pandas是一个数据处理库,提供了用于快速、灵活地处理结构化数据的数据结构。它主要包括两种数据结构:Series(一维标记数组)和DataFrame(二维标记数据结构),可以用来处理缺失数据、合并/连接数据、重塑数据等。 1、创建数据结构 pd.Series():创建一个序列(一维数组)。 ~~~python s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5...
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',...
2.2.4 scatterplot 2.2.5 多图绘制 2.3 Proplot 2.3.1 多子图绘制 2.3.2 颜色和图例 2.3.3 散点图和条形图 2.4 SciencePlots 2.1 Matplotlib Matplotlib是Python最基本的绘图库,也是主流的绘图库,详细信息见Matplotlib 官方文档 。 以下是Matplotlib库常见的图类型: 函数图类型 plot() 折线图、点图等 scatter(...
20.1 采用pandas中的plot()方法绘制散点图 只需将plot()函数中的kind参数的值改为"scatter"即可. 数据来源:http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/ 1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 #读取数据 4 df = pd.read_csv(r"D:\Data\Iris.csv") 5 #原...
plt.title('Scatter Plot') plt.show() 六、绘制热力图 使用seaborn绘制热力图: corr = df.corr() sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm') plt.title('Correlation Heatmap') plt.show() 七、绘制箱线图 使用seaborn绘制箱线图: sns.boxplot(x='A', y='B', data=df) ...
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...
点:scatter plot 二维数据,适用于简单二维关系; 线:line plot 二维数据,适用于时间序列; 柱状:bar plot 二维数据,适用于类别统计; 颜色:heatmap 适用于展示第三维度; 数据间存在分布,构成,比较,联系以及变化趋势等关系。对应不一样的关系,选择相应的图形进行展示。
一、pandas模块 pandas是BSD许可的开源库,为Python编程语言提供了高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具。 pandas模块:操作excel/json/sql/ini/csv(配置文件) 使用pandas处理Excel文件需要根据报错内容安装两个插件,pd从Excel中读取的是DataFrame数据类型。
df.plot(kind='scatter',x='x',y='y') 1. 最后,显示绘制好的散点图: plt.show() 1. 完整代码 下面是完整的代码实现: importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt data={'x':[1,2,3,4,5],'y':[2,4,6,8,10]}df=pd.DataFrame(data)df.plot(kind='scatter',x='x',y='y')plt.show(...
df = pd.DataFrame(data) 现在,您已经创建了一个包含随机数据的DataFrame。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(figsi...