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.
plot函数是pandas中用于数据可视化的一个重要工具,通过plot函数,可以轻松地将DataFrame或Series对象中的数据以图形的形式展示出来。 plot函数支持多种类型的图形,包括折线图、柱状图、散点图、饼图等,这些不同类型的图形适用于不同的数据分析场景。此外,plot函数还支持通过参数设置来调整图形的样式,如颜色、标签、图例等...
2.2 标准频率直方图 --DataFrame的plot对象的hist方法 除了上面的方法外,还可以使用DataFrame的plot对象的hist方法,示例代码如下: df.plot.hist(column=['tempmax','tempmin'],alpha=0.6,density=True,stacked=False) plt.show() 运行结果如下: 其中stacked=False 参数,决定是否对相同x值的频率进行堆叠,缺省为True。
DataFrame.plot.hist(by=None, bins=10, **kwargs) 绘制一个 DataFrame 列的直方图。 直方图是数据分布的表示。此函数将 DataFrame 中所有给定系列的值分组到 bin 中,并将所有 bin 绘制在一个matplotlib.axes.Axes中。当 DataFrame 的 Series 具有相似的规模时,这很有用。 参数: by:str 或序列,可选 DataFram...
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(365, 2), columns=["B", "C"]).cumsum() df3["A"] = pd.Series(list(range(len(df))) df3.plot(x="A", y="B"); 其他图像 plot() 支持很多图像类型,包括bar, hist, box, density, area, scatter, hexbin, pie等,下面我们分别举例子来看下怎么使用...
在Pandas 中,数据可视化功能主要通过DataFrame.plot()和Series.plot()方法实现,这些方法实际上是对 Matplotlib 库的封装,简化了图表的绘制过程。 图表类型描述方法 折线图展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势df.plot(kind='line') 柱状图比较不同类别的数据df.plot(kind='bar') ...
df3 = pd.DataFrame( {"a": np.random.randn(1000) +1,"b": np.random.randn(1000),"c": np.random.randn(1000) -1, }, columns=["a","b","c"], )# alpha设置透明度df3.plot.hist(alpha=0.5)# 设置坐标轴显示符号plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False# 显示图形plt.show() ...
matplotlib.pyplot.hist()。 返回值: 其中的matplotlib.AxesSubplot或numpy.ndarray 例子 1)对所有数值列绘制直方图 importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 创建数据data = pd.DataFrame({'A': np.random.randn(1000),'B': np.random.randn(1000) +1,'C': np.random.randint(1,10,1000...
可以使用plot.hist()方法绘制直方图。我们可以指定bins的数量值。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn(1000),'c': np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c']) ...
plot.area(stacked=False); ScatterDataFrame.plot.scatter() 可以创建点图。In [63]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns=["a", "b", "c", "d"])In [64]: df.plot.scatter(x="a", y="b");scatter图还可以带第三个轴:...