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- 来自专栏Python机器学习算法说书人
绘制图表（2）：再次实现
绘制图表（1）：初次实现 5.再次实现 通过编写这个原型，我们学到了什么呢？我们学到了使用ReportLab进行绘图的基本知识，还知道了如何提供数据，以便使用提取的数据轻松地绘制图表。 ---- 5.2.使用LinePlot类 如果说获取数据简单的出人意料，那么绘制漂亮的折线图也不难。 要给文本添加标签，可参考自动添加标签（2）：再次实现这篇文章。如果要创建PDF文件，可使用ReportLab中的Platypus（也可使用LATEX等排版系统来集成PDF图形）。 如果你的主要目标是根据数据绘制图表（就像这个项目一样），那么除ReportLab和PYX外，还可以选择使用其他的包，其中很不错的一个是Matplotlib/pylab（http://matplotlib.org
91520发布于 2019-07-26 - 来自专栏R语言数据分析指南
NC图表绘制-ggplot2绘制多组填充热图
dplyr_1.1.4 purrr_1.0.2 readr_2.1.5 tidyr_1.3.1 [11] tibble_3.2.1 ggplot2_ aes(fill=`Tissue site`))+ scale_fill_manual(values=c("#4e6d58","#749e89","#abccbe","#e3cacf","#c399a2" ,"#9f6e71", "#41507b","#7d87b2","#c2cae3","#C6CDF7"))+ theme(axis.text.x
36010编辑于 2024-04-02 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
R-ggplot2 基础图表绘制-散点图
本期开始陆续推出基础图表的绘制推文教程，也算是自己的一个基础知识积累和巩固，希望和大家一同学习进步。 这期的推文是关于散点图的绘制，主要知识点如下： R-ggplot2 散点图绘制 ggplot2 散点图美化 （毕竟好看的图表设计会使人眼前一亮，当然也会增加自己的学习兴趣） R-ggplot2 散点图绘制 数据预览 ggplot2 对于绘制目前所见的图表都是有对应的绘图函数可以绘制，后面我们陆续介绍。 总结 本期算是第一篇关于基础图表的绘制，各个细节部分我也进行了单独的代码解释，本来计划再搞些基础的，但那个效果实在是不能看，再说了，基础的教程网上的资源也很多。 今后基础图表的绘制也都会按照这个样式(基础图表+美化)，希望大家能够喜欢，并且有所获得。
1.6K20发布于 2021-02-22 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
Python-matplotlib 商业图表绘制第2弹
引言 Python-matplotlib商业图表绘制的第二篇教程也已经推出，本期的推文主要涉及到文本、annotate()、散点以及颜色搭配等内容的讲解，话不多说，直接上教程 ? ? 02. 1000,ec='k',lw=.3,zorder=1) scatter_top = ax.scatter(.5,y,s=800,color='white',ec='k',lw=.3,zorder=2) year = ax.text(.5,y,text,ha='center', va='center',fontsize = 8,color='black',fontweight='bold') #定制化绘制 ax.transAxes, ha='center', va='center',fontsize = 4,color='black') plt.savefig(r'F:\DataCharm\商业艺术图表仿制 总结 本期推文主要涉及的可视化设计技巧不多，但也是定制化绘制中比较常用的方法，希望小伙伴们可以掌握哦，特别是ax.annotate()方法，可以设计出很多“很炫”的可视化作品。
41521发布于 2021-02-22 - 来自专栏R语言数据分析指南
NC图表复现-ggplot2优雅绘制冲积图
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来学习NC上一张冲积图的绘制方法，数据论文源数据小编根据个人理解对数据做了处理，图表与原文有所出入，整个过程仅供参考。
27810编辑于 2024-07-25 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
R-ggplot2 基础图表绘制-散点图示例
前两期分别介绍了R-ggplot2 基础散点图R-ggplot2 基础图表绘制-散点图和 Python-seaborn基础散点图Python-seaborn 基础图表绘制-散点图 的绘制方法，较为系统的介绍了绘图的基础语法 本期的推文就使用R-ggplot2进行一个较为经典的图表仿制，也是自己一直想制作的图表。 主要涉及的知识点如下： geom_smooth()绘制拟合线 ggrepel::geom_text_repel()绘制不重叠文本 ggplot2 + ggrepel 图表再现 这期的推文绘图示例我们使用的是经济学人经典的一张图表 已经整理成符合ggplot2绘图的数据要求，接下俩就是使用ggplot2进行绘制，具体代码如下： ggplot(plot_data, aes(x = CPI, y = HDI, color = Region ，但还是存在部分细节之处没有很好的仿制，这里我么只学习绘图技巧啊) 总结 本期推文我们进行了散点示例图的绘制，主要目的还是进行图表技巧的练习，希望可以给大家提供些绘图灵感。
88220发布于 2021-02-22 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
R-ggplot2 基础图表绘制-柱形图
本期推文我们开始介绍基础柱形图(条形图)的绘制推文，其目的就是让大家希望大家可以一步步打好基础，为以后绘制更加复杂、更加精美的可视化设计作品做准备。 本期主要涉及的知识点如下： geom_histogram()绘制直方统计图 geom_bar()绘制柱形图 grid包添加图片美化 geom_histogram()绘制直方统计图 直方统计图用于统计数据的分布范围 geom_bar()绘制柱形图 若想使用geom_bar()绘制统计频数的直方图，可以添加scale_x_binned() 加以限制辅助。 grid包添加图片美化 添加与绘制图表主题、颜色等元素相关的图片，可以使你的可视化作品增色不少，在ggplot2中添加图片则十分简单。这里我们选择了与主题相符的图片，用于提升绘图结果的美观性。 总结 以上就是R-ggplot2关于基础柱形图的绘制推文教程，太具体的原理性这里也没做过多介绍，感兴趣的可以自行查阅相关资料。接下来还有Python版本的哦！ 练习数据获取
1.1K20发布于 2021-02-22 - 来自专栏C/C++的自学之路
Python绘制图表
这些库可以用于绘制各种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等。 下面是一个使用matplotlib绘制折线图的示例： ```python import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y 除了matplotlib，seaborn也是一个常用的可视化库，它可以用于绘制更美观的统计图表。 下面是一个使用seaborn绘制散点图的示例： ```python import seaborn as sns # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8 ("Y-axis") # 显示图表 plt.show() ``` 这是使用seaborn绘制的一个简单的散点图。
43410编辑于 2024-12-25 - 来自专栏邵靖的专栏
使用 plotly 绘制数据图表
Plotly能够绘制具有用户交互功能的精美图表。 [1499930375542_386_1499930375654.png] Python-Plotly 安装 本文档主要是介绍使用plotly的Python API来进行几种简单图表的绘制，更多Plotly dataset['x'], y = dataset['z'], name = 'z' ) data_g.append(tr_z) #设置layout,指定图表 layout = Layout(title="line plots", xaxis={'title':'x'}, yaxis={'title':'value'}) #将layout设置到图表 ，各位小伙伴可以加以变形绘制出更多的漂亮图标。
4.4K71发布于 2018-01-15 - 来自专栏Data分析
Matplotlib引领数据图表绘制
Matplotlib引领数据图表绘制 前言 在数据科学领域，数据可视化是一种强大的工具，能够将复杂的数据转化为易于理解和分析的图形。 ) plt.show() 图例的位置由 loc 关键字控制，其取值范围为 0-10，每个数字代表图表中的一处位置 添加注释 有时候我们需要对特定的点进行标注，我们可以使用 plt.annotate font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 保存图形 保存绘制的图片 我们可以使用x和y关键字绘制一列与另一列。 绘图方法允许除默认线图之外的少数绘图样式。 这些方法可以作为plot()的kind关键字参数提供。 通过学习和应用Matplotlib，我们能够将复杂的数据转化为直观的图表，更好地理解数据，支持决策和分析。
1.4K10编辑于 2024-01-30 - 来自专栏计算机图形学 前端可视化 WebGL
canvas绘制虚线图表
其实该图表，就是一个圆圈外面在套一个圆弧的效果， 主要的难点在于不知道怎么绘制圆圈的虚线效果。 其实canvas本身已经支持了虚线的绘制，就是一个api调用的事情，api是setLineDash。 height="400"></canvas> <script> var ctx = document.getElementById( 'canvas' ).getContext( '2d y = h / 2; ctx.save(); ctx.strokeStyle = "gray"; ctx.setLineDash([5,5]); ctx.lineWidth = 10; ctx.beginPath(); ctx.arc(200,200,75,0,Math.PI *2); ctx.stroke Math.PI /2 ); ctx.stroke(); ctx.restore(); </script> </body> </html> 绘制效果如下图所示：
1.8K20编辑于 2022-03-22 - 来自专栏完美Excel
Excel图表技巧02：绘制动态图表
当图表数据区域中的单元格数据增加或减少时，图表会自动相应变化，这就是我们所说的动态图表。本文介绍Excel中两种基本的制作动态图表的方法。 方法1：使用表 使用表作为图表源数据，那么当在表中添加或删除数据时，图表会自动更新，如下图1所示。 ? 方法2：使用命名公式 可以使用命名公式生成数据，作为图表的系列值，从而制作动态图表，如下图2所示。 ? 首先，定义2个名称。 名称：year 引用位置：=OFFSET(Sheet2! $A$1,1,0,COUNTA(Sheet2!$A:$A)-1,1) 名称：Data 引用位置：=OFFSET(Sheet2!$B$1,1,0,COUNTA(Sheet2! $B:$B)-1,1) 然后，选择要绘制图表的数据，创建图表。编辑该图表的水平轴标签如下图3所示。 ? 编辑该图表的数据系列标签如下图4所示。 ?
1.9K40发布于 2021-01-06 - 来自专栏liulun
使用plot绘制实时图表
var serverId; var myTimer; var previousPoint = null; var campArr //切换图表 //按报警值计算最大高度 options.yaxis.max = war[0][1]*2; , left: x + 10, border: '1px solid #fdd', padding: '2px $("#tooltip").remove(); var y = item.datapoint[1].toFixed(2) Return 1 Catch Return 0 End Try End Function Protected Sub dgrd_staff2_
1.2K20编辑于 2022-05-09 Python 实现图表绘制总结
Numpy是Python开源的数值计算扩展，可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身数据结构要高效； matplotlib是一个Python的图像框架，使用其绘制出来的图形效果和MATLAB下绘制的图形类似 在使用Python绘制图表前，我们需要先安装两个库文件numpy和matplotlib pip install numpy pip install matplotlib 生成直方图 import numpy ) 运行结果： 生成多个图例 import numpy as np from pylab import * x=np.arange(1,11,1) plt.plot(x,x*2) ['KaiTi'] label = "windows xp","windows 7","Windows 8","Linux 4","Centos 6","Huawei交换机" fracs = [1,2,3,4,5,1
1.1K20编辑于 2022-12-28- 来自专栏阿凯的Excel
甘特图绘制（Excel绘制图表系列课程）！
嗯 为了追求心目中的男神女神（小编心中只有女神、男神是我自己），制定了一张恋爱计划表，然后我想把这个表以图表的形式展现出来！ 第二步：调整坐标轴序列和水平坐标轴 Tips：我们肯定是有先后顺序的，先获取QQ最后才能确定关系，为了符合我们的日常观看习惯，就需要更改垂直坐标轴序列 继续啰嗦：Excel图表是想改哪里点哪里！！！ 第三步：改变水平坐标轴最大最小值 想一下，我们想获取QQ号码的第一天作为整个图表的起始点，追到手最后一天作为水平坐标轴的最右边终点，那我们需要将5月20日设为水平轴最小值，6月24日设为水平轴的最大值 改一下颜色、加一下图表标题（不截图啦）： ?
2.1K60发布于 2018-03-08 - 来自专栏计算机图形学 前端可视化 WebGL
图表绘制之RepeatNode的妙用
图表绘制之RepeatNode的妙用 前言 最近接到许多大屏项目，其中有一个智慧大楼的项目，大致是由3d场景+数据图表组成，需要能监控实时数据、安防 监控、出入统计以及消防安全等功能如下图 [智能概述v4.0 是一个由多个递增的矩形拼接而成的类似柱状图的进度条，来表示当前车位占用率的图表。 451480b020c645349df46ce4c8220895~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 使用echarts的问题 拿到这个设计稿时，第一反应是用大家常用的Echarts来绘制这种图表 ，绘制逐渐递增高度的矩形就可以实现递增的repeatNode了！ 给RepeatNode加点料 于是找到repeatNode的绘制逻辑，在绘制中加入下面的一段代码 [6d7d98e4829742048c68cfb60fcb2eb2~tplv-k3u1fbpfcp-zoom
72940发布于 2020-12-18 - 来自专栏JNing的专栏
matplotlib: 绘制平面图表格
y1 = 2*x + 1 # 仿真一维数据组(x ,y2)表示曲线2. y2 = x**2 plt.plot(x, y1) # 曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0 """ 示例： """ # 使用plt.xlim设置x坐标轴范围：(-1, 2)； plt.xlim((-1, 2)) # 使用plt.ylim设置y坐标轴范围：(-2, 3)； plt.ylim ((-2, 3)) plt.xlabel() / plt.ylabel() 调整 坐标轴 名称。 """ 示例： """ # 使用plt.xlim设置x坐标轴范围：(-1, 2)； new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5) plt.xticks(new_ticks) # 使用plt.ylim设置y坐标轴范围：(-2, 3)； plt.ylim((-2, 3)) Ref： Pyplot tutorial 莫烦Python - Matplotlib matplotlib
2.8K40发布于 2018-09-27 - 来自专栏阿凯的Excel
常见图表绘制（汇总版）
各位亲，分享了这么多期图表，打算做个汇总版的，方便各位以后查询。点击标题可以直接链接至对应的文章！ 第一节：巧妙设置目标红线 第二节：帕累托图绘制 第三节：复合饼图绘制 第四节：金字塔图绘制 第五节：甘特图绘制 第六节：蛋糕图绘制
89060发布于 2018-03-08 复现PNAS图表：Complexheatmapggplot2绘制离散型热图及修饰
使用Complexheatmap/ggplot2绘制离散型热图，复现PNAS图表！ labels_gp = gpar(fontsize = 10), border='black'), #legend设置 col = c('#F2F2F0 'Absent'), labels_gp = gpar(fontsize = 10), border='black'), col = c('#F2F2F0 ggplot2绘制 到这里，估计还有小伙伴想问ggplot2做怎么弄，就简单演示一下吧：ggplot2同样能够完成热图绘制，只不过没有那么灵活，需要将宽数据转化为长数据： library(tidyr) ','#5A8FCA')) 绘制聚类： library(ggtree) ##行聚类 phr <- hclust(dist(Enrich_df1),method = "ward.D<em>2</em>") #plot聚类树
23510编辑于 2025-12-20- 来自专栏数据 学术 商业 新闻
Python-matplotlib 商业图表绘制01
引言 在绘制学术图表之余，我们也会进行商业图表的绘制，毕竟学术图表的配色有点单调和严谨啊 ? 。今天这篇推文就使用小清新配色对散点图和折线图进行另类的绘制，绘制出让人耳目一新的可视化作品 ? ? 数据可视化 本期推文的可视化绘制技巧相对简单，对其进行合理组合和颜色优化，就能呈现出不一样的效果，因为构造数据比较简单，这里直接给出整个的绘制代码： import pandas as pd import ,zorder=2) #绘制不同散点图 scatter_out = ax.scatter(x,y,s=500,zorder=1,color='white',ec='grey',alpha=.7,lw=.5 （2）from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes 该方法可以实现负责图表的灵活搭配，本推文题目中的小散点图和题目下的横线由于超出刻度范围而采用此方法 总结 Python-matplotlib绘制此类图表的灵活性还是不错的(当然，前提是比较属性各个绘图函数 ? ?
75740发布于 2021-02-22
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