Seaborn是一个基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面，用于绘制有吸引力的统计图形

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目前所包含的Matplotlib操作有如下：使用LaTex、解决中文和负号显示问题、生成数据、各字符含义、折线图、设置x, y 坐标范围及轴刻度、设置x, y 坐标标题、标题、插入文字及网格线、散点图、设置图例、文本框注释、箭头注释、水平线、垂直线及色带、移动坐标轴位置、柱形图、条形图、填充曲线、饼图、阶梯图、直方图、棉棒图、极坐标气泡图、极线图，后续会增加更多操作

本文实例为大家分享了python使用Matplotlib画条形图的具体代码，供大家参考，具体内容如下 数据 中国的四个直辖市分别为北京市、上海市、天津市和重庆市，其2017年上半年的GDP分别为12406.8亿、13908.57亿、9386.87亿、9143.64亿。 代码 # encoding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt # 构建数据 GDP = [12406.8,13908.57,9386.87,9143.64] # 中文乱码的处理 plt.rcParams['font.sans-serif'] =['Microsoft YaHei']

糖尿病预测：使用Cima决策树算法和K-最近模型，根据患者的实验室测试结果变量（例如葡萄糖，血压等​​），使用Pima Indians糖尿病数据集来预测患者是否患有糖尿病。 Python-Scikit学习，SciPy，熊猫，MatPlotLib

资源为《【matplotlib】浅谈python图形可视化练习经验分享》的示例图代码，实际相关绘制思路已在文中体现文章链接：https://blog.csdn.net/weixin_46159679/article/details/120916533

Datawhale学习打卡-01(Matplotlib).md

我就废话不多说了，直接上代码吧！ import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() bar_positions=[1,2,3,4] bar_heights=[1,2,3,4] print(np.arange(len([2,2,3,4,5])+1)) ax.bar(np.arange(len([2,2,3,4,5])),[1,2,3,4,5], 0.5)#设置x，y数据，区间 ax.set_xticks([1,2,3,4,5,6])#设置x轴刻度 ax.

本文实例讲述了Python使用matplotlib绘制动画的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画 下面是几个的示例： 第一个例子使用generator，每隔两秒，就运行函数data_gen： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation fig = plt.figure() axes1 = fig.add_subplot(111) line,

主要介绍了python matplotlib库直方图绘制详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下