6))scatter=plt.scatter(x,y,s=sizes,c=sizes,cmap='viridis')plt.colorbar(scatter,label='Size')plt.title('Scatter Plot with Size and Color Mapping - how2matplotlib.com')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show()
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')plt.title('DataFrame Line Plot')plt.show() 在上述示例中,我们使用Pandas的DataFrame创建了两个随机...
frompandas.plottingimportscatter_matrix# 创建一个包含多个变量的DataFramedf=pd.DataFrame(np.random.rand...
plt.plot(x,y) 这里得到图形取决于x跟y的关系 二、绘制多个曲线的图 1,连续调用多次plot函数 plt.plot(x,y) plt.plot(x+3,y+3) 2,也可以在一个plot函数中传入多对x,y值 plt.plot(x,y,x+10,y+10) 3,将多个曲线绘制在一个table区域中:对象形式创建表图 a=plt.subplot(row,col,loc)创建曲线图...
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...
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'...
全都是根据matplotlib axis , plot ,scatter 参数设置。 图一实现代码: importpandas as pdimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfrompylabimportmpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#指定默认字体mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#解决保存图像是负号'-'显示为`a方块的问...
x=np.arange(30)y=np.arange(30)+3*np.random.randn(30)plt.scatter(x,y,s=50)plt.show() 其可视化结果如下图所示。 ▲图1 散点图 02 条形图 条形图是用宽度相同的条形的高度或长度来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱状图。此外,条形图有简单条形图、复式条形图等形式。条形...
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 ...
文章目录一、sns.scatterplot()1.1 加载数据1.2 x,y,data:x轴数据,y轴数据,dataframe数据1.3 hue:基于某列的类别将y分成不同颜色的点1.4 palette:颜色模板1.5 style:基于某列的类别将y分成不同类型的点1.6 markers:自定义点类型1.7 size 基于某列的类别将y分成不同大小的点二、一个变量是分类2.1 sns.strip ...