pandas 向水平条形图的每个条形添加垂直线Axes.vlines足以完成这项工作。我首先提取条形图标签的y点。然后我为这些点制作一个x值字典。然后我使用Axes.vlines在条形图上绘制一条红线。OP中的条形图是在z方向上分层的，而不是端对端堆叠的。以这种方式分层条形图会引起混淆，并且不是解释堆叠条形图的标准方法。
plt.figure(figsize=(12,6))plt.title('My Nice Plot')plt.subplot(1,2,1)# rows, columns, panel selectedplt.plot(x,x**2)plt.plot([0,0,0],[-10,0,100])plt.legend(['X^2','Vertical Line'])plt.xlabel('X')plt.ylabel('X Squared')plt.subplot(1,2,2)plt.plot(x,-1*(x**2))...
plot.line([x, y]) #线图Line plot DataFrame.plot.pie([y]) #饼图Pie chart DataFrame.plot.scatter(x, y[, s, c]) #散点图Scatter plot DataFrame.boxplot([column, by, ax,…]) #Make a box plot from DataFrame column optionally grouped by some columns or DataFrame.hist(data[, column,...
DataFrame.plot.hist([by, bins]) 直方图Histogram DataFrame.plot.kde(**kwds) 核密度Kernel Density Estimate plot DataFrame.plot.line([x, y]) 线图Line plot DataFrame.plot.pie([y]) 饼图Pie chart DataFrame.plot.scatter(x, y[, s, c]) ...
‘line’ : line plot (default)#折线图‘bar’ : vertical bar plot#条形图‘barh’ : horizontal bar plot#横向条形图‘hist’ : histogram#柱状图‘box’ : boxplot#箱线图‘kde’ : Kernel Density Estimation plot#Kernel 的密度估计图,主要对柱状图添加Kernel 概率密度线‘density’ : same as ‘kde’...
8、了解Pandas的plot画图功能。 9、应用Pandas实现数据的读取和存储 pandas官方文档链接:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.html 一、pandas的介绍 • 2008年WesMcKinney开发出的库 • 专门用于数据挖掘的开源python库 ...
line’ : line plot (default)#折线图 ‘bar’ : vertical bar plot#条形图。stacked为True时为堆叠的柱状图 ‘barh’ : horizontal bar plot#横向条形图 ‘hist’ : histogram#直方图(数值频率分布) ‘box’ : boxplot#箱型图 ‘kde’ : Kernel Density Estimation plot#密度图,主要对柱状图添加Kernel 概率...
直方图:使用 plot() 方法绘制,常用于表示数据的分布情况。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建 Series 数据 data = pd.Series([1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5]) # 绘制直方图 data.plot(kind='hist') plt.show() 箱线图:使用 boxplot() 方法绘制,常用于表示数据的分...
import matplotlib.pyplot as plt # 线图 df.plot.line() # 柱状图 df.plot.bar() # 直方图 df['年龄'].plot.hist(bins=20) # 箱线图 df.plot.box() # 散点图 df.plot.scatter(x='年龄', y='收入') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16...
tx, **txkw)_ = data.groupby(['Continent','Year'])['Life Ladder'].mean().reset_index()g = sns.FacetGrid(_, col="Continent", height=4, aspect=0.9, col_wrap=3, margin_titles=True)g.map(sns.kdeplot, "Life Ladder", shade=True, color='royalblue')g.map(vertical_mean_line, "Li...