python可视化图表怎么添加注释_Python绘图和可视化详细介
绍
Python之绘图和可视化
1. 启⽤matplotlib
最常⽤的Pylab模式的IPython(IPython --pylab)
2. matplotlib的图像都位于Figure对象中。
可以使⽤plt.figure创建⼀个新的Figure，不能通过空Figure绘图，必须⽤add_subplot创建⼀个或多个subplot axes[0,1]可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴。
利⽤Figure的subplots_adjust⽅法可以修改间距，wspace和hspace⽤于控制宽度和⾼度的百分⽐，可以⽤作subplot之间的间距。
3. 颜⾊、标记和线型
ax.plot(x,y,'g--')
4. 刻度标签和实例
图表装饰项，实现⽅法：使⽤过程型 pyplot接⼝以及更为⾯向对象的原⽣matplotlib API。
5. 添加图例(legend)
图例是另⼀种⽤于标识图表元素的重要⼯具，最简单的⽅式是在添加suplot的时候传⼊label参数：
fig = plt.figure();ax = add_subplot(1,1,1)
ax.plot(randn(1000).cumsum(),,'k',label='one')
6. 注解以及在Subplot上绘图
注解可以通过text、arrow和annotate等函数进⾏添加。
7. 将图表保存到⽂件
得到⼀张带有最⼩⽩边且分辨率为400DPI的PNG图⽚。
plt.savefig('figpath.png',dpi=400,bbox_inches='tight')
其中，dpi每英⼨点数和bbox_inches可以剪出当前图表周围的空⽩部分。
8. matplotlib配置
利⽤rc⽅法，('figure',figsize=(10,10))全局默认图像⼤⼩为10X10
也可以写成字典：
font_options = {'family':'monospace','weight':'bold','size':'small'}
<('font',**font_options)
9. pandas中的绘图函数
python怎么读的线形图：默认情况
柱状图：bar;barh
直⽅图和密度图：Series的hist⽅法、kin='kde'
散布图：plt.scatter
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