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Matplotlib是一个强大的绘图工具，能满足几乎所有的2D和一些3D绘图的需求。 matplotlib是python科学计算中最基础、最重要的绘图库，一般使用matpltlib完全可以满足绘图需求 seaborn是构建在matplotlib之上的绘图库，能够一定程度上简化绘图过程。 seaborn基础还是matplotlib，所有利用python进行数据分析可视化，学习matplotlib是基础。

1.箱线图介绍 第一步：计算上四分位数，中位数，下四分位数（计算公式略）。 第二步：计算上四分位数和下四分位数之间的差值，四分位数差。 第三步：绘制箱线图的上下范围，上限为上四分位数，下限为下四分位数。在箱子内部中位数的位置绘制横线。 第四步：大于上四分位数1.5倍四分位数差的值，或者小于下四分位数1.5倍四分位数差的值，划为异常值。 第五步：异常值之外，最靠近上边缘和下边缘的两个值处，画横线，作为箱线图的触须。 第六步：极端异常值，即超出四分位数差3倍距离的异常值，用实心点表示；较为温和的异常值，即处于1.5倍-3倍四分位数差之间的异常值，用空心点表示。 第七步：为箱线图添加名称，数轴等。

主要介绍了matplotlib在python上绘制3D散点图实例详解，首先介绍了官网的实例，然后分享了本文简单代码示例，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以了解下。

1. python三维图表绘制方法简介 python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本，本质上和二维图表的绘制并无差别，唯一的区别在于使用的库略有差异。 相较于二维图表使用的pyplot库，三维图表的绘制使用的是Axes3D库。 库引入语句为： from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 上下的操作就和二维图表绘制大差不差了，首先定义三维画布，然后向里面绘制三维图表，最后打印出结果即可。 下面，我们通过一些实例来进行说明。 2. 实例说明  1. 三维曲线图绘制 首先，我们来

Mininet + Ryu路由算法比较器 一堆脚本和文件，描述了拓扑创建，拓扑，测试数据，实时图形渲染，表创建和图表创建。 如何复制这些结果 安装Mininet，Ryu和Python3 在未经Python2编译的Mininet上未经测试 未经Ryu测试，针对Python2编译 在系统上以足够的特权运行pip3 install -r requirements.txt或从程序包管理器安装这些要求。 以root身份运行make 。 可以安全删除的文件 rm -rf boxplots rm -rf resultcache rm -rf *.json rm -rf *.pdf rm -rf

课程分享——Python数据可视化分析库-Matplotlib，附课件、代码。 Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。通过本门课程的学习，可以应付后续机器学习课程中的绝大多数应用，建议掌握本部分的内容

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