python圖案疊放

① 如何解決python matplotlib 繪制餅圖標簽重疊

matplotlib中把結果存成圖片,然後tkinter中打開圖片

② python繪圖中的四個繪圖技巧

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技巧1: plt.subplots()

技巧2: plt.subplot()

技巧3: plt.tight_layout()

技巧4: plt.suptitle()

數據集：

讓我們導入包並更新圖表的默認設置，為圖表添加一點個人風格。 我們將在提示上使用 Seaborn 的內置數據集：

import seaborn as sns # v0.11.2   import matplotlib.pyplot as plt # v3.4.2   sns.set(style='darkgrid', context='talk', palette='rainbow')df = sns.load\_dataset('tips')   df.head()

技巧1: plt.subplots()

繪制多個子圖的一種簡單方法是使用 plt.subplots() 。

這是繪制 2 個並排子圖的示例語法：

fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10,4))   sns.histplot(data=df, x='tip', ax=ax[0])   sns.boxplot(data=df, x='tip', ax=ax[1]);

在這里，我們在一個圖中繪制了兩個子圖。 我們可以進一步自定義每個子圖。

  例如，我們可以像這樣為清談隱每個子圖添加標題：

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,4))   sns.histplot(data=df, x='tip', ax=ax[0])   ax[0].set\_title("Histogram")   sns.boxplot(data=df, x='tip', ax=ax[1])   ax[1].set\_title("Boxplot");

在循環中將所有數值變數用同一組圖表示：

numerical = df.select\_dtypes('number').columnsfor col in numerical:    fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,4))    sns.histplot(data=df, x=col, ax=ax[0])    sns.boxplot(data=df, x=col, ax=ax[1]); 技巧2: plt.subplot()

另一種可視化多個圖形的方法是使用 plt.subplot()， 末尾沒有 s

  語法與之前略有不同：

plt.figure(figsize=(10,4))   ax1 = plt.subplot(1,2,1)   sns.histplot(data=df, x='tip', ax=ax1)   ax2 = plt.subplot(1,2,2)   sns.boxplot(data=df, x='tip', ax=ax2);

當我們想為多個圖繪制相同類型的圖形並在單個圖中查看所有圖形，該方法特別有用：

plt.figure(figsize=(14,4))   for i, col in enumerate(numerical):    ax = plt.subplot(1, len(numerical), i+1) 侍培   sns.boxplot(data=df, x=col, ax=ax)

我們同樣能定製子圖形。例如加個 title

plt.figure(figsize=(14,4))   for i, col in enumerate(numerical):    ax = plt.subplot(1, len(numerical), i+1) 答廳   sns.boxplot(data=df, x=col, ax=ax)     ax.set\_title(f"Boxplot of {col}")

通過下面的比較，我們能更好的理解它們的相似處與不同處熟悉這兩種方法很有用，因為它們可以在不同情況下派上用場。

技巧3: plt.tight_layout()

在繪制多個圖形時，經常會看到一些子圖的標簽在它們的相鄰子圖上重疊，

如下所示：

categorical = df.select\_dtypes('category').columnsplt.figure(figsize=(8, 8))   for i, col in enumerate(categorical):    ax = plt.subplot(2, 2, i+1)    sns.countplot(data=df, x=col, ax=ax)

頂部兩個圖表的 x 軸上的變數名稱被剪掉，右側圖的 y 軸標簽與左側子圖重疊.使用 plt.tight_layout 很方便

plt.figure(figsize=(8, 8))   for i, col in enumerate(categorical):    ax = plt.subplot(2, 2, i+1)    sns.countplot(data=df, x=col, ax=ax)    plt.tight\_layout()

專業 看起來更好了。

技巧4: plt.suptitle()

真個圖形添加標題：

plt.figure(figsize=(8, 8))   for i, col in enumerate(categorical):    ax = plt.subplot(2, 2, i+1)    sns.countplot(data=df, x=col, ax=ax)    plt.suptitle('Category counts for all categorical variables')   plt.tight\_layout()

此外，您可以根據自己的喜好自定義各個圖。 例如，您仍然可以為每個子圖添加標題。

到此這篇關於python繪圖 四個繪圖技巧的文章就介紹到這了，希望大家以後多多支持！

③ python matplotlib畫的圖坐標軸重疊，如何解決

1.tight_layout命令：主要用於自動調整繪圖區的大小及間距，使所有的繪圖區及其標題、坐標軸標簽等都可以不重疊的完整顯示在畫布上。

2.使用方法：fig.tight_layout()

效果如圖：

3.此外

tight_layout命令還有三個關鍵字參數：pad、w_pad、h_pad。

• pad用於設置繪圖區邊緣與畫布邊緣的距離大小

• w_pad用於設置繪圖區間水平距離的大小

• h_pad用於設置繪圖區間垂直距離的大小

使用方法：

fig.tight_layout(pad=0.4, w_pad=3.0, h_pad=3.0)

效果如下：

④ 如何解決python柱狀圖標簽和圖重疊的問題

個人看法哈，數據圖形化，除了直觀地展示數據外，還需注意圖表的美觀。

對於這個圖，內部柱子都快頂到上邊界了。為了美觀，一般都會留白的，比如下面這個圖：

圖

所以，如要解決你所提出的問題，就我的了解而言，只有增大Y軸的數值。一旦Y軸的值增大，圖的上部分就留出了足夠多的空白，一方面解決你所遇到的問題，另一方面圖形看起來美觀自然一些，沒之前那麼緊湊。

⑤ python怎麼繪制三個疊加的等邊三角形

import turtle as t
t.pencolor("blue") #筆觸為藍色
#繪制外部大三角形
t.fd(200)
t.seth(120)
t.fd(200)
t.seth(-120)
t.fd(200)
#繪制內部小三角形
t.seth(0)
t.fd(100)
t.seth(60)
t.fd(100)
t.seth(180)
t.fd(100)
t.seth(-60)
t.fd(100)
t.seth(120)
t.fd(100)
t.seth(0)
t.done()

⑥ python 如何實現N個小圖標隨機不重疊放置到一個大圖里

思路：

①畫布的大小已經確定，橫縱坐標位置最大值都是500

②以坐標左下角為零點，任選一個坐標作為圖片左上角的點，我們需要放進去的圖片縮放後的像素分別為(x,y)

③從上面的圖片可以看到，不管圖片怎麼旋轉，中間的區域都是隨便放，中間區域坐標范圍為[(x^2+y^2)^0.5,500-(x^2+y^2)^0.5]，由於坐標默認正方形，那麼橫縱坐標的范圍都是這個，在這個區間，你的圖片可以任意旋轉放置都不會出界

④四條邊和四個角算的原理跟上面一樣，這是一張圖片放置

⑤第二張以上的圖片放置也是一樣的，不同的是要加一個重合的判定，如果隨機的值生成的圖形跟圖片區域中得任意圖形重合，則再選取一個隨機數重新生成大小和旋轉，直至放進去沒有重合為止，重合可以通過面積運算，沒有交叉的區域設為0，交叉的區域設為1即可判斷。

⑥重復以上操作，直至15張全部放置完成即可

⑦ 如何用Python疊加天文學圖像

1. Online Python Tutor：首先，隆重推薦這個牛逼的網站，這是我看到的最讓人愛不釋手的學習Python的方式，千萬別小看了這個簡單的界面，下面很多例子，試試看吧
2. Python Build-in Functions: 和IDL很像，Python本身已經提供了不少現成的函數，熟悉一下他們總是好的。。。很慚愧，現在很喜歡把python當計算器用; 當然，如果你更嚴肅的話，熟悉一下Python標准庫也是有必要的吧
3. IPython：Python下的互動式計算界面，基本就是一個功能加強了的Python Shell，某些地方讓我想起了Mathmatica
4. Docutils: Python下的文檔整理工具包
5. SciPy 2011 在線視頻教程：SciPy 2011年大會上的各種報告教程的視頻記錄，其中包括了不少很特別的內容，可能對大家有用：比如如何使用Python下的MCMC模擬工具等等
6. MacPorts下的Python安裝：以天文應用為背景介紹了Mac下的Python安裝方法
7. StackOverflow上面的最新Python問題：這里搜集了網友提供的各種常見的，奇葩的，傻逼的，牛逼的，變態的Python問題，以及各路神仙的解決方法；即便沒遇到問題，沒事來這里看看也是不錯的
8. PyCloud:這年頭，不到雲彩上坐坐你都不好意思跟人打招呼
9. Python Notes：估計也是某位理科牛牛寫的Python筆記和書簽整理，好處是提供了很多Python語言的例子
10. Python Scientific Lectures：基於Scipy包的Python科學應用教程，應該挺不錯的吧。。。因為。。。我沒看過。。（掩面中
11. 一個簡單的Python數值應用的教程