ax[0].plot(x, y, color='limegreen', label='Xovee') ax[1].plot(x, y, color='red', label='Xovee') ax[2].plot(x, y, color='blue', label='Xovee') ax[0].grid(axis='x', linestyle='--') ax[1].grid(axis='y', linewidth=5) ax[2].grid(color='purple') 1. 2. 3. 4...
使用pandas.DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线,默认按照列columns的名称在适当的位置展示图例,比matplotlib绘制节省时间,且DataFrame格式的数据更规范,方便向量化及计算。 DataFrame.plot( )函数: DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, share...
如下使用plot.bar() 函数做各个区域销售额的柱形图，由图可以看出华南区域的销售额最高，西南区域的销售...
pyplot有一个axis()方法，可以设置轴属性。在调用plt.show()之前调用plt.axis('off')将关闭两个轴。
相比pandas默认索引为labels,values为数值。 ~条形图 1fig=plt.figure(figsize=(7,7))2tb=test.groupby(["所属区域"]).agg({"数量":np.mean})3tb.plot(kind="bar")4plt.grid(linestyle="-.", axis='y', alpha=0.4)#设置横向网格 双条形图 ...
df3.plot(x="A", y="B"); 1. 2. 3. 4. 5. 其他图像 plot() 支持很多图像类型,包括bar, hist, box, density, area, scatter, hexbin, pie等,下面我们分别举例子来看下怎么使用。 bar df.iloc[5].plot(kind="bar"); 1. 多个列的bar: ...
df2.plot.bar(); stacked bar df2.plot.bar(stacked=True); barh barh 表示横向的bar图: df2.plot.barh(stacked=True); Histograms df2.plot.hist(alpha=0.5); box df.plot.box(); box可以自定义颜色: color = { ...:"boxes":"DarkGreen", ....
销售数'].plot(kind='pie',figsize=(9,6), autopct='%.1f%%',#数据标签 labels=labels, startangle=260, #初始角度 explode=explode, # 突出显示数据 pctdistance=0.87, # 设置百分比标签与圆心的距离 textprops = {'fontsize':12, 'color':'k'}, # 设置文本标签的属性值 ...
ax = plot_data.plot( kind='bar', rot=0, xlabel='', ylabel='travelers', figsize=(8, 1.5), title='TSA Monthly Traveler Throughput' # use month abbreviations for the ticks on the x-axis ax.set_xticklabels(calendar.month_abbr[1:]) ...
plot(np.random.randn(1000).cumsum()) 图9-8 用于演示xticks的简单线型图(带有标签) 要改变x轴刻度,最简单的办法是使用set_xticks和set_xticklabels。前者告诉matplotlib要将刻度放在数据范围中的哪些位置,默认情况下,这些位置也就是刻度标签。但我们可以通过set_xticklabels将任何其他的值用作标签: 代码语言:...