#假设有时间序列数据time_periods = ['Jan','Feb','Mar','Apr','May'] usage= [100, 150, 200, 180, 250]#创建折线图plt.plot(time_periods, usage, marker='o', color='green', linestyle='-')#添加标题和标签plt.title('Employee Internet Usage Over Time') plt.xlabel('Time Period') plt....
plt.plot(df['Date'], df['News_Count'], label='News Count', marker='o') plt.title('Sentiment Analysis Over Time') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Score/Count') plt.legend() plt.show() # Seaborn折线图 plt.figure(figsize=(10, 5)) sns.lineplot(x='Date', y='Sentiment', data=d...
ax = plt.subplots() # 初始化数据 x = [] y = [] # 设置动态绘图的更新函数 def update(frame): # 生成随机的点数 num_points = np.random.randint(1, 10) # 更新数据 x.append(frame) y.append(num_points) # 清空图表 ax.clear() # 绘制点图 ax.plot(x, y, 'bo') # 设置坐标轴...
tds=df[df['publication']=='Towards Data Science'].\set_index('published_date')# Plot read timeasa time series tds[['claps','fans','title']].iplot(y='claps',mode='lines+markers',secondary_y='fans',secondary_y_title='Fans',xTitle='Date',yTitle='Claps',text='title',title='Fans ...
11,14,7,13]} df = pd.DataFrame(data)# Matplotlib折线图plt.figure(figsize=(10,5)) plt.plot(df['Date'], df['Sentiment'], label='Sentiment Score', marker='o') plt.plot(df['Date'], df['News_Count'], label='News Count', marker='o') plt.title('Sentiment Analysis Over Time'...
import matplotlib.pyplot as plt # 数据 temperature_data = data['Temperature'] # 绘制线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(temperature_data) plt.title('Temperature Trend Over Time') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Temperature') plt.show()...
plt.plot([1, 2, 3]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 基本绘图 Matplotlib 可以用来绘制多种基本图表,如折线图、柱状图和散点图。下面分别展示如何使用这些图表类型来可视化数据。 折线图 import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] ...
(10, 6))plt.plot(months, sales, marker='o', linestyle='-', color='b', label='Sales Over Time')plt.title('Monthly Sales Report')plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')plt.xticks(rotation=45) # 旋转x轴标签,以便更清晰地显示plt.legend()plt.grid(True) # 显示网格线plt.tight_layout(...
在这个例子中,使用seaborn.histplot创建了直方图,并通过参数设置调整了一些样式,如bins指定柱子的数量,kde添加核密度估计。此外,Matplotlib的基础功能仍然可以与Seaborn一起使用。 定制化和进阶功能 Matplotlib的子图和定制化 Matplotlib允许你在同一图表上绘制多个子图,通过plt.subplot实现。以下是一个使用子图的例子: ...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.animationimportFuncAnimationfig,ax=plt.subplots()xdata,ydata=[],[]ln,=plt.plot([],[],'r-',animated=True)definit():ax.set_xlim(0,2*np.pi)ax.set_ylim(-1,1)returnln,defupdate(frame):xdata.append(frame)ydata.append(np.sin(frame)...