这里调用pd.DataFrame(data)函数将numpy随机产生的1000个点数组转换为DataFrame类型,然后再调用hist()函数绘制直方图。其中,参数histtype='stepfilled’表示连续显示,柱状图之间没有间隔线;bins=30表示将区间设置为30,即为直方图的宽度,默认是10个区间;normed=True表示将直方图标准化处理。生成图形如图所示。 3.绘制箱图...
from bokeh.models import ColumnDataSource # 创建数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] # 创建Bokeh图表 source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y)) p = figure(title='Interactive Line Chart', x_axis_label='X-axis', y_axis_label='Y-axis') # 添加线条 p....
创建数据x = [1,2,3,4,5] y = [2,4,6,8,10]# 创建Bokeh图表source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y)) p = figure(title='Interactive Line Chart', x_axis_label='X-axis', y_axis_label='Y-axis')# 添加线条p.line('x','y', source=source, line_width=2)# 显示图表show...
Pandas的DataFrame和Series数据结构可以直接用于Matplotlib中,简化了数据的可视化流程。 示例:DataFrame可视化 importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个简单的DataFramedf=pd.DataFrame({'A':np.random.rand(10),'B':np.random.rand(10)})# 直接使用DataFrame绘制图表df.plot(kind='line'...
18、坡度图 (Slope Chart) 坡度图最适合比较给定人/项目的“前”和“后”位置。 19、哑铃图 (Dumbbell Plot) 哑铃图表传达了各种项目的“前”和“后”位置以及项目的等级排序。如果您想要将特定项目/计划对不同对象的影响可视化,那么它非常有用。
最简单的绘图方式是使用DataFrame的plot方法,它会自动调用Matplotlib来创建图表。 importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建示例数据data={'Date':pd.date_range(start='2023-01-01',periods=10),'Value1':np.random.rand(10)*100,'Value2':np.random.rand(10)*50,'Category':['A'...
升级 pip: python3 -m pip install -U pip 安装 matplotlib 库: python3 -m pip install -U matplotlib 安装完成后,我们就可以通过 import 来导入 matplotlib 库: import matplotlib 以下实例,我们通过导入 matplotlib 库,然后查看 matplotlib 库的版本号: 实例 import matplotlib print(matplotlib.__version__) ...
plt.title('Simple Line Chart') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 显示图例 plt.legend() # 显示图表 plt.show() 上述代码首先导入Matplotlib库,然后创建了一组简单的数据并使用plt.plot绘制了折线图。接着,添加了标题和坐标轴标签,并通过plt.legend显示图例。最后,通过plt.show显示图表。
Matplotlib绘制宽数据框:自定义颜色和线型的高级技巧 参考:Plotting a Wide DataFrame with Custom Colors and Linestyles 在数据可视化领域,Matplotlib是Python中最流行和功能强大的绘图库之一。当我们需要绘制包含多列数据的宽数据框(Wide DataFrame)时,自定义颜
plt.title('Simple Line Chart') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') # 显示图例 plt.legend() # 显示图表 plt.show() 上述代码首先导入Matplotlib库,然后创建了一组简单的数据并使用plt.plot绘制了折线图。接着,添加了标题和坐标轴标签,并通过plt.legend显示图例。最后,通过plt.show显示图表。