在这个例子中,我们首先使用Pandas的groupby()和value_counts()函数计算每个学生的成绩分布情况,然后使用plt.bar()函数绘制柱状图。最后,我们为图表添加了x轴和y轴标签以及标题,并通过plt.show()函数展示图表。 通过以上的介绍和实例演示,相信读者已经对Matplotlib库及其常用函数有了更深入的了解。在实际的数据分析工作中...
Matplotlib的所有可选颜色: print(plt.colormaps()) 2. 条形图 每个公司的赞助次数: # 公司名称出现次数space["Company Name"].value_counts()# 用bar条形图进行绘制space["Company Name"].value_counts().plot(kind = "bar")# 水平horizontal条形图(方便阅读公司名称)space[...
matplotlib 1.5版本之后,提供了很多默认的画图设置,可以通过matplotlib.style.use(my_plot_style)来进行设置。 可以通过使用matplotlib.style.available来列出所有可用的style类型: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib as plt; plt.style.available Out[128]: ['seaborn-dark', 'seab...
from matplotlib.font_managerimportFontProperties #修改字体 font=FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simsun.ttc')plt.style.use('ggplot')#设置背景 clas=['3班','4班','5班','6班']stuents=[50,45,55,60]clas_index=range(len(clas))plt.bar(clas_index,stuents,color='darkblue')#使用bar()...
Matplotlib:万能胶——多场景、易粘合使用 Seaborn:基于Matplotlib,更易用 1. Pandas df.plot.line() # 直线图 df.plot.bar() # 柱状图 df.plot.pie() # 饼图 df.plot.scatter() # 散点图 df.plot.hist() # 统计直方图 df.plot.density() # 密度函数分布图 2 Seaborn x Matplotlib 2.0 基本模式 _...
本期,我将使用 pandas 库进行数据分析,通过 matplotlib 库实现数据可视化。 excel 表格数据源可在“程序员coding”公众号,后台回复“每周必看”获取。 二、查看数据 1、df.shape df.shape是一个 pandas 数据帧(DataFrame)的属性,执行df.shape,会返回一个元组,该元组的第一个元素代表数据帧的行数,第二个元素代表...
Matplotlib 是 Python 中最常用的绘图库,能够绘制各种模式图表。以下示例展示了如何绘制的简单折线图和散点图。 Python 复制代码 import matplotlib.pyplot as plt # 折线图 plt.plot(data['date'], data['sales'], label='Sales') plt.xlabel('Date') ...
使用matplotlib 库的 subplots 函数创建图形对象,并使用 bar 函数绘制堆叠柱状图,具体代码如下: fig, ax =plt.subplots() rects1= ax.bar(x, df['销售数量'], bar_width, label='销售数量') rects2= ax.bar(x, df['销售数量2'], bar_width, bottom=df['销售数量'], label='销售数量2') ...
简介:Pandas数据分析之Matplotlib数据可视化库函数详解运用 前言 更加灵活。而Pandas的可视化是依赖于Matplotlib库和seaborn库,Matplotlib自身也是一个功能十分丰富的库,可以构建出很多直观简洁多样的图片。而利用Pandas中DataFrame或是series数据集构建的可视化也在一些实际的数据分析也特别实用。本篇文章将详细介绍各个不同绘图...
除了折线图外,matplotlib还支持绘制其他类型的图表。例如,要绘制柱状图,可以使用bar()函数;要绘制散点图,可以使用scatter()函数。你可以根据自己的需求选择合适的图表类型进行数据可视化。 四、总结 本文介绍了如何使用pandas进行数据处理与分析,以及如何使用matplotlib进行数据可视化。通过示例代码,我们展示了数据导入、清洗...