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',...
1, 1)))]) x=np.linspace(0,2*math.pi,100) y=np.sin(x) plt.plot(x,y,linestyle=line...
例如,df.plot()等价于df.plot.line()。后面会学习这些方法。 笔记:plot的其他关键字参数会被传给相应的matplotlib绘图函数,所以要更深入地自定义图表,就必须学习更多有关matplotlib API的知识。 DataFrame还有一些用于对列进行灵活处理的选项,例如,是要将所有列都绘制到一个subplot中还是创建各自的subplot。详细信息...
# plt.grid(True)plt.grid(False)# Legendforthe plot.plt.legend()# Saving the figure on disk.'dpi'and'quality'can be adjusted according to the required image quality.plt.savefig('Line_plot.jpeg',dpi=400,quality=100)# Displays the plot.plt.show()# Clears the current figure contents.plt....
你可能注意到运行上面代码时有输出<matplotlib.lines.Line2D at ...>。matplotlib会返回引用了新添加的子组件的对象。大多数时候,你可以放心地忽略这些输出。这里,因为我们传递了 label 参数(可任意命名)到 plot,我们可以创建一个plot图例,指明每条使用 plt.legend 的线的名称。
xdata:需要绘制的line中点的在x轴上的取值,若忽略,则默认为range(1,len(ydata)+1) ydata:需要绘制的line中点的在y轴上的取值 linewidth:线条的宽度 linestyle:线型 color:线条的颜色 …… 直接在plot()函数中绘制 AI检测代码解析 import matplotlib.pyplot as plt ...
plt.plot(x,y); 方法2: Line2D对象绘制 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.lines import Line2D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) x = range(0,5) y = [2,5,7,8,10] line = Line2D(x, y) ax.add_line(line) ...
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。
在接下来会给plot()添加两个参数,第一个参数作为折线图的x轴数据,第二个参数作为折线图的y轴参数。 AI检测代码解析 first_twelve = unrate[0:12] #通过切片[0:12]取出DataFrame类型的变量unrate的前12行数据 #fiest_twelve数据是由12行的“DATE”和“VALUE”组成的 ...
plt.plot(time, data, label='Sine Wave') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Amplitude') plt.title('Sine Wave Data') plt.legend() plt.show() 接下来,Seaborn将使你的数据可视化更上一层楼。它专注于统计图形,如热力图、箱线图、小提琴图等,并且提供了丰富的颜色映射和预定义的主题,使得图表看...