df=pd.DataFrame(data) # 绘制散点图 df.plot(kind='scatter',x='Height',y='Weight',title='Height vs Weight',xlabel='Height (cm)',ylabel='Weight (kg)',figsize=(8,5)) plt.show() 输出: 4. 直方图 (Histogram) 直方图用于显示数据的分布,特别是用于描述数据的频率分布。
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...
我使用的是dataframe.plot()函数。问题是,这会生成一个图形,其中在x轴上显示了许多刻度。histogram plot 数据帧的索引用作刻度。"logy":True,} my_dataframe.plot(ax=axes,**PLOT_CONFIG_HISTOGRAM) 在matp 浏览22提问于2021-03-21得票数 1 回答已采纳 1回答 数据分析和散点图不同文件和不同列 、、...
plot参数完整列表如下所示: 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。 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。 官方说明:pandas.DataFrame.plot — pandas 1.3.4 documentation (pydata.org) ...
使用DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线,默认按照列columns的名称在适当的位置展示图例,比matplotlib绘制节省时间,且DataFrame格式的数据更规范,方便向量化及计算。 DataFrame.plot( )函数: DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, ...
我们已经使用 NumPy.random.randint() 函数创建了一个包含随机整数的DataFrame。现在,我们将使用DataFrame.plot.hist()函数绘制这个DataFrame的直方图。 importpandasaspdimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltdataframe=pd.DataFrame(np.random.randint(0,200, size=(200,3)), columns=list("ABC"))histogram=dat...
python pandas.DataFrame.plot( )画图 DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None,figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, ...
NumPy’s np.histogram() and np.bincount() are useful for computing the histogram values numerically and the corresponding bin edges. For more, check out np.digitize(). Tabular data in pandas’ Series or DataFrame object. pandas methods such as Series.plot.hist(), DataFrame.plot.hist(), Ser...
- 'hexbin' : hexbin plot (DataFrame only) """ # 柱状图 s.plot(kind="bar") <Axes: >#...
pandas#plot方法绘制图像会为数据的每一列绘制一条曲线,默认按照列名展示图例。 ## 2. plot参数介绍 ```python DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True...