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',...
importnumpy as npimportpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as pltfrompandasimportSeries,DataFrame 一、绘制单线图 1,直线图 x=[1,2,3,4,5] y=[2,4,6,8,10] plt.plot(x,y) 2,抛物线 x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.2) y= x**2plt.plot(x,y) 3,正弦图 x = np.arange(-np.pi,np....
#coding:utf-8importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimportDataFrame,Series 1. 线形图 df.plot( kind='line') Series 的plot 方法会以index作为X轴,画一条线 DataFrame 的plot 方法会以index作为X轴,给每一列绘制一条线,columns作为图例。 #第一种创建画布和画布分区方法,分...
接下来,我们将使用Matplotlib将每一列数据绘制成折线图。首先,导入所需的库: import matplotlib.pyplot as plt 然后,使用一个循环来迭代DataFrame的每一列,并将其绘制成折线图: for column in df.columns: # 绘制折线图 plt.figure(figsize=(10, 5)) # 设置图形大小 plt.plot(df[column], label=column) #...
使用Matplotlib在Python/Pandas DataFrame中绘制频率图 要在Python/Pandas DataFrame中使用Matplotlib显示频率图,我们可以按以下步骤进行- 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。 创建一个图形和一组子图。 创建一个二维的,大小可变的,可能是异构的表格数据。 返回一个包含唯一值计数的系列。 要显示图形,请使...
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...
表9-3 Series.plot方法的参数 pandas的大部分绘图方法都有一个可选的ax参数,它可以是一个matplotlib的subplot对象。这使你能够在网格布局中更为灵活地处理subplot的位置。 DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线,并自动创建图例(如图9-14所示): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释...
4、pandas--DataFrame绘图 1 df = DataFrame( 2 np.random.randint(1,10,40).reshape(10,4), 3 columns=['A','B','C','D'] 4 ) 5 df.plot() # dataframe也有自己的plot,按列画出来,参数包含ax,选择输出的画布 6 # 参数:stacked=True,表示一个堆叠的情况,同一个index下,columns一不同颜色叠在...
return render_template('pandas.html', PageTitle = "Pandas", table=[GK_roi.to_html(classes='data', index = False)], titles= GK_roi.columns.values) #Matplotlib页 @app.route('/matplot', methods=("POST", "GET")) def mpl():
1.3. 将DataFrame绘制成折线图 1.3.1.首先准备一个DataFrame对象 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd dict1 = { '东软医疗':np.random.randint(5,100,5), '东软熙康':np.random.randint(5,100,5),