对dataframe绘图并保存: ax =df.plot() fig=ax.get_figure() fig.savefig('fig.png') 可以制定列,对该列各取值作统计: label_dis =df.label.value_counts() ax= label_dis.plot(title='label distribution', kind='bar', figsize=(18, 12)) fig=ax.get_figure() fig.savefig('label_distribution.p...
对pandas的dataframe绘图并保存的实现⽅法 对dataframe绘图并保存：ax = df.plot()fig = ax.get_figure()fig.savefig('fig.png')可以制定列，对该列各取值作统计：label_dis = df.label.value_counts()ax = label_dis.plot(title='label distribution', kind='bar', figsize=(18, 12))fig = ax.get...
df=pd.DataFrame(np.arange(40).reshape(10,4).cumsum(axis=0), columns=list('abcd'), # index=np.arange(10)), ) ax=df.plot(kind='bar',rot=-30,xlim=[0,5],title='aaaa',stacked=True) fig = ax.get_figure() fig.savefig('fig.png')...
保存图形,用的是plt.savefig函数,只需要在保存图形之后,调用plt.close()关闭画布,就不会显示出来了: data.plot() outfile='image.png'plt.savefig(outfile) plt.close()
前段时间的工作,一直是python的数据分析+可视化,总结一下Dataframe的plot命令和花样玩法。 因为上一个工作的阶段已经到了尾声,马上要开启streamlit+plotly的可视化页面展示阶段了。 0. 准备数据 最开始用python分析数据的时候,特别喜欢直接上手分析,但是真的是狠狠的被教做人好几次,终于“养成”了好习惯,每次都查看一下...
对dataframe绘图并保存: ax = df.plot() fig = ax.get_figure() fig.savefig('fig.png') 可以制定列,对该列各取值作统计: label_dis = df.label.value_counts() ax = label_dis.plot(title='label distribution', kind='bar', figsize=(18, 12)) ...
调用模块的plot函数绘图。 >>> plt.plot(x,y) 1. 调用模块的savefig函数把图形保存为矢量图。 >>> plt.savefig('H:\示例\第9章\plt_line.svg') 1. 用浏览器打开矢量图,效果如图9-10所示。 图9-10 plot函数包括许多参数,除了数据之外,常用的参数如下:color表示折线的颜色,marker表示折线上数据点处的标...
plt.plot(df) plt.savefig("D:/png/cpu.png") #将plt的画图保存至图片.png格式 用自己的方法方式再写一遍: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('./dstat_cpu.csv') print(type(df)) #结果:<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> ...
在上面的代码中,我们首先创建了一个简单的DataFrame,并设置了Matplotlib支持中文显示,以避免中文乱码问题。然后,我们使用了Matplotlib的bar()函数来绘制条形图,并指定了横坐标的标签为DataFrame中的姓名列。最后,使用savefig()函数将图形保存为PNG图片格式。 需要注意的是,虽然Pandas的plot()方法提供了方便的绘图功能,但...