Matplotlib 绘图宝典

matplotlib绘图指南 matplotlib作为Python的绘图库，提供了丰富的绘图功能，可以创建多种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图、直方图等等。 快速入门 导入库: import matplotlib.pyplot as plt 准备数据: 定义x轴和y轴数据 创建图表: 选择合适的绘图函数，例如plt.plot()绘制折线图, plt.scatter()绘制散点图 定制图表: 添加标题、轴标签、图例等元素，调整颜色、线型、标记等样式 显示图表: 使用plt.show() 进阶技巧 使用subplots()创建多个子图 使用figure()创建自定义尺寸的画布 使用sav

matplotlib是一款用于数据分析和绘图的强大工具，可以直接在anaconda中调用。在pycharm中使用matplotlib时，需先安装该库，方法是在cmd界面输入pip install matplotlib命令。对于数据分析，推荐使用anaconda软件包。

本实验帮助学生通过使用NumPy数组更高效地处理数据表，以及利用Matplotlib库在Python中进行二维绘图，类似于MatLab的绘图语法。学习内容从简要介绍NumPy模块开始，逐步引导至使用matplotlib模块进行Python二维绘图的教程。教程推荐了两个资源：第一个是基础教程，涵盖了必要的基础知识，第二个则深入了解更高级的主题，建议直接克隆相关的GitHub存储库以获取代码和数据。

Matlab图形属性详解 线型、点标记和颜色控制，让你的图形表达更清晰： 线型: - 实线 -- 虚线 -. 点划线 : 间断线 点标记: . 点 o 小圆圈 x 叉子符 + 加号 * 星号 s 方格 d 菱形 ^ 朝上三角 v 朝下三角 > 朝右三角 颜色: 使用 help plot 命令查看颜色选项 更多属性设置，请参考Matlab官方文档。

使用Selenium通过window.performance.timing获取网页加载时间，并将加载时间返回到streamDetectionPlot()类中进行实时绘制。此方法结合了Matplotlib的Ion实时绘图功能，能够在暂停与滚动条的支持下实时绘制数据。图表分为两个部分：第一个图表展示了实时加载数据，而第二个图表则展示了在一天内的加载数据情况。

最近想学习一些Python数据分析的内容，于是用爬虫获取了一些数据，并打算利用Anaconda中的工具（pandas、numpy、scipy、matplotlib、jupyter）进行初步的数据挖掘和分析。在使用matplotlib绘图时，发现横坐标如果是中文，则显示为方框，为了解决这个问题查阅了很多资料，尝试了多种方法，但没有一个能够完全解决。最终花费了近3个小时才解决了这个问题。希望这篇分享能够帮助到遇到相同问题的朋友。运行环境：Python 2.7，Linux CentOS 7，使用conda安装的matplotlib。

Matplotlib 的高级图表用法，真的是提升可视化质量的一大利器。像人口趋势那种时间序列，用plt.plot()一画就出来，线条平滑、标注清晰，响应也快。基因表达数据量大？Seaborn 的 heatmap轻松搞定，调个cmap颜色方案还能提升观感，配上annot=True还能显示具体数值，阅读体验直接拉满。 Python 的pandas用起来也挺顺手，是读.xlsx文件，一行pd.read_excel('filename.xlsx')就能搞定，省心省力。记得用head()和info()先看看数据结构，字段一目了然，前少走弯路。 更高级的玩法也有，比如数据里带“地区”字段？直接上sns.p

如果你正在学习数据可视化，Matplotlib绝对是个不容错过的工具。而这份《Matplotlib 可视化小抄》是你学习过程中不可多得的好帮手。它从零碎的知识点到具体的学习案例，涵盖了所有你需要掌握的基本技巧和应用实例。想要快速上手，或者需要做一些复杂的图表展示，它都能帮你轻松搞定。尤其是对于那些刚入门的小伙伴，按图索骥的方式，能你更加系统地理解Matplotlib的强大功能。此外，文档中不仅有基础的图表绘制，还包括了诸如直方图、散点图等进阶内容。结合实际案例，能让你更好地掌握如何运用这个工具。如果你有兴趣做数据并展示给别人看，Matplotlib真的是值得掌握的利器。不过要注意，虽然文档详细

Matplotlib 数据可视化进阶 本节深入探讨 Matplotlib 库，涵盖更高级的绘图技巧和自定义选项，帮助您创建更具洞察力和视觉吸引力的数据可视化作品。 自定义图形 颜色、标记和线条样式: 通过控制颜色、标记和线条样式，您可以为数据点和趋势线添加更多视觉细节。 轴标签和标题: 清晰的轴标签和标题对于传达图形信息至关重要。 图例: 图例可以帮助区分不同的数据集或类别。 注释: 使用注释突出显示数据中的特定点或区域。 高级绘图 子图: 将多个图形组合在一个图表中，以进行比较或展示不同方面的数据。 3D 图: 使用 Matplotlib 创建三维图形，以可视化多维数据。 图像: