我们将使用这个DataFrame来演示各种绘图技巧。 2. 基本线图 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)*10...
Python Code: from pandas import DataFrame import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a=np.array([[4,8,5,7,6],[2,3,4,2,6],[4,7,4,7,8],[2,6,4,8,6],[2,4,3,3,2]]) df=DataFrame(a, columns=['a','b','c','d','e'], index=[2,4,6,8,10]) df.plot(ki...
2 s1 = Series(np.random.randint(1000).cumsum()) # 创建series,cumsum()是指叠加求和,本位数是前几项之和 3 s1.plot() # series有自己的plot函数,里面可以写入想要的参数 1. 2. 3. 4、pandas--DataFrame绘图 1 df = DataFrame( 2 np.random.randint(1,10,40).reshape(10,4), 3 columns=['A'...
Pandas中的作图函数-plot() 尽管我们使用Matplotlib可以完成绝大多数作图的需求,但是对DataFrame进行可视化展现的时候我们也需要一步步将数据列提取出来作为xy,这样做显然十分的麻烦又耗时。在我们熟悉的Pandas库中也提供了Pandas.DataFrame.plot( )绘图函数。这个函数和Matplotlib库中的plot函数极为相似,提供了多种图表类型...
前段时间的工作,一直是python的数据分析+可视化,总结一下Dataframe的plot命令和花样玩法。 因为上一个工作的阶段已经到了尾声,马上要开启streamlit+plotly的可视化页面展示阶段了。 0. 准备数据 最开始用python分析数据的时候,特别喜欢直接上手分析,但是真的是狠狠的被教做人好几次,终于“养成”了好习惯,每次都查看一下...
Matplotlib是Python数据分析中用于数据可视化的最著名的一个库,其绘图方式和matlab中的绘图方式非常相似。 通常使用Matplotlib绘图有两种不同的方式:面向对象绘图和函数式绘图。此外也可以dataframe的plot函数快速绘图。它们的特点如下。 1,面向对象绘图方案(ax.plot)结构清晰,功能齐全,容易理解。【推荐】 ...
matplotlib的plot函数接受一组X和Y坐标,还可以接受一个表示颜色和线型的字符串缩写。例如,要根据x和y绘制绿色虚线,你可以执行如下代码: ax.plot(x, y,'g--') 这种在一个字符串中指定颜色和线型的方式非常方便。在实际中,如果你是用代码绘图,你可能不想通过处理字符串来获得想要的格式。通过下面这种更为明确的...
plt.plot(x,y) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 可以看到,我们的横坐标本来设置了100个,只显示了7个,这是matplotlib自动生成的,若要设置x轴的刻度精度,就要使用一个函数,plt.xticks(可迭代对象),里面增添一个可迭代对象 ...
Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。默认情况下,它们所生成的是线形图 %matplotlib inline 是IPython 中的一个魔法函数。 以下命令都是在浏览器中输入。 cmd命令窗口输入:jupyter notebook 后打开浏览器输入网址http://localhost:8888/
10,4) df = pd.DataFrame(data,columns = list("ABCD"),index=np.arange(0,100,10)) df.plot...