python图案叠放

① 如何解决python matplotlib 绘制饼图标签重叠

matplotlib中把结果存成图片,然后tkinter中打开图片

② python绘图中的四个绘图技巧

pre{overflow-x: auto}

技巧1: plt.subplots()

技巧2: plt.subplot()

技巧3: plt.tight_layout()

技巧4: plt.suptitle()

数据集：

让我们导入包并更新图表的默认设置，为图表添加一点个人风格。 我们将在提示上使用 Seaborn 的内置数据集：

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()

绘制多个子图的一种简单方法是使用 plt.subplots() 。

这是绘制 2 个并排子图的示例语法：

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]);

在这里，我们在一个图中绘制了两个子图。 我们可以进一步自定义每个子图。

  例如，我们可以像这样为清谈隐每个子图添加标题：

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");

在循环中将所有数值变量用同一组图表示：

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()

另一种可视化多个图形的方法是使用 plt.subplot()， 末尾没有 s

  语法与之前略有不同：

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);

当我们想为多个图绘制相同类型的图形并在单个图中查看所有图形，该方法特别有用：

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)

我们同样能定制子图形。例如加个 title

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

通过下面的比较，我们能更好的理解它们的相似处与不同处熟悉这两种方法很有用，因为它们可以在不同情况下派上用场。

技巧3: plt.tight_layout()

在绘制多个图形时，经常会看到一些子图的标签在它们的相邻子图上重叠，

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)

顶部两个图表的 x 轴上的变量名称被剪掉，右侧图的 y 轴标签与左侧子图重叠.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()

专业 看起来更好了。

技巧4: plt.suptitle()

真个图形添加标题：

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，您可以根据自己的喜好自定义各个图。 例如，您仍然可以为每个子图添加标题。

到此这篇关于python绘图 四个绘图技巧的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持！

③ python matplotlib画的图坐标轴重叠，如何解决

1.tight_layout命令：主要用于自动调整绘图区的大小及间距，使所有的绘图区及其标题、坐标轴标签等都可以不重叠的完整显示在画布上。

2.使用方法：fig.tight_layout()

效果如图：

3.此外

tight_layout命令还有三个关键字参数：pad、w_pad、h_pad。

• pad用于设置绘图区边缘与画布边缘的距离大小

• w_pad用于设置绘图区间水平距离的大小

• h_pad用于设置绘图区间垂直距离的大小

使用方法：

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

效果如下：

④ 如何解决python柱状图标签和图重叠的问题

个人看法哈，数据图形化，除了直观地展示数据外，还需注意图表的美观。

对于这个图，内部柱子都快顶到上边界了。为了美观，一般都会留白的，比如下面这个图：

图

所以，如要解决你所提出的问题，就我的了解而言，只有增大Y轴的数值。一旦Y轴的值增大，图的上部分就留出了足够多的空白，一方面解决你所遇到的问题，另一方面图形看起来美观自然一些，没之前那么紧凑。

⑤ python怎么绘制三个叠加的等边三角形

import turtle as t
t.pencolor("blue") #笔触为蓝色
#绘制外部大三角形
t.fd(200)
t.seth(120)
t.fd(200)
t.seth(-120)
t.fd(200)
#绘制内部小三角形
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 如何实现N个小图标随机不重叠放置到一个大图里

思路：

①画布的大小已经确定，横纵坐标位置最大值都是500

②以坐标左下角为零点，任选一个坐标作为图片左上角的点，我们需要放进去的图片缩放后的像素分别为(x,y)

③从上面的图片可以看到，不管图片怎么旋转，中间的区域都是随便放，中间区域坐标范围为[(x^2+y^2)^0.5,500-(x^2+y^2)^0.5]，由于坐标默认正方形，那么横纵坐标的范围都是这个，在这个区间，你的图片可以任意旋转放置都不会出界

④四条边和四个角算的原理跟上面一样，这是一张图片放置

⑤第二张以上的图片放置也是一样的，不同的是要加一个重合的判定，如果随机的值生成的图形跟图片区域中得任意图形重合，则再选取一个随机数重新生成大小和旋转，直至放进去没有重合为止，重合可以通过面积运算，没有交叉的区域设为0，交叉的区域设为1即可判断。

⑥重复以上操作，直至15张全部放置完成即可

⑦ 如何用Python叠加天文学图像

1. Online Python Tutor：首先，隆重推荐这个牛逼的网站，这是我看到的最让人爱不释手的学习Python的方式，千万别小看了这个简单的界面，下面很多例子，试试看吧
2. Python Build-in Functions: 和IDL很像，Python本身已经提供了不少现成的函数，熟悉一下他们总是好的。。。很惭愧，现在很喜欢把python当计算器用; 当然，如果你更严肃的话，熟悉一下Python标准库也是有必要的吧
3. IPython：Python下的交互式计算界面，基本就是一个功能加强了的Python Shell，某些地方让我想起了Mathmatica
4. Docutils: Python下的文档整理工具包
5. SciPy 2011 在线视频教程：SciPy 2011年大会上的各种报告教程的视频记录，其中包括了不少很特别的内容，可能对大家有用：比如如何使用Python下的MCMC模拟工具等等
6. MacPorts下的Python安装：以天文应用为背景介绍了Mac下的Python安装方法
7. StackOverflow上面的最新Python问题：这里搜集了网友提供的各种常见的，奇葩的，傻逼的，牛逼的，变态的Python问题，以及各路神仙的解决方法；即便没遇到问题，没事来这里看看也是不错的
8. PyCloud:这年头，不到云彩上坐坐你都不好意思跟人打招呼
9. Python Notes：估计也是某位理科牛牛写的Python笔记和书签整理，好处是提供了很多Python语言的例子
10. Python Scientific Lectures：基于Scipy包的Python科学应用教程，应该挺不错的吧。。。因为。。。我没看过。。（掩面中
11. 一个简单的Python数值应用的教程