python画图显示数据点信息

㈠ python数据画图

可以用seaborn库画这种带注释的热图，就几行代码，看官方的示例文档就能上手。

㈡ Python使用matplotlib绘图，如何在绘图结果上显示每个点的坐标

importmatplotlib.pyplotasplt
importrandom
x1=list(range(10))
y1=[random.randint(0,10)foriinrange(10)]
plt.plot(x1,y1,color='r',markerfacecolor='blue',marker='o')
fora,binzip(x1,y1):
plt.text(a,b,(a,b),ha='center',va='bottom',fontsize=10)

plt.legend()
plt.show()

㈢ python使用markerarray显示点

方法与举例如下：
import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
ypoints = np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4])
plt.plot(ypoints, marker = 'o')
plt.show()
绘图过程如果我们想要给坐标自定义一些不一样的标记，就可以使用plot()方法的marker参数来定义。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。 Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

㈣ 用python将数据（实时变化）显示到雷达图上。

1、以固定点画多个圆
2、每个点的坐标必须预先知道（当然坐标一直在边，那么在每次坐标变化后，都要获取到最新的坐标值）
3、依据坐标值在图上画出圆点。
这只是思路，没有源代码，只能帮到此步

㈤ python plt怎么画数据点和标签图

调用numpy的方法sin() 和 cos()
用linspace()得到1000个点。
linspace (起点，终点，元素个数)
[python] view plain
<span style="font-size:14px;">plt.plot(x,y,label='$sin(x)$',color='red',linewidth=3)</span>

㈥ 怎样用python进行数据可视化

用python进行数据可视化的方法：可以利用可视化的专属库matplotlib和seaborn来实现。基于python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。
我们只需借助可视化的两个专属库（libraries），俗称matplotlib和seaborn即可。
（推荐教程：Python入门教程）
下面我们来详细介绍下：
Matplotlib：基于Python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。这对在跨平台互动环境中发布高质量图片很有用。它也可用于动画。
Seaborn：Seaborn是一个Python中用于创建信息丰富和有吸引力的统计图形库。这个库是基于matplotlib的。Seaborn提供多种功能，如内置主题、调色板、函数和工具，来实现单因素、双因素、线性回归、数据矩阵、统计时间序列等的可视化，以让我们来进一步构建复杂的可视化。

㈦ python画图：，横坐标是点数（1到1000），纵坐标是大小不同的数值，即如何用颜色的深浅代表数值的大小

1、首先在python软件中，创建一个响应鼠标的自定义函数，当鼠标在画布上面点击一下，就画一个圆。

㈧ 如何在python读数据库数据并已图表形式呈现

首先你要知道如何在视图里渲染模板，另外得要看你用的是什么数据库，以及你是否使用django的orm。
拿mysql为例，如果你只需要从现有数据库中查询数据并显示，那么使用MySQLdb模块即可，查询出来的数据和模板进行渲染，之后返回渲染后的模板对象即可。

㈨ python怎么用列表中的数据画图

可以在matplotlib的文档中找到各种图表类型，由于根据特定布局创建Figure和subplot是一件常见的任务，于是便出现一个更为方便的方法：
plt.subplots,它可以创建一个新的Figure，且返回一个含有已创建的subplot对象的numpy数组。

㈩ python3 折线图上如何显示特殊数据

• # encoding=utf-8

• import matplotlib.pyplot as plt

• # 月份

• x1 = ['2017-01', '2017-02', '2017-03', '2017-04', '2017-05', '2017-06', '2017-07', '2017-08',

• '2017-09', '2017-10', '2017-11', '2017-12']

• # 体重

• y1 = [86, 85, 84, 80, 75, 70, 70, 74, 78, 70, 74, 80]

• # 设置画布大小

• plt.figure(figsize=(16, 4))

• # 标题

• plt.title("my weight")

• # 数据

• plt.plot(x1, y1, label='weight changes', linewidth=3, color='r', marker='o',

• markerfacecolor='blue', markersize=20)

• # 横坐标描述

• plt.xlabel('month')

• # 纵坐标描述

• plt.ylabel('weight')

• # 设置数字标签

• for a, b in zip(x1, y1):

• plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=20)

• plt.legend()

• plt.show()