import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('data/iris.csv') plt.figure(figsize=(12, 3), dpi=120, facecolor='red') x = data['sepal_length'] plt.plot(x) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 一个平面多个图像 import numpy as np import matplotli...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 创建一个点数为 8 x 6 的窗口, 并设置分辨率为 80像素/每英寸plt.figure(figsize=(8,6), dpi=80)# 再创建一个规格为 1 x 1 的子图plt.subplot(111) x = np.linspace(-2,6,50) y1 = x +3# 曲线 y1y2 =3- x# 曲线 y2# 绘制颜色为蓝色、宽度...
#设置图像的大小 plt.figure(facecolor='white',figsize=(9,6),dpi=100) plt.plot(df['X'],df...
figure() ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3) 如果这时执行一条绘图命令(如plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6])),matplotlib就会在最后一个用过的subplot(如果没有则创建一个)上进行绘制,隐藏创建figure和subplot的过程。因此,如果...
❽ fig.savefig('H:\示例\第9章\pyplot_4.png', dpi=400) 语句⓿调用figure函数新建一个画布,然后在这个画布上添加各种元素;语句❶在2×2的绘图区域添加第一个子图;语句❷在子图中绘制折线;语句❸设定x轴的标签;语句❹设定x轴的标签文字;语句❺绘制饼图;语句❻绘制柱状图;语句❼绘制条形图;语...
---matplotlib--- fig=plt.figure() #图像所在的基对象 ax=fig.add_subplot(2,2,1) #2*2的图像,当前选中第1个 fig, axes = plt.subplots(nrows, nclos, sharex, sharey) #创建图像,指定行、列、共享x轴刻度、共享y轴刻度 plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, ...
用Matplotlib库绘图 Matplotlib是一个非常好用的高质量绘图工具库,可以根据输入的数据绘制各种图形,如折线图、柱状图、饼图、散点图等。 1.绘制折线图 折线图是用直线段将各数据点连接起来而组成的图形,以折线方式显示数据的变化趋势。下面我们绘制一个简单的折线图。
fig.savefig('图4.png',dpi=300) 图4 Step3:修改线型与线宽 接下来我们在图4的基础上,修改线型和线宽。 其中线型参数linestyle与matplotlib完全一致,不同选择对应样式如图5: 图5 参考图5,我们维持九段线线型不变但适当增大其宽度为3,面数据的轮廓则设置为'--': ...
第13章Pandas统计分析基础 Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。Pandas的名称来自于面板数据（paneldata）和python数据分析（dataanalysis）。paneldata是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。（1）Pandas对各种数据格式的读、写（2...
plt.rc('figure', figsize=(4,3), dpi=150) # 设置图的大小 data['收盘价(元)'].plot() # 等价于 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(df['收盘价(元)']) 58.同时绘制开盘价与收盘价 data[['收盘价(元)','开盘价(元)']].plot() ...