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(kind='bar') #...
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',...
frompandas.plottingimportscatter_matrix# 创建一个包含多个变量的DataFramedf=pd.DataFrame(np.random.rand...
使用的时候,我们可以使用 import 导入 pyplot 库,并设置一个别名 plt: import matplotlib.pyplot as plt 这样我们就可以使用 plt 来引用 Pyplot 包的方法。 以下是一些常用的 pyplot 函数: plot():用于绘制线图和散点图 scatter():用于绘制散点图 bar():用于绘制垂直条形图和水平条形图 hist()...
调用bar()函数绘制柱状图，其中ind表示用户的序号，0到3共四个用户；data表示柱状图对应的高度或值；width设置柱状图之间的间隔宽度，即0.35；最后设置颜色类标。plt.xticks(ind+width/2, x, rotation=40)设置X轴坐标值的位置和旋转度数，ind+width/2表示间隔中间的位置显示标签，显示的值为四个用户名[UserA, ...
Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了丰富的图表类型和自定义选项。其中,横向条形图(Horizontal Bar Chart)是一种非常有效的数据展示方式,特别适合于比较不同类别之间的数值大小。本文将深入探讨如何使用Matplotlib创建横向条形图,从基础绘制到高级定制,全面提升您的数据可视化技能。
即种类 # y参数设置y轴的数据为'sepal length (cm)'，即花萼长度 # data参数传入DataFrame iris_df...
histtype:直方图类型(‘bar’,‘barstacked’,‘step’,‘stepfilled’) 返回值 n:直方图向量,是否归一化由参数normed设置 bins:返回各个bin的区间范围 patches:返回每个bin里面包含的数据,是一个list根据电影的评分绘制频率分布直方图plt.figure(figsize=(10,6)) plt.hist(df['评分'],bins=20,edgecolor='k',alp...
# import libraries import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Create a data frame df = pd.DataFrame ({'Group': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 'Value': [1,5,4,3,9]}) # Create horizontal bars plt.barh(y=df.Group, width=df.Value); # Add title plt.title('A...
plot(kind='bar', stacked=True) plt.show() 输出如图所示。从图中可以对比五个城市2002年到2014年的商品房价信息,并采用不同颜色进行区分。 如果想对比不同子图,可以利用参数subplots绘制DataFrame中每个序列对应的子图。核心代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data.plot(color='y',...