这种形式添加 legend, 我们需要确保, 在上面的代码 plt.plot(x, y2, label='linear line 阅读全文
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1、基础应用 2、简单的线条 matplotlib 的 figure 就是一个 单独的 figure 小窗口, 小窗口里面还可以有更多的小图片. 3、设置坐标轴 4、设置不同的名字和位置 5、调整坐标轴 阅读全文
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1、创建一个Series 这是一个线性的数据，我们随机生成1000个数据，Series 默认的 index 就是从0开始的整数，但是这里我显式赋值以便让大家看的更清楚 就这么简单，熟悉 matplotlib 的朋友知道如果需要plot一个数据，我们可以使用 plt.plot(x=, y=)，把x,y 阅读全文
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pandas中的merge和concat类似,但主要是用于两组有key column的数据,统一索引的数据. 通常也被用在Database的处理当中. 1、依据一组key合并 2、依据两组key合并 合并时有4种方法how = ['left', 'right', 'outer', 'inner']， 阅读全文