ax.plot(np.arange(1,10)) plt.show() 1. 2. 3. 4. figure,ax=plt.subplots(2,2) # 2行2列 figure 1. 2. 可见,画布被分为了4各部分,而ax变成了一个包含四个子图对象的array figure,ax=plt.subplots(2,2) ax[0][0].plot(x,y1) ax[0][1].plot(x,y2) ax[1][0].plot(x,y3) pl...
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(df['年份'], df['销售额'], marker='o', linestyle='-', color='b', linewidth=2, markersize=7) plt.title('年度销售额变化') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('销售额') plt.legend(['销售额']) plt.grid(True) plt...
DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, rot=...
plt.figure(figsize=(9.5, 6.5)) df.boxplot(showmeans=True, fontsize=7, notch = True, sym = '.', grid=False) 1. 2. 参数解释: 通过showmeans=True设置出现平均值,默认为三角形,通过fontsize=7设置坐标轴字体大小,设置notch = True设置箱体中位线的地方收回,设置sym = '.'异常点的形状为小圆点,...
1)首先定义画图的画布:fig = plt.figure( ) 2)然后定义子图ax ,使用 ax= fig.add_subplot( 行,列,位置标) 3)用 ax.plot( )函数或者 df.plot(ax = ax) 4)结尾加plt.show() 注意:在jupternotebook 需要用%定义:%matplotlib notebook;如果是在脚本编译器上则不用,但是需要一次性按流程把代码写完 ...
我们在每个子图中使用plot()方法绘制相应的DataFrame数据,并设置了标题。最后,我们使用plt.tight_layout()来自动调整子图之间的间距,并用plt.show()显示图形。 3. 自定义子图样式 现在让我们来看看如何自定义子图的样式,包括颜色、线型、标记等。 importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnp# 创建示例...
In case subplots=True, share x axis and set some x axis labels to invisible; defaults to True if ax is None otherwise False if an ax is passed in; Be aware, that passing in both an ax and sharex=True will alter all x axis labels for all axis in a figure!
(data)df.set_index('Date',inplace=True)plt.figure(figsize=(10,6))df[['Value1','Value2']].plot(kind='bar',stacked=True)plt.title('Stacked Bar Plot of Value1 and Value2 - how2matplotlib.com')plt.xlabel('Date')plt.ylabel('Value')plt.legend()plt.xticks(rotation=45)plt.tight_...
python pandas matplotlib ggplot2 plot 我有一个dataframe df,我想绘制一个径向条形图/柱形图,其中的值映射到城市。 dataframe看起来像: 我能得到水平条形图,但不能得到径向图 colors = ["red","green","blue","yellow","magenta","cyan"] plt.barh("state", "counts", data = m, color = colors) ...
plt.figure(figsize=(10, 6)) df.boxplot() plt.title('Box Plot with Adjusted Figure Size') plt.show() 分组展示:将数据分组展示,减少每个箱形图中的数据量。 代码语言:txt 复制 df.groupby(level=0).boxplot() plt.title('Box Plot by Group') plt.show() 通过以上方法,可以有效地解决箱...