plot pandas 绘图 导入matplotlib 文心快码BaiduComate 在Pandas中进行绘图时,虽然Pandas的绘图功能是基于Matplotlib构建的,但通常你不需要直接导入Matplotlib来进行基本的绘图操作,因为Pandas的DataFrame和Series对象已经内置了plot()方法。然而,为了完全自定义图表(如设置图表标题、图例、坐标轴标签等),你可能需要导入...
lt.rcParams['figure.figsize'] #分辨率 matplotlib.rcParams[‘savefig.dpi'] # 差值方式 plt.rcParams['image.interpolation'] //最邻近插值resize(src, dst, Size(0, 0), 0.5, 0.5, INTER_NEAREST);//如果Size(0,0),则图像大小为Size(width*fx height*fy)imshow("NEAREST", dst);//双线性插值resize(...
折线图是基于plt.plot函数绘制的。Matplotlib库还提供了许多不同种类图形的函数。 下面我们将多种类型的图形绘制在一起。 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] x=[0,1,2,3] label=['东区','西区','北区','南区'] value=[2,4,6,8] ⓿ fig=plt.figure()...
1. 在plot()函数中设置返回类型在Pandas的plot()函数中,有一个称为“return_type”的参数,可以用于设置返回的对象类型。如果将该参数设置为“axes”,则可以获得AxesSubplot对象;如果将该参数设置为“figure”,则可以获得matplotlib.figure.Figure对象。例如,我们可以通过如下方式获取matplotlib.figu...
2. Pandas 和 Matplotlib 的集成 Pandas 提供了内置的绘图功能,这些功能基于 Matplotlib 实现。我们可以直接调用 DataFrame 或 Series 对象的plot()方法来生成各种类型的图表,如折线图、柱状图、散点图等。 importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt# 创建一个简单的 DataFramedata={'日期':['2023-01-01','2023...
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80) plt.plot(range(len(_x)), _y) plt.xticks(range(len(_x))[::15], _x[::15].astype(int), rotation=45) plt.grid() plt.show() 结果如图: 由于公元前的年份书籍较少,每年只有一本,所以数据波动幅度会很大,越往后就会越趋于平稳 ...
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 支持svg矢量图 %config Inlinebackend.figure_format ...
plot(data) 图9-1 简单的线图 虽然seaborn这样的库和pandas的内置绘图函数能够处理许多普通的绘图任务,但如果需要自定义一些高级功能的话就必须学习matplotlib API。 笔记:虽然本书没有详细地讨论matplotlib的各种功能,但足以将你引入门。matplotlib的示例库和文档是学习高级特性的最好资源。 Figure和Subplot matplotlib...
import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] x=[0,1,2,3] label=['东区','西区','北区','南区'] value=[2,4,6,8] ⓿ fig=plt.figure() ❶ ax_1=fig.add_subplot(2,2,1) ❷ ax_1.plot(x,value,'rp-') ...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x = np.linspace(-2,6,50)# 创建一个numpy数组,x包含了从-2到6之间等间隔的50个值y1 = x +3# 曲线 y1y2 =3- x# 曲线 y2plt.figure()# 定义一个图像窗口plt.plot(x, y1)# 绘制曲线 y1plt.plot(x, y2)# 绘制曲线 y2plt.show() ...