importnumpyasnp from matplotlibimportpyplotasplt # 约定俗成 from matplotlib.font_managerimportFontProperties # 修改字体 font=FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc')plt.style.use('ggplot')x1=np.random.rand
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号plt.figure(figsize=(10,6)) # 使用Seaborn绘制折线图 sns.lineplot(data=df, x='日期', y='销售数', color...
monthly_sales = data.groupby(data['date'].dt.to_period('M'))['sales'].sum() # 绘制月度销售趋势图 www.tjhxctgt.com/oc0Qg4/ plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(monthly_sales.index.astype(str), monthly_sales.values) plt.xlabel('Month') plt.ylabel('Total Sales') plt.title('Mo...
importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportplotly.graph_objectsasgo%matplotlib inline pd.options.plotting.backend='plotly'df=pd.DataFrame({"concerns":["Engine power is less than expected","Tires make excessive noise while driving","Engine makes abnormal/excessive n...
---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, ...
import matplotlib.pyplot as plt # 之后的代码默认引入此包 1. Figure 画板 创建一个简单的画板并展示 fig, ax = plt.subplots() plt.show() # 之后的代码默认省略此步骤 1. 2. 3. 设定画板的长宽figsize fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 3)) ...
print("Matplotlib version: ", plt.matplotlib.__version__) 结果如下。 读取数据。 读取数据 path='data/AppleStore.csv'data =pd.read_csv(path,sep=';') 创建数据透视表。 过滤数据,只保留前15个类型 top_genre = data.value_counts('prime_genre'):15.index.tolist()tmp = data.locdata\['...
import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl #设置plt可以显示中文 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(1,1,1) shuju = pd.read_csv("wenjian") ...
print("Matplotlib version: ", plt.matplotlib.__version__) 结果如下。 读取数据。 # 读取数据 path='data/AppleStore.csv' data =pd.read_csv(path,sep=';') 创建数据透视表。 # 过滤数据,只保留前15个类型 top_genre = data.value_counts('prime_genre')[:15].index.tolist ...
rc={'figure.figsize':(18,6)}, style="white" ) sns.violinplot( x='Continent', y='Life Ladder', hue='Mean Log GDP per capita', data=data sns.despine() Violin plot where we plot continents against Life Ladder, we use the Mean Log GDP per capita to grou 配对图 Seaborn对图在一个...