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- Python matplotlib模块及柱状图用法解析
- 代码如下import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np def test4(): names = [’电影1’, ’电影2’, ’电影3’] real_num1 = [7548, 4013, 1673] real_num2 = [5453, ...
- 日期：2022-07-14
- 浏览：14
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- python使用matplotlib绘制折线图的示例代码
- 示例代码如下：#!/usr/bin/python#-*- coding: utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as plt# figsize - 图像尺寸（figsize=(10,10)）# facecolor - 背景色（facecolor='blue'）# dpi...
- 日期：2022-07-10
- 浏览：16
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- python matplotlib绘制三维图的示例
- 作者：catmelo 本文版权归作者所有链接：https://www.cnblogs.com/catmelo/p/4162101.html本文参考官方文档：http://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html起步新建一个matplotlib...
- 日期：2022-07-10
- 浏览：13
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- 如何利用Python matplotlib绘制雷达图
- 本篇文章介绍使用matplotlib绘制雷达图。雷达图也被称为网络图，蜘蛛图，星图，蜘蛛网图，是一个不规则的多边形。雷达图可以形象地展示相同事物的多维指标，雷达图几乎随处可见，应用场景非常多。一、matplotlib绘制圆形雷达图# coding=utf-8import numpy as npimp...
- 日期：2022-07-01
- 浏览：100
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- Python matplotlib实时画图案例
- 实时画图import matplotlib.pyplot as pltax = [] # 定义一个 x 轴的空列表用来接收动态的数据ay = [] # 定义一个 y 轴的空列表用来接收动态的数据plt.ion() # 开启一个画图的窗口for i in range(100): # 遍历0...
- 日期：2022-07-29
- 浏览：117
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- 解决Python Matplotlib绘图数据点位置错乱问题
- 在绘制正负样本在各个特征维度上的CDF（累积分布）图时出现了以下问题：问题具体表现为：1.几个负样本的数据点位置倒错2.X轴刻度变成了乱七八糟一团鬼东西最终解决办法造成上述情况的原因其实是由于输入matplotlib.plot()函数的数据x_data和y_data从CSV文件中直接导入后格式为st...
- 日期：2022-07-25
- 浏览：12
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- python matplotlib库的基本使用
- matplotlib简介如果你在大学里参加过数学建模竞赛或者是用过MATLAB的话，相比会对这一款软件中的画图功能印象深刻。MATLAB可以做出各种函数以及数值分布图像非常的好用和方便。如果你没用过呢也没关系，知道这么回事就好了。MATLAB虽然好用，但毕竟是收费软件，而且相比于MATLAB，很多人...
- 日期：2022-07-10
- 浏览：45
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- python使用matplotlib:subplot绘制多个子图的示例
- 数据可视化的时候，常常需要将多个子图放在同一个画板上进行比较，python 的matplotlib包下的subplot可以帮助完成子功能。part1绘制如下子图import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(6,6), dpi=80)plt.fi...
- 日期：2022-07-10
- 浏览：12
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- python如何用matplotlib创建三维图表
- Matplotlib 最开始被设计为仅支持二维的图表。到 1.0 版本发布左右，一些三维图表的工具在二维展示的基础上被创建了出来，结果就是 Matplotlib 提供了一个方便的（同时也是有限的）的可用于三维数据可视化的一套工具。三维图表可以使用载入mplot3d工具包来激活，这个包会随着 Matp...
- 日期：2022-06-29
- 浏览：49
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- python Matplotlib基础--如何添加文本和标注
- 创建一个优秀的可视化图表的关键在于引导读者，让他们能理解图表所讲述的故事。在一些情况下，这个故事可以通过纯图像的方式表达，不需要额外添加文字，但是在另外一些情况中，图表需要文字的提示和标签才能将故事讲好。也许标注最基本的类型就是图表的标签和标题，但是其中的选项参数却有很多。让我们在本节中使用一些数据...
- 日期：2022-06-29
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