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1. 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！

2. python123答案在哪找

在App上下載網路，在網路上找

3. 高考畢業學編程，適合小白練習的python網站

高考結束了，你是否對假期充滿了期待？有些同學准備學習python，提高自己的計算機銷睜如能力，那麼我們該用什麼學習網站來學習呢？#Python#python#python自學#python學習#Python入門學習

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4. python鍝閲屽彲浠ユ悳棰

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1.Coding Gomes

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2. PythonTip

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3.LeetCode

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4.CodeCombot

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5.Cyber-dojo

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6. Codewors

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7. Check

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8.Pythonchallenge

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