文档详情

Jupyter Notebook：数据可视化基础：Matplotlib.docx

发布：2024-08-27约1.54万字共21页下载文档

文本预览下载声明

PAGE1

JupyterNotebook：数据可视化基础：Matplotlib

1环境搭建与配置

1.1安装JupyterNotebook

在开始使用JupyterNotebook进行数据可视化之前，首先需要确保你的环境中已经安装了JupyterNotebook。JupyterNotebook是一个交互式笔记本，支持运行40多种编程语言，包括Python，R和Julia等，特别适合数据清洗和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等。

1.1.1安装步骤

打开命令行工具（在Windows上是CMD或PowerShell，在Mac或Linux上是终端）。

显示全部

相似文档

第3章-Matplotlib数据可视化基础.ppt 折线图（linechart）是一种将数据点按照顺序连接起来的图形。可以看作是将散点图，按照x轴坐标顺序连接起来的图形。折线图的主要功能是查看因变量y随着自变量x改变的趋势，最适合用于显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据。同时还可以看出数量的差异，增长趋势的变化。绘制折线图折线图matplotlib.pyplot.plot(*args,**kwargs)plot函数在官方文档的语法中只要求填入不定长参数，实际可以填入的主要参数主要如下。绘制折线图plot函数参数名称说明x，y接收array。表示x轴和y轴对应的数据。无默认。color接收特定string。指定线条的颜色。默认为None
2024-09-17 约5.88千字 32页立即下载
matplotlib数据可视化基础.pptx Matplotlib数据可视化基础09-3月-25 1分析特征间的关系目录了解绘图基础语法与常用参数2分析特征内部数据分布与分散状况3小结4 掌握pyplot基础语法基本绘图流程第一部分主要作用是构建出一张空白的画布，并可以选择是否将整个画布划分为多个部分，方便在同一幅图上绘制多个图形的情况。最简单的绘图可以省略第一部分，而后直接在默认的画布上进行图形绘制。掌握pyplot基础语法1.创建画布与创建子图函数名称函数作用plt.figure创建一个空白画布，可以指定画布大小，像素。figure.add_subplot创建并选中子图，可以指定子图的行数，列数，与选中图片编号。第二部分是绘图的主
2025-03-05 约5.01千字 32页立即下载
数据可视化 第2章 Matplotlib 的基本使用.ppt 5基本图形——直方图市场开拓目标*5基本图形——直方图*5基本图形——饼图饼图主要应用在定性数据的可视化场景中，或是用来进行离散型数据的比例展示。通过绘制饼图，可以十分直观的反映所研究对象的比例分布情况。在matplotlib中，通过pyplot.pie()绘制饼图。*5基本图形——饼图pie()语法如下：*5基本图形——饼图?x：数据集，数据类型为列表。?explode：突出的部分，数据类型为列表。?labels：标签，数据类型为列表。?colors：每个区域的颜色，数据类型为列表。?autopct：每个区域的百分比标签展示，如“%0.1f%%”为保留一位小数。?pctdistance：百分
2024-04-29 约7.26千字 79页立即下载
数据可视化 课件第3章 Matplotlib的进阶使用.pptx 1数据可视化第一章Matplotlib的基本使用第二章Matplotlib的进阶使用第三章…第四章目录Contents…第五章绪论2 第三章Matplotlib的进阶使用进阶设置进阶图形1234引言扩充功能3 引言1.4 1引言上一章讲述了使用Matplotlib绘制基本图形的方法，帮助用户掌握了一些常见图形的函数使用以及其参数含义。但是，这样的简单图形显然不能满足用户更复杂的实际需求。本章重点讲解如何对Matplotlib图形进行更复杂的设置，以及如何绘制更复杂和完善的图形，使用户能够更美观、更全面、更灵活地展示数据，真正做到用数据讲故事。5 进阶设置2.6 2进阶设置7 2进阶设置——r
2024-04-24 约7.67千字 64页立即下载
数据可视化 第3章 Matplotlib的进阶使用.ppt 3进阶图形——等高线图等高线图经常用在绘制梯度下降算法的相关示意图中。在Matplotlib中通过pyplot.contour()绘制等高线。绘制等高线最基本、最重要的三个参数是长、宽、高，对应x、y和z。*3进阶图形——等高线图如果需要的是填充等高线，使用命令pyplot.contourf()*3进阶图形——热力图热力图，也可以称作热图、密度表等，主要用于展示数据的分布情况。标准的热力图由三个维度的数据组成，两组连续的数据作为x轴和y轴，第三组数据通过颜色深浅程度反映。热力图在机器学习中的使用频率较高。Matplotlib中绘制热力图需要使用到两个函数—pyplot.imshow()和pyp
2024-04-26 约7.87千字 62页立即下载
数据可视化 课件第2章 Matplotlib 的基本使用.pptx 1数据可视化第一章Matplotlib的基本使用第二章Matplotlib的进阶使用第三章…第四章目录Contents…第五章绪论2 第二章Matplotlib的基本使用12345引言安装方法图形组成元素基本设置基本图形3 引言1.4 1引言Matplotlib是Python最著名的绘图库之一，它的pyplot子库提供了一整套和MATLAB相似的绘图API，方便用户快速绘制2D图表，包括直方图、饼图、散点图等。/5 1引言直方图6 1引言饼图7 1引言散点图8 1引言同时，Matplotlib为利用通用的图形用户界面工具包，如Tkinter,wxPython,Qt或GTK+向应用程序嵌入式绘
2024-04-29 约7.02千字 81页立即下载
数据可视化课件：Matplotlib的进阶使用.pptx 1数据可视化第一章Matplotlib的基本使用第二章Matplotlib的进阶使用第三章…第四章目录Contents…第五章绪论2 Matplotlib的进阶使用进阶设置进阶图形1234引言扩充功能3 引言1.4 1引言上一章讲述了使用Matplotlib绘制基本图形的方法，帮助用户掌握了一些常见图形的函数使用以及其参数含义。但是，这样的简单图形显然不能满足用户更复杂的实际需求。本章重点讲解如何对Matplotlib图形进行更复杂的设置，以及如何绘制更复杂和完善的图形，使用户能够更美观、更全面、更灵活地展示数据，真正做到用数据讲故事。5 进阶设置2.6 2进阶设置7 2进阶设置——rc参数
2025-04-17 约7.67千字 64页立即下载
《大数据导论》课件——第6章 Matplotlib可视化.pptx 大数据导论;;importmatplotlib.pyplotasplt;plt.plot()只有一个输入列表或数组时，参数被当作Y轴，X轴以索引自动生成 ;plt.savefig()将输出图形存储为文件，默认PNG格式，可以通过dpi修改输出质量;plt.plot(x,y)当有两个以上参数时，按照X轴和Y轴顺序绘制数据点;;pyplot的绘图区域——举例;;把横坐标轴范围设置为0-15 把纵坐标轴范围设置为0-50;大数据导论;plt.plot(x,y,?format_string,?**kwargs) x:X轴数据，列表或数组，可选 y:Y轴数据，列表或数组 format_string:控制
2025-05-23 约1.65千字 45页立即下载
Python数据可视化（matplotlib实践）.pdf Python数据可视化 matplotlib实践目录第1篇入门第1章使用函数绘制matplotlib的图表组成元素 1.1绘制matplotlib图表组成元素的主函数 1.2准备数据 1.3绘制matplotlib图表组成元素的函数用法 1.3.1函数plot。一一展现变量的趋势变化 1.3.2函数scatter。一一寻找变量之间的关系 1.3.3函数xlim()——设置x轴的数值显示范围 1.3.4函数xlabelO一—设置x轴的标签文本 1.3.5函数grid。——绘制刻度线的网格线 1.3.6函数axhlineO——绘制平行于x轴的水平参考线 1.3.7函数axvspanO绘制垂直
2025-06-11 约21.82万字页立即下载
Python数据可视化（第2版）课件第1章 数据可视化与Matplotlib.pptx 第1章数据可视化与Matplotlib《Python数据可视化（第2版）》学习目标/Target了解数据可视化的概念，能够复述数据可视化的概念及基本过程了解数据可视化的方式，能够归纳常见可视化图表的用途熟悉常见的数据可视化库，能够列举至少3个数据可视化库的特点掌握开发环境的搭建，能够独立安装Anaconda工具并使用JupyterNotebook编写与运行代码学习目标/Target熟悉Matplotlib，能够归纳pyplotAPI和object-orientedAPI的特点掌握Matplotlib的基本使用，能够使用上述两种API绘制图表掌握Matplotlib的核心类，能够在程序中创建
2025-05-11 约1.27万字 89页立即下载
Python数据可视化（第2版）-课件第1章 数据可视化与Matplotlib.pptx 第1章数据可视化与Matplotlib《Python数据可视化（第2版）》学习目标/Target了解数据可视化的概念，能够复述数据可视化的概念及基本过程了解数据可视化的方式，能够归纳常见可视化图表的用途熟悉常见的数据可视化库，能够列举至少3个数据可视化库的特点掌握开发环境的搭建，能够独立安装Anaconda工具并使用JupyterNotebook编写与运行代码学习目标/Target熟悉Matplotlib，能够归纳pyplotAPI和object-orientedAPI的特点掌握Matplotlib的基本使用，能够使用上述两种API绘制图表掌握Matplotlib的核心类，能够在程序中创建
2025-05-15 约1.27万字 90页立即下载
Python数据可视化（第2版）第1章 数据可视化与Matplotlib_教学设计.doc 博学谷——让IT教学更简单，让IT学习更有效 PAGE12 PAGE5 《Python数据可视化（第2版）》教学设计课程名称：授课年级：授课学期：教师姓名：年月课题名称第1章数据可视化与Matplotlib 计划课时 3课时教学引入在大数据时代的作用下，数据正在以前所未有的速度增长，且变得越来越多样化，传统的处理方式已经无法满足对人们对海量数据的处理需求。数据可视化应运而生，它通过图形、图表等视觉形式直观展示比较抽象的数据，使用户更容易理解和分析数据。Python作为数据分析领域的重要语言，提供了许多优秀且功能强大的数据可视化库，其中Matplotlib是众多数据可视化库
2025-05-16 约3.57千字 5页立即下载
Python数据分析与应用第3章Matplotlib数据可视化基础 第4章pandas统计分析基础.pptx Matplotlib数据可视化基础;;掌握pyplot基础语法;第一部分主要作用是构建出一张空白的画布，并可以选择是否将整个画布划分为多个部分，方便在同一幅图上绘制多个图形的情况。最简单的绘图可以省略第一部分，而后直接在默认的画布上进行图形绘制。;第二部分是绘图的主体部分。其中添加标题，坐标轴名称，绘制图形等步骤是并列的，没有先后顺序，可以先绘制图形，也可以先添加各类标签。但是添加图例一定要在绘制图形之后。;第三部分主要用于保存和显示图形。;pyplot使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性，被称为rc配置或rc参数。在pyplot中几乎所有的默认属性都是可以控制的，例如视图窗口大小以及
2025-05-19 约1.06万字 89页立即下载
Python数据可视化（第2版）课件第1、2章 数据可视化与Matplotlib；使用Matplotlib绘制简单图表.pptx 第1章数据可视化与Matplotlib《Python数据可视化（第2版）》学习目标/Target了解数据可视化的概念，能够复述数据可视化的概念及基本过程了解数据可视化的方式，能够归纳常见可视化图表的用途熟悉常见的数据可视化库，能够列举至少3个数据可视化库的特点掌握开发环境的搭建，能够独立安装Anaconda工具并使用JupyterNotebook编写与运行代码学习目标/Target熟悉Matplotlib，能够归纳pyplotAPI和object-orientedAPI的特点掌握Matplotlib的基本使用，能够使用上述两种API绘制图表掌握Matplotlib的核心类，能够在程序中创建
2025-05-14 约3.8万字 220页立即下载
Python数据分析与应用（第3版）（微课版）项目5 电商销售可视化分析——Matplotlib、seaborn、pyecharts数据可视化基础教案.docx 项目5电商销售可视化分析——Matplotlib、seaborn、pyecharts数据可视化基础教案课程名称：Python数据分析与应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）总学分：4.0学分本章学时：8学时材料清单《Python数据分析与应用（第3版）（微课版）》教材。配套PPT。数据。代码。引导性提问。探究性问题。拓展性问题。教学目标与基本要求教学目标介绍pyplot绘图的基本语法和常用参数，并以2004年—2022年供水用水情况为例，基于Matplotlib库介绍散点图、折线图、柱形图、饼图和箱线
2025-05-29 约2千字 7页立即下载