Как сделать таблицу в python 3 с помощью matplotlib
в этом примере кода сюжет все еще виден. Я хочу иметь таблицу поверх моего окна (PyQt) и под сюжетом (с некоторым пространством между ними).
4 ответа
Как говорится в вопросе, я ищу способ построить размытые точки с помощью Matplotlib. Я не хочу строить набор точек, а затем применять фильтр, чтобы размыть все изображение. Вместо этого я хотел бы построить набор точек, каждая из которых имеет соответствующий уровень размытия. Заранее спасибо.
Я пытаюсь построить точки, а не спирали (или линии), в полярной системе координат, используя python (3.3) и matplotlib. У меня установлены numpy и matplotlib. Например, Полярная координата (4, pi/2)will) выглядит как (0,4) на декартовой координатной плоскости.
Это еще один вариант записи pandas dataframe непосредственно в таблицу matplotlib:
Если вы просто хотели изменить пример и поместить таблицу наверх, то loc='top' в объявлении таблицы-это то, что вам нужно,
Затем корректировка графика с помощью,
Более гибкий вариант-поместить таблицу в ее собственную ось с помощью подзаголовков,
который выглядит так,
Затем вы можете настроить расположение оси по мере необходимости .
Не уверен, что на этот вопрос уже дан ответ, но если вам нужна только таблица в окне рисунка, вы можете скрыть оси:
Вы можете сделать это:
Похожие вопросы:
У меня есть список кортежей с кортежами ( minTemp , averageTemp , maxTemp ). Я хотел бы построить линейный график каждого из этих элементов в кортеже на том же рисунке matplotlib. Как это можно.
Как мы можем построить 2D математических вектора с matplotlib ? У кого-нибудь есть пример или предложение по этому поводу? У меня есть пара векторов, хранящихся в виде массивов 2D numpy , и я хотел.
Используя Matplotlib, как я могу построить следующие алгебраические уравнения в 3d? Хотелось бы визуализировать пересечение 3-х плоскостей. x - y + 2z = 5 y - z = -1 z = 3
Как говорится в вопросе, я ищу способ построить размытые точки с помощью Matplotlib. Я не хочу строить набор точек, а затем применять фильтр, чтобы размыть все изображение. Вместо этого я хотел бы.
Я пытаюсь построить точки, а не спирали (или линии), в полярной системе координат, используя python (3.3) и matplotlib. У меня установлены numpy и matplotlib. Например, Полярная координата (4.
Я могу построить эллипс вот так: from matplotlib.patches import Ellipse import matplotlib as mpl %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt mean = [ 19.92977907 , 5.07380955] width = 30.
Я сгенерировал два массива с 10 различными значениями. Как построить 3 конкретных значения в каждом массиве, используя matplotlib? Вот мой код на данный момент: import numpy as np import matplotlib.
У меня есть уравнение z=0.12861723162963065X + 0.0014024845304814665Y + 1.0964608113924048 Мне нужно построить плоскость 3D для этого уравнения в python, используя matplotlib. Я уже пробовал.
Можете ли вы построить гистограмму в matplotlib так, чтобы она выглядела перевернутой, то есть основание гистограммы находится вдоль верхней оси, а hangs-вниз? Или, как вариант, если строить график.
Я работаю с sckitlearn/matplotlib, чтобы кластеризировать и построить некоторые данные с проекцией 3D. Код работает нормально, но теперь я хочу построить только определенную метку DBSCAN. Я.
Основным модулем для построения графиков в Python является matplotlib [pip] .
Бекенды
Выбор бекенда осуществляется следующим образом.
Глобальный объект pyplot
Модуль matplotlib содержит глобальный объект pyplot , который выступает в роли стандартного холста:
Хорошие форматы: векторные: .svg , .eps ; растровые: .jpg , .tiff .
Пример графика
Рисование методом plot
В одном объекте plt может размещаться несколько объектов axis — групп осей координат. Для получения системы по умолчанию plt.axis() .
Некоторые аргументы plot
Некоторые виды графиков - методы pyplot
| Метод | Назначение |
|---|---|
| bar(x, height) | Столбчатая диаграмма |
| contour(x,y,z) | Контуры - изолинии |
| contourf(x,y,z) | Контуры - заполненные полигоны |
| errorbar(x, y yerr, xerr) | График X-Y с усами ошибок |
| hist(x, bins= N), hist2d(x, y, bins= N) | Гистограмма X и X-Y |
| pcolor(x,y,z), pcolormesh(x,y,z) | Значения z на сетке x-y в псеводцвете |
| plot(x,y) | График X-Y |
| quiver(x, y, u, v) | Векторное поле |
| scatter(x, y) | Разброс точек по X-Y |
| specgram(x) | Спектрограмма |
| stackplot(x, y1, y2) | График X-Y с восходящей суммой |
| stem(x, y, bottom=0.0, use_line_collection=True) | Точки с отвесом |
Теплокарты и контуры
| Метод | Назначение | Пример |
|---|---|---|
| plt.pcolor | Рисование теплокарты | plt.pcolor(data, vmin=0, vmax=3) |
| plt.imshow | Рисование изображения | plt.imshow(data, extent=[-3, 3, -3, 3]) |
| plt.contour | Рисование контуров | cnt_data = plt.contour(data, levels = [1,2,3], colors = 'white') |
| plt.contourf | Рисование контуров | cnt_data = plt.contour(data, levels = [1,2,3], colors = 'white') |
| plt.clabel | Рисование меток на контурах | plt.clabel(cnt_data, inline=True, fontsize=10, fmt = '%2.0f', colors = 'white') |
| plt.colorbar | Рисование шкалы цвета | plt.colorbar() |
Гистограммы и барплоты
| Метод | Назначение | Пример |
|---|---|---|
| plt.hist | Гистограмма | plt.hist(x, np.arange(0,3,1/5)) |
| plt.bar | Барплот | plt.bar(ind, values, width) |
Функции объекта pyplot - Надписи и подписи
| Функция | Axis Аналог | Назначение | Пример использования |
|---|---|---|---|
| plt.xlabel | ax.set_xlabel | Подпись оси X | plt.xlabel("Подпись Х") |
| plt.ylabel | ax.set_ylabel | Подпись оси Y | plt.ylabel("Подпись Y") |
| plt.title | ax.set_title | Заголовок графика | plt.title("Заголовок") |
| plt.subtitle | Подзаголовок графика | plt.subtitle("Заголовок") | |
| plt.legend | ax.legend | Показать легенду | plt.legend(loc='upper left') |
| plt.text | ax.text | Добавить текст в точке x,y | plt.text( 2, 3, "Текст") |
| plt.annotate | ax.annotate | Добавить аннотацию к точке xy | ax.annotate('Максимум', xy=(2, 1), xytext=(1,0)) |
| plt.hlines | ax.hlines | Горизонтальные линии | ax.hlines(3, -10, 10) |
| plt.vlines | ax.vlines | Вертикальные линии | ax.vlines(3, -10, 10) |
Функции объекта pyplot - Оси
| Функция | Axis Аналог | Назначение | Пример использования |
|---|---|---|---|
| plt.xlim | ax.set_xlim | Границы по оси X | plt.xlim(-4.0, 4.0) |
| plt.ylim | ax.set_ylim | Границы по оси Y | plt.ylim(-3.0, 10.0) |
| plt.xticks | ax.set_xticks | Отсчеты по оси X | plt.xticks([1, 2, 3, 4, 5]) |
| plt.yticks | ax.set_yticks | Отсчеты по оси Y | plt.yticks([1,2,3,], ['1a','2a','3a']) |
| plt.grid | ax.grid | Включить сетку | plt.grid(True) |
Функции объекта pyplot - Масштабы осей
| Функция | Axis Аналог | Назначение | Пример использования |
|---|---|---|---|
| ax.set_xscale | Масштаб по оси X | ax.set_xscale("log") | |
| ax.set_yscale | Масштаб по оси Y | ax.set_yscale("linear") | |
| plt.semilogx | Логарифмический масштаб по X | ||
| plt.semilogy | Логарифмический масштаб по Y | ||
| plt.loglog | Логарифмический масштаб по обеим осям | ||
| plt.polar | Перейти в полярные координаты |
В тексте можно использовать команды на TeXе окружая их знаками долларов: $4\pi^2$ .
Специальные построения: несколько групп осей
Использование модуля matplotlib.gridspec .
Пример
Специальные построения: Теплокарты
Для построения теплокарты необходимо иметь только двумерный массив с данными. Ключевой метод plt.imshow .
Пример
Специальные построения: Контуры
Для построения контуров необходимо иметь: два одномерных массива с равномерными интервалами между точками и двумерный массив с данными. Ключевые методы plt.contour и plt.contourf .
Подготовка
Рисование
Пример
Специальные построения: Геокарты
Python не ГИС! Если нужны действительно хорошие многослойные векторные карты, используйте QGis (который, кстати, поддерживает скрипты на Python).
Для построения геокарт используется модуль basemap pip . Для построения карты нужно выбрать проекцию и указать границы карты. Поддерживаемых картографических проекций довольно много. Популярные глобальные проекции объемная ortho , плоские robin и kav7 . Популярные локальные проекции mill для низких широт, laea для высоких.
Пример карты
Пример карты
Опции проекций
| Опция | Назначение | Пример |
|---|---|---|
| resolution | Качество отрисовки границ | "c", "l" |
| llcrnrlat | Широта нижнего левого угла для локальных проекций | -85 |
| urcrnrlat | Широта правого верхнего угла для локальных проекций | 85 |
| llcrnrlon | Долгота нижнего левого угла для локальных проекций | 0 |
| urcrnrlon | Долгота правого верхнего угла для локальных проекций | 180 |
| lon_0 | Долгота центра карты для глобальных проекций | 20 |
| lat_0 | Широта центра карты для глобальных проекций | 40 |
Создание карты
Рисование собственных объектов
Для рисования на карте нужно переводить географические координаты к координатам карты. Для этого используется оператор __call__ объекта карты.
Объект карты можно использовать в качестве холста plt . Он имеет аналогичные методы plot , scatter , imshow , contour , pcolor .
Если не указано иное, содержимое этой вики предоставляется на условиях следующей лицензии: CC Attribution-Share Alike 4.0 International
Я не добился успеха в работе команд таблицы matplotlib. Вот пример того, что я хотел бы сделать:
Может ли кто-нибудь помочь с кодом построения таблицы?
AFAIK, вы не можете произвольно разместить таблицу на графике matplotlib , используя только собственные функции matplotlib . Что вы можете сделать, это воспользоваться возможностью latex текстового рендеринга. Однако для этого у вас должна быть рабочая среда latex в вашей системе. Если у вас есть, вы должны иметь возможность создавать графики, например, ниже:
Пожалуйста, имейте в виду, что это быстрый пример; вы должны правильно разместить таблицу, играя с текстовыми координатами. Пожалуйста, также обратитесь к документам, если вам нужно изменить шрифты и т.д.
Далее показан пример, того как просто на Python можно строить различного рода графики. Код прокомментирован. Данные взяты из Файла SalesData_limit.csv, который лежит рядом со скриптом. Содержимое файла SalesData_limit.csv:
Date,Sales
01/01,150000
01/02,100000
01/03,80000
01/04,70000
01/05,120000
01/06,100000
01/07,180000
01/08,160000
01/09,190000
01/10,200000
01/11,220000
01/12,350000
Код скрипта (файл main.py):
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import style
from dateutil import parser as dt_parser
C:/> python main.py
Результат - картинка в начале статьи.
Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления
Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.
Порекомендуйте эту статью друзьям:
Если Вам понравился сайт, то разместите ссылку на него (у себя на сайте, на форуме, в контакте):
Она выглядит вот так:
Комментарии ( 0 ):
Читайте также: