赵走x博客
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34、延伸阅读:箱体;箱须、 离群值的含义和计算方法
33、箱线图
32、饼图
30、堆积析线图、 间断条形图和阶梯图
29、参数探索:设置柱体的填充样式
28、绘制统计图形:分块图
27、绘制统计图形:堆积图
26、绘制统计图形:条形图
25、绘制统计图形:柱状图
24、函数errorbar():用于绘制误差棒图
23、函数boxplot():用于绘制箱线图
22、函数stem():用于绘制棉棒图
21、函数 scatter():用于绘制气泡图
20、函数polar():用于绘制极线图
19、函数pie():用于绘制饼图
18、函数hist():用于绘制直方图
17、函数barh():用于绘制条形图
16、函数bar():用于绘制柱状图
15、使用统计函数绘制简单图形
14、函数组合应用
13、函数legend()一一标示不同图形的文本标签图例
12、函数title():添加图形内容的标题
11、函数text()一一添加图形内容细节的无指向型注释文本
10、函数annotate()一一添加图形内容细节的指向型注释文本
9、 函数axvspan()一一绘制垂直于 x 轴的参考区域
8、函数axhline()一一绘制平行于 x 轴的水平参考线
7、函数 grid():绘制刻度线
6、函数xlabel():设置 x 轴的标签文本
5、函数xlim():设置 x 轴的数值显示范围
4、函数scatter():寻找变量之间的关系
3、函数plot():展现变量的趋势变化
2、使用函数绘制matplotlib的图表组成元素
1、图表欣赏
15、使用统计函数绘制简单图形
资源编号:76015
人工智能
Python数据可视化之matplotlib实践
热度:89
在1.1节中,我们介绍了属于统计图形范围的折线图和散点图。接下来会讲解一些大家比较熟悉却又经常混j肴的统计图形,掌握这些统计图形可以让读者对数据可视化有一个深入理解,并正确使用。 我们从基础统计图形函数的功能、 调用签名、 参数说明和调用展示四个层面来讲解统计函数的使用方法和参数概念, 以此帮助读者建立对 Python 数据可视化的直观认识, 培养读者对 matplotlib实践的探索兴趣和应用信心。
在1.1节中,我们介绍了属于统计图形范围的折线图和散点图。接下来会讲解一些大家比较熟悉却又经常混淆的统计图形,掌握这些统计图形可以让读者对数据可视化有一个深入理解,并正确使用。 我们从基础统计图形函数的功能、 调用签名、 参数说明和调用展示四个层面来讲解统计函数的使用方法和参数概念, 以此帮助读者建立对 Python 数据可视化的直观认识, 培养读者对 matplotlib实践的探索兴趣和应用信心。