figure在python中的用法
Pythonmatplotlib绘图可视化知识点整理（小结）
Pythonmatplotlib绘图可视化知识点整理（⼩结）⽆论你⼯作在什么项⽬上，IPython都是值得推荐的。
利⽤ipython --pylab，可以进⼊PyLab模式，已经导⼊了matplotlib库与相关软件包（例如Numpy和Scipy)，额可以直接使⽤相关库的功能。
本⽂作为学习过程中对matplotlib⼀些常⽤知识点的整理，⽅便查找。
这样IPython配置为使⽤你所指定的matplotlib GUI后端（TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。
对于⼤部分⽤户⽽⾔，默认的后端就已经够⽤了。
Pylab模式还会向IPython引⼊⼀⼤堆模块和函数以提供⼀种更接近MATLAB的界⾯。
import matplotlib.pyplot as pltlabels='frogs','hogs','dogs','logs'sizes=15,20,45,10colors='yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral'explode=0,0.1,0,0plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50)plt.axis('equal')plt.show()matplotlib图标正常显⽰中⽂为了在图表中能够显⽰中⽂和负号等，需要下⾯⼀段设置：import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sas-serig']=['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matplotlib inline和pylab inline可以使⽤ipython --pylab打开ipython命名窗⼝。
MATPLOT使用和操作说明
MATPLOT使用和操作说明Matplotlib是一个用于绘制各种静态、动态、交互式和绘图的Python库。
它提供了灵活和广泛的绘图选项，可以用于创建各种类型的图表，包括线图、散点图、条形图、直方图、饼图、3D图等。
Matplotlib具有强大的功能和广泛的应用领域，在数据可视化、科学研究、统计分析和机器学习等领域中得到广泛使用。
一、安装Matplotlib要使用Matplotlib库，首先需要安装它。
可以通过以下命令在命令行中使用pip安装Matplotlib库：```pip install matplotlib```二、导入Matplotlib要在Python中使用Matplotlib库，需要导入它。
通常，我们将其导入为plt命名空间，以简化代码。
使用以下代码导入Matplotlib库：```import matplotlib.pyplot as plt```三、绘制线图Matplotlib的核心对象是Figure（图形）和Axes（坐标轴）。
Figure表示整个图像窗口或页面，而Axes是具体绘图区域。
通过在Axes 上调用各种绘图函数，可以创建不同类型的图表。
下面是一个绘制线图的示例代码：```pythonimport matplotlib.pyplot as plt#创建数据x=[1,2,3,4,5]y=[1,4,9,16,25]# 创建Figure和Axes对象fig, ax = plt.subplots#绘制线图ax.plot(x, y)ax.set_title('Line Chart')ax.set_xlabel('x')ax.set_ylabel('y')#显示图表plt.show```散点图用于展示两个变量之间的关系。
使用Matplotlib绘制散点图非常简单。
下面是一个绘制散点图的示例代码：```pythonimport matplotlib.pyplot as plt#创建数据x=[1,2,3,4,5]y=[1,4,9,16,25]# 创建Figure和Axes对象fig, ax = plt.subplots#绘制散点图ax.scatter(x, y)ax.set_title('Scatter Plot')ax.set_xlabel('x')ax.set_ylabel('y')#显示图表plt.show```条形图用于比较不同类别的数据。
浅谈matplotlib中FigureCanvasXAgg的用法
浅谈matplotlib中FigureCanvasXAgg的⽤法背景知识：FigureCanvasXAgg就是⼀个渲染器，渲染器的⼯作就是drawing，执⾏绘图的这个动作。
渲染器是使物体显⽰在屏幕上主要内容：将⼀个figure渲染的canvas变为⼀个Qt widgets，figure显⽰的过程是需要管理器（manager），需要FigureCanvasBase来管理。
报错信息'FigureCanvasQTAgg' object has no attribute 'manager'将⼀个navigation toolbar渲染成Qt widgets使⽤⽤户事件来实时更新matplotlib plotmatplotlib针对GUI设计了两层结构概念：canvas，renderer。
下⾯我将以默认⾃带的后端 tkAgg：from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg as FigureCanvas为例，为⼤家讲解画布与渲染器的知识。
⼀. canvas（画布）对应抽象的类：FigureCanvasBase and FigureManagerBase作⽤：保存对图像的引⽤更新图像通过对画布的引⽤定义运⾏注册的事件⽅法将本地⼯具箱事件转为matplotlib事件抽象框架定义绘制渲染图⽚的⽅法停⽌和开始nono-GUI事件循环1. 追寻matplotlib.figure.Figure.show( )以下引⾃matplotlib.figure.Figure.show( ) 源码和注释：#matplotlib.figure.Figure.show( )def show(self, warn=True):"""If using a GUI backend with pyplot, display the figure window.If the figure was not created using:func:`~matplotlib.pyplot.figure`, it will lack a:class:`~matplotlib.backend_bases.FigureManagerBase`, andwill raise an AttributeError.Parameters----------warm : boolIf ``True``, issue warning when called on a non-GUI backendNotes-----For non-GUI backends, this does nothing, in which case a warning willbe issued if *warn* is ``True`` (default)."""try:manager = getattr(self.canvas, 'manager')except AttributeError as err:raise AttributeError("%s\n""Figure.show works only ""for figures managed by pyplot, normally ""created by pyplot.figure()." % err)if manager is not None:try:manager.show()returnexcept NonGuiException:pass它是通过manager.show()来实现画图的动作的。
Python中的数据可视化进阶探索Plotly和Bokeh
Python中的数据可视化进阶探索Plotly和BokehPython作为一种功能强大且易于学习的编程语言，在数据科学和数据可视化领域具有广泛的应用。
在许多数据科学项目中，数据可视化是不可或缺的一部分，以帮助我们清晰地理解和传达数据的信息。
Python的数据可视化库中存在许多选择，其中Plotly和Bokeh是两个备受欢迎的工具。
本文将探索并比较这两种库的特点和用法。
一、Plotly简介Plotly是一个开源的数据可视化库，提供了交互式的绘图和可视化工具。
它支持多种绘图类型，包括折线图、条形图、散点图、热力图等，使用户能够直观地探索和呈现数据。
Plotly使用JavaScript进行绘图，但可以通过Python和其他编程语言进行控制。
Plotly的一个主要特点是其交互性和响应式设计。
用户可以通过放大、缩小、旋转和缩放等操作来探索数据图表。
此外，Plotly还支持在图表上添加注释、标签和其他可交互的元素，以提供更详细和丰富的信息。
二、Bokeh简介Bokeh是另一个流行的Python数据可视化库，专注于交互式可视化。
Bokeh的设计目标是将数据可视化与Web技术相结合，以实现动态和交互式的绘图效果。
Bokeh提供了许多用于创建交互式图形的工具和功能。
与Plotly类似，Bokeh支持多种图表类型，包括折线图、柱状图、散点图等。
Bokeh还提供了丰富的布局和样式选项，使用户能够自定义图表的外观和风格。
Bokeh使用JavaScript生成图表，但可以通过Python和其他编程语言进行控制。
三、Plotly和Bokeh的比较1. 语法和API：Plotly和Bokeh的语法和API设计都相对简单和直观。
Plotly使用Figure和Layout对象组织图表，而Bokeh使用Plot和ColumnDataSource对象。
两者都提供了丰富的设置选项，使用户能够自定义图表的外观和交互行为。
2. 交互性：Plotly和Bokeh都支持交互性，使用户可以自由探索和操作数据图表。
Python中的Bokeh的高级绘图方法
Python中的Bokeh的高级绘图方法Bokeh是一个优秀的Python绘图库，它支持交互式图像绘制和数据可视化。
针对特定的数据类型，可以使用Bokeh API进行高级绘图，这些绘图包括散点图、折线图、条形图、直方图、热力图和等高线图等。
一、散点图散点图是一种常见的二维坐标系图形，它显示两个变量之间的关系。
Bokeh使用Circle类绘制散点图。
下面是一个绘制散点图的示例代码：```pythonimport numpy as npfrom bokeh.plotting import figure,showp = figure(title="Scatter Plot with Circle Markers")N = 1000x = np.random.random(size=N) * 100y = np.random.random(size=N) * 100p.circle(x,y,size=5,alpha=0.5)show(p)```以上代码中，首先导入必要的模块和类库，然后初始化一个Bokeh 图形，设置标题，并生成1000个随机数，最后进行散点图绘制，并将图形显示在屏幕上。
二、折线图折线图是一种连续二维坐标系图形，它显示相邻数据点之间的关系。
在Bokeh中，使用line方法绘制折线图。
下面是一个使用Bokeh 绘制折线图的示例代码：```pythonimport numpy as npfrom bokeh.plotting import figure, showp = figure(title='Line Plot')N = 1000x = np.linspace(0,4*np.pi,N)y = np.sin(x)p.line(x,y,line_width=2)show(p)```以上代码中，首先导入必要的模块和类库，然后初始化一个Bokeh 图形，设置标题，并生成1000个正弦函数数据点，最后进行折线图绘制，并将图形显示在屏幕上。
figure函数
figure函数
Figure函数用来在Python中创建图形。
它是matplotlib库的一部分，能够帮助你将数据可视化，以便更好地理解和分析数据。
figure函数能够创建并管理图形，并包含多个子图形。
这些子图形可以包含不同的图表类型，例如折线图、散点图、柱状图等。
要使用figure函数，首先需要导入matplotlib库。
然后，你可以使用figure函数来创建一个新的图形，并指定图形的大小和分辨率。
例如，使用以下代码可以创建一个8英寸x6英寸的图形，分辨率为200 dpi：
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=200)
接下来，你可以使用add_subplot函数在图形中添加子图形。
例如，要添加一个折线图，可以使用以下代码：
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(x,y)
这里，ax是子图形的句柄，从而可以使用其他matplotlib函数来格式化子图形，例如设置图例、坐标轴标签等。
最后，当你完成绘图时，可以使用show函数显示图形。
通过使用figure函数，你可以更轻松地创建图形，并自定义大小和
分辨率。
它可以帮助你以可视化的方式分析数据，从而使你的分析更有效率。
因此，使用figure函数可以极大地提高你的分析效率。
mplfinance figure 用法
mplfinance是一个Python库，用于绘制金融数据和图表。
在mplfinance中，figure对象是一个绘图容器，用于容纳子图和其他元素。
以下是一些mplfinance figure的用法：1. 创建figure对象：```pythonimport mplfinance as mpffig = mpf.figure(figsize=(10, 5))```此代码将创建一个大小为10x5的figure对象。
2. 添加子图：```pythonax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1) # 添加一个2行1列的子图，并返回第一个子图的轴对象ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2) # 添加第二个子图的轴对象```此代码将在figure对象中添加两个子图，每个子图占据一行。
第一个子图的轴对象存储在ax1中，第二个子图的轴对象存储在ax2中。
3. 设置子图网格：```pythonfig.tight_layout() # 自动调整子图间距，使其看起来像一个紧密的网格```此代码将自动调整子图之间的间距，使它们看起来像一个紧密的网格。
4. 绘制图表：在添加子图后，您可以使用ax1、ax2等轴对象绘制图表。
例如，以下代码在第一个子图中绘制OHLCV（开盘价、最高价、最低价、收盘价）数据：```pythonimport pandas as pdimport numpy as np# 生成一些示例数据dates = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-01-31')ohlc = np.random.random(size=(len(dates), 5)) * 100 # OHLCV数据（随机生成）# 在第一个子图中绘制OHLCV数据ax1.plot(dates, ohlc, type='candle', volume=True) # 绘制K线图，并显示成交量```。
pythonmatplotlib基本用法save -回复
pythonmatplotlib基本用法save -回复Python Matplotlib基本用法：保存图像Matplotlib是一个用于可视化数据的Python库。
它具有广泛的功能，可以创建各种类型的图表，包括折线图、散点图、直方图、饼图等。
虽然Matplotlib提供了直接在Jupyter Notebook中显示图像的功能，但有时我们希望将图像保存为图片文件以供后续使用。
本文将介绍Matplotlib的基本用法，并详细说明如何保存生成的图像。
1. 安装Matplotlib首先，我们需要安装Matplotlib库。
如果你使用的是Anaconda，可以在终端或Anaconda Prompt中运行以下命令来安装Matplotlib：conda install matplotlib如果你使用的是pip，可以使用以下命令来安装Matplotlib：pip install matplotlib2. 导入Matplotlib库在使用Matplotlib之前，我们需要导入它的库。
在Python中，可以使用import语句来导入库。
以下是导入Matplotlib库的示例代码：pythonimport matplotlib.pyplot as plt在导入过程中，我们将Matplotlib库重命名为plt，以简化后续代码中的书写。
3. 绘制图像接下来，我们将使用Matplotlib库绘制一张图像。
这里，我们以折线图为例。
假设我们有一组X轴与Y轴的数据并且我们希望将其绘制成一张图像。
以下是绘制折线图的示例代码：pythonx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [1, 4, 9, 16, 25]plt.plot(x, y)plt.show()在上述代码中，我们先创建了两个列表x和y，分别表示X轴和Y轴的数据。
然后，使用plt.plot()函数将x和y作为参数绘制折线图。
最后，使用plt.show()函数显示图像。
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figure在python中的用法
在Python中，figure 是 Matplotlib 库中的一个重要概念，它代表了绘图区域，也就是整个绘图画布。
在使用 Matplotlib 进行数据可视化时，常常需要创建一个 figure 对象，然后在这个对象上添加子图（subplot）来绘制图形。
下面是 figure 在 Python 中的基本用法：
导入 Matplotlib：
import matplotlib.pyplot as plt
创建 figure 对象：
fig = plt.figure()
绘制子图（subplot）：
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) # 1行1列的子图，当前选中第1个子图
绘制数据：
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 15, 30, 25]
ax.plot(x, y) # 在当前选中的子图上绘制折线图
可选：添加图标题、轴标签等：
ax.set_title('示例图')
ax.set_xlabel('X轴')
ax.set_ylabel('Y轴')
显示图形：
plt.show()
figure 对象可以包含多个子图，每个子图可以展示不同的数据，实现多个图形的排列。
你可以通过调整 add_subplot() 中的参数来设置不同的子图布局，例如：
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) # 创建2行2列的子图，当前选中第1个子图
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) # 创建2行2列的子图，当前选中第2个子图
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) # 创建2行2列的子图，当前选中第3个子图
ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4) # 创建2行2列的子图，当前选中第4个子图
总结：figure 是 Matplotlib 绘图的画布对象，而 subplot 则是画布上的一个子图。
通过创建 figure 对象和添加不同的子图，你可以在同一个图形窗口中展示多个图表，从而进行数据可视化和图形呈现。