摘要：先从最常见的图形开始折线图条形图柱状图散点图圆形图。追踪和的过程对用户是隐形的，我们只需要知道每次调用绘图方法，该绘图效果都会呈现在当前中就可以了后面会讲如何手动变更当前和折线图条形图柱状图散点图圆形图分别对应着中的五个绘图函数。
利用 Matplotlib 绘制数据图形（一）
了解了 Matplotlib 的基本知识之后，我们就可以开始上手试试画图了。
先从最常见的图形开始：折线图、条形图、柱状图、散点图、圆形图。
我不得不说本 Part 实际上都是没有什么逻辑的语法规定，会比较无聊。不过这一 Part 又最有用，因为看完之后用 Matplotlib 绘图就没什么问题了（如果你对图形细节没什么要求的话～）
用于绘图的数据因为最近搞了个预测招商银行股价的比赛，部分绘图就直接用这个数据了。
import tushare as ts
pro = ts.pro_api("***********************")# *** 为注册 tushare 后分配的 token
cmb = pro.daily(ts_code="600036.SH", start_date="20190301", end_date="20190510")
动手之前，还得再多说一点
在利用 Matplotlib 绘制数据图形（一）中我写过：如果你想用 Matplotlib 绘图，需要创建至少一个 fig 且其中包含一个 axes。
fig,ax_1 = plt.subplots()
但是我们又常见下面的写法：
没有手动创建 fig 和 axes 怎么也出图了呢？
答案是：如果调用了 plt 的绘图方法，但是 plt 却没有追踪到 fig 和/或 axes ，plt 会默认创建新的 fig 和/或 axes（Matplotlib 的两套 API）。
plt 追踪 fig 和 axes 的过程对用户是隐形的，我们只需要知道每次调用 plt 绘图方法，该绘图效果都会呈现在当前 axes 中就可以了（后面会讲如何手动变更 plt 当前 fig 和 axes)
OK, Matplotlib折线图、条形图、柱状图、散点图、圆形图分别对应着 Matplotlib 中的五个绘图函数：plot()、bar()、hist()、scatter()、pie()。
plt.plot([x],y) #注意这里的 x 其实是可选的，但实际使用中仅传入 y 比较少见 plt.scatter(x,y) plt.bar(x,height) #保持和官方文档一致，使用 height 代替 y plt.hist(x) plt.pie(x)
其中 .plot() x 可选的意思是：如果仅传入一个位置参数的话，函数默认用户传入的是 y，x 则默认为序列 [0,1,2,3,4,....]与 y 的数据一一对应。所以之前我绘制的图形仅传入了 "open" 一个变量是没问题的。
不过上面的折线图没有什么意义，折线图实际中用的比较多的是时间序列，因为折线图反应了的是前后有内在联系的变化。
所以很多时候折线图 x 轴是时间，y 轴为数据：
plt.plot("trade_date","open",data = cmb)
不过默认的时间轴大部分情况下是 —— 没法用的（
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/43790.html
摘要：概述是使用开发的一个绘图库，是界进行数据可视化的首选库。可以通过图形示例来快速浏览所有支持的图形。最后，调用把绘制好的图形显示出来。对应于三个参数，表示行，表示列，表示位置。因此，表示在图表中总共有个图形，当前新增的图形添加到位置。 showImg(https://segmentfault.com/img/bV6EPD?w=542&h=130); 概述 Matplotlib 是使用 P...
摘要：有一些表示常见图形的对象称为块，完整的集合位于。中的绘图函数在中，有行标签列标签分组信息。密度图通过计算可能会产生观测数据的连续概率分布的估计而产生的。在探索式数据分析工作中，同时观察一组变量的散布图是很有意义的。 我们在上一篇介绍了 pandas，本篇介绍 matplotlib。 绘图和可视化 一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包。 Matplotlib API入门 Figure ...
Python Matplotlib作为一种可视化的工具，可以利用其可视化的应用，去做到绘制图形，比如可以利用其Matplotlib去进行绘制图形，具体的操作方法要做到什么样呢？下面就给大家详细解答下。 前言 Matplotlib可能是Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索使用matplotlib库实现简单的图形...
摘要：问题描述绘制函数上的点，请从以下选项中选出你认为正确的答案正确答案第题条形图的绘制知识点描述绘制条形图。 仅需10道题轻松掌握Matplotlib图形处理 | P...
动画是使可视化更具吸引力和用户吸引力的好方法。它帮助我们以有意义的方式展示数据可视化。Python 帮助我们使用现有的强大 Python 库创建动画可视化。Matplotlib是一个非常流行的数据可视化库，通常用于数据的图形表示以及使用内置函数的动画。 直接跳到末尾 去评论区领书 ? 在 Python 中创建条形图追赶动画（评论区送书） ? 方法一：使用 pause() 函数? 方法二：使用 F...
阅读 1740·2021-09-26 09:46
阅读 3019·2021-09-22 15:55
阅读 2611·2019-08-30 14:17
阅读 3030·2019-08-26 11:59
阅读 1810·2019-08-26 11:35
阅读 3157·2019-08-26 10:45
阅读 3155·2019-08-23 18:28
阅读 1108·2019-08-23 18:21
