matplotlib专题

matplotlib绘图中插入图片

在使用matplotlib下的pyplot绘图时，有时处于各种原因，需要采用类似贴图的方式，插入外部的图片，例如添加自己的logo，或者其他的图形水印等。一开始，查找到的资料都是使用imshow，但是这会有带来几个问题，一个是图形的原点发生了变化，另外一个问题就是图形比例也产生了变化，当然最大的问题是图形占据了整个绘图区域，完全喧宾夺主了，与我们设想的只在绘图区域中占据很小的一块不相符。经

matplotlib中文乱码问题

在使用Matplotlib进行数据可视化的过程中，经常会遇到中文乱码的问题。显示乱码是由于编码问题导致的，而matplotlib 默认使用ASCII 编码，但是当使用pyplot时，是支持unicode编码的，只是默认字体是英文字体，导致中文无法正常显示，所以显示中文乱码。文本使用系统默认字体、手动指定字体、使用字体管理器来解决。一、系统默认字体（全局设置字体）在Matplotlib中

Matplotlib图像读取和输出及jpg、png格式对比,及透明通道alpha设置

图像像素值图像像素值一般size为3,也就是通道数,分别代表R,G,B,如果只有单一一个值则表示灰度值,也就是说一张二维图片,当长和宽都为1080时,那么若是灰度图像,图像尺寸为(1080,1080,1)若是RGB图像则为(1080,1080,3), jpg、png图像格式 jpg图像的灰度值范围和RGB范围为[0,255],数值类型为uint8,也就是无符号整数 png图像的灰度值范

使用matplotlib绘制散点图、柱状图和饼状图-学习篇

一、散点图 Python代码如下： num_points = 100x = np.random.rand(num_points) #x点位随机y = np.random.rand(num_points) #y点位随机colors = np.random.rand(num_points) #颜色随机sizes = 1000 * np.random.rand(num_points) # 大

Matplotlib通过axis()配置坐标轴数据详解

坐标轴范围设置 axis()可以直接传入列表[xmin,xmax,ymin,ymax]进行范围设置, 分别可以使用plt.axis()或者画布对象.axis()进行配置 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 20, 100)y = x*2plt.plot(x, y, 'r')plt.ax

【python 图像切割】matplotlib读取图像，裁剪图像

#-*-coding:utf-8-*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')import matplotlib.pylab as plt# 加载图像im = plt.imread("E:/ID/2.png")print(im.shape)# (y轴像素点数， x轴像素点数，图像通道数)def plti(im, **kw

怎么使用matplotlib绘制一个从-2π到2π的sin(x)的折线图-学习篇

首先：如果你的环境中没有安装matplotlib，使用以下命令可以直接安装 pip install matplotlib 如何画一个这样的折线图呢？往下看想要画一个简单的sin(x)在-2π到2π的折线图，我们要拆分成以下步骤：先导入相关的库文件我们需要创建一个数学函数相关的图，需要引入 numpy 我们需要绘制图表，所以需要引入matplotlib来绘制图表创建一个x值的数组从

解决matplotlib中文乱码最简单方案

解决matplotlib中文乱码问题方案众多，我认为如下方案是最简单的一个。 1、从电脑中搜索simhei字体，如下示意图是mac检索结果，或者直接搜索simhei.ttf下载字体拷贝到指定路径：/path/to/mex/simhei.ttf 2、matplotlib 加载字体 def plot_with_chinese(): import matplotlib.pyp

Matplotlib详解 - PlotType : Pairwise data

1. 前言 Pairwise data（成对数据）指的是在数据集中，数据点是以成对的形式出现的，通常用于分析两者之间的关系或比较。在成对数据中，数据点通常是以两个变量的组合出现的，代表两个实体、两个属性或两个观测值之间的关系。本篇文章讲解成对数据的可视化形式 2. plot()折线图用途：最常见的折线图绘制函数，用于绘制连续数据的趋势适用场景：绘制简单的线性或非线性关系，比

Matplotlib | 绘制饼图

目录简介安装 Matplotlib开始绘制简单饼图添加标签添加百分比修改显示方式突出扇形设置标题修改颜色实践：绘制七大洲面积比例图简介饼图（Pie Chart），用扇形的面积，也就是圆心角的度数来表示数量。饼图能够十分直观地展示出每个部分数据的占比，各部分比例总量必须是100%。安装 Matplotlib 打开 CMD，输入（前提是要安装 Python）

python常用库学习-Matplotlib使用

文章目录安装 Matplotlib导入库基本示例1. 绘制简单的线图2. 散点图3. 柱状图4. 直方图5. 子图更多高级功能1. 自定义样式2. 文本和注释3. 保存图形示例：使用 Matplotlib 绘制多个图表示例 1: 绘制多个线图示例 2: 绘制散点图和直方图参考文献 Matplotlib 是 Python 中一个非常流行的绘图库，它提供了大量的图形绘制功能，

python matplotlib库

目录简介pyplot能绘制哪些图绘制二维图plot绘制三维图绘制饼图绘制直方图绘制极坐标图绘制散点图显示中文保存图像坐标轴尺度文本显示显示背景网格绘制子绘图区域简介 matplotlib是一个python画图的库。具体参考http://matplotlib.org/api pyplot能绘制哪些图 pyplot有两种绘图的方法，即面向对象绘图和面向过程绘

numpy、scipy、pandas、matplotlib了解

1.numpy——基础，以矩阵为基础的数学计算模块，纯数学存储和处理大型矩阵。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。快速学习入口 https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html 2.pandas——数据分析基于NumPy 的一种工具，为了解决数据分析任务而创建的。 Pandas 纳入了大量库和一些标准的

Matplotlib：概述

一、 Matplotlib-简介 1 什么是Matplotlib 是专门用于开发2D图表(包括3D图表) 以渐进、交互式方式实现数据可视化 2 为什么要学习Matplotlib 可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。能将数据进行可视化,更直观的呈现使数据更加客观、更具说服力例如下面两个图为数字展示和图形展示： 3 实现一个

matplotlib中文问题

在Python脚本中动态设置matplotlibrc,这样也可以避免由于更改配置文件而造成的麻烦，具体代码如下： from pylab import mpl 设置显示中文字体 mpl.rcParams[“font.sans-serif”] = [“SimHei”] 有时候，字体更改后，会导致坐标轴中的部分字符无法正常显示，此时需要更改axes.unicode_minus参数：设置正常显示

ubuntu14.04 安装python3.6库(numpy ,matplotlib ,seaborn)

1.复制更新pip cp /usr/local/bin/pip /usr/local/bin/pip3.6 修改pip3.6 vim pip3.6 将python版本改为3.6 2.更新pip3.6 pip3.6 install --upgrade pip 3.安装库 pip3.6 install numpy pip3.6 install matplotlib pip3.6

数据可视化库（Matplotlib)

目录常规绘图方法细节设置子图和标注风格设置常用图表绘制盒图直方图和散点图 3D图布局设置常规绘图方法首先导入工具包，一般用plt来当作Matplotlib的别名： import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline 指定魔法指令之后，在Notebook中只需要执行画图操作就可以在界面进行展示，先来画

python用matplotlib画图

python用matplotlib画图 1. 折线图： import matplotlib.pyplot as plt y1=[10,13,5,40,30,60,70,12,55,25] x1=range(0,10) x2=range(0,10) y2=[5,8,0,30,20,40,50,10,40,15]

matplotlib绘图基础--笔记

matplotlib 是python可视化著名的2D绘图库，类似于matlab的绘图工具。在其官网中也提供了非常多的例子，照猫画虎基本能完成所需的作图。本文主要介绍下matplotlib作图的一些基础知识。利用matplotlib库作图，在程序中先要引入pyplot作图模块： import matplotlib.pyplot as plt 结合例子作介绍：例子1. # -*-

解决python Matplotlib绘图中文字体乱码问题_centos

在使用python的matplotlib画图时，中文显示乱码，程序中使用的代码如下， matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei' 执行之后程序报如下的错误，并且画出来的图中文显示乱码。 findfont: Font family ['SimHei'] not found. Falling back to DejaVu Sans./usr/l

pip matplotlib 安装成功后却在pycharm中模块不识别

pip默认按照的路径是C:\Users\username\AppData\Roaming\Python\Python311\site-packages，而python的环境变量却是C:\Users\username\AppData\Local\Programs\Python\Python311 就需要把前面site-packages中的matplotlib相关文件复制到后者的Lib文件夹中，

【Matplotlib】用plt画图时,cmp设置方法

在python，有时候是需要画图的，比如把一个矩阵用图像的形式显示，之前用的好好的，每次用plt.imshow()，都是彩色图，不知为啥，突然全是黑白图了，于是需要设置cmap的值，如下： plt.imshow(confusion_matrix_percent,cmap='gray')plt.colorbar()plt.show() 在上面的代码中，设置cmap=‘gray'，表示绘制灰度图

【Matplotlib】（二）图例legend

Matplotlib 的 Legend 图例就是为了帮助我们展示每个数据对应的图像名称，更好的让读者认识到你的数据结构。如图，红色标注部分就是 Legend 图例。在之前的一篇文章 Matplotlib 系列之「绘制函数图像」中已经细讲过 Matplotlib 的绘制过程以及结构分析，希望读者能先去了解一下。接着上一次的代码继续讲解 Legend 图例如何展示，以及有哪些常用的特

【Python进阶（十）】——Matplotlib基础可视化

🍉CSDN小墨&晓末:https://blog.csdn.net/jd1813346972 个人介绍: 研一｜统计学｜干货分享擅长Python、Matlab、R等主流编程软件累计十余项国家级比赛奖项，参与研究经费10w、40w级横向文章目录 1 数据读取并绘制折线图2 改变图的属性3 改变图的类型4 改变图的坐标轴的取值范围5

猫头虎分享：Python库 Matplotlib 的简介、安装、用法详解入门教程

🐯 猫头虎分享：Python库 Matplotlib 的简介、安装、用法详解入门教程今天猫头虎带大家一起探索一个非常重要的 Python 库——Matplotlib。这是一个强大的工具，广泛应用于数据科学、人工智能和机器学习等领域，用于创建静态、动态和交互式的可视化图表。无论你是新手还是资深开发者，本文都将帮助你全面了解 Matplotlib 的使用方法，以及如何解决在使用过程中遇到的常

matplotlib color颜色全面指南

要想把数据表示得生动的趣，往往需要使用多种颜色来配合，才可以让数据得已区分开来。那么就来学习一下matplotlib的颜色。在matplotlib里主要使用一些简单的字母来表示颜色，比如：参考： Matplotlib Color Tutorials List ‘k’表示黑色； ‘b’表示蓝色‘c’表示青色‘g’表示绿色‘m’表示洋红‘r’表示红色‘y’黄色‘gray’或’grey’代表灰