Matplotlib 默认的刻度标志和格式被设计成能满足许多通用场景的需求，但是不会是所有图表的最佳选择。本节会介绍一些调整刻度位置和格式的例子来说明自定义刻度的使用。 在介绍例子之前，我们应该加深 ...

2.简单散点图 接着上一章讲的，另一种常用的图表类型是简单散点图，它是折线图的近亲。不像折线图，图中的点连接起来组成连线，散点图中的点都是独立分布的点状、圆圈或其他形状。本节开始我们也是首先将需要用 ...

图例可以将离散的点标示为离散的标签。对于建立在不同颜色之上的连续的值（点线面）来说，标注了的颜色条是非常方便的工具。Matplotlib 的颜色条是独立于图表之外的一个类似于比色卡的图形，用来展示图表 ...

图例可以为可视化赋予实际含义，为不同的图标元素附上明确说明。我们前面看到了一些简单的图例创建例子；本小节中我们来介绍一下在 Matplotlib 中自定义图例的位置和进行美化的方法。 可以使用plt ...

创建一个优秀的可视化图表的关键在于引导读者，让他们能理解图表所讲述的故事。在一些情况下，这个故事可以通过纯图像的方式表达，不需要额外添加文字，但是在另外一些情况中，图表需要文字的提示和标签才能将故事讲 ...

接着上篇，一个简单的直方图可以是我们开始理解数据集的第一步。前面我们看到了 Matplotlib 的直方图函数，我们可以用一行代码绘制基础的直方图，当然首先需要将需要用的包导入 Pycharm： ...

Matplotlib 最开始被设计为仅支持二维的图表。到 1.0 版本发布左右，一些三维图表的工具在二维展示的基础上被创建了出来，结果就是 Matplotlib 提供了一个方便的（同时也是有限的）的可 ...

有些情况下，我们需要在二维图表中使用轮廓或颜色区域来展示三维的数据（可以设想等高线地图或温度分布图）。Matplotlib 提供了三个有用的函数来处理这项任务：plt.contour绘制轮廓图，plt ...

在一些情况中，如果能将不同的数据图表并列展示，对于我们进行数据分析和比较会很有帮助。Matplotlib 提供了子图表的概念来实现这一点：单个图表中可以包括一组小的 axes 用来展示多个子图表。这些 ...