1、含义不同：legend参数用于控制图例的显示方式，可以将图例显示在不同的位置，如上方、下方、左侧、右侧等，label参数用于给图形添加标签，可以用于区分不同的数据或曲线。2、作用不用：在Pandas中，可以通过legend函数来设置图，在Pandas中，可以通过plot函数的label参数来设置标签。
df.plot.scatter(x="a", y="b") 2. 可以使用 参数 ax 和 label 设置多组数据 ax = df.plot.scatter(x="a", y="b", color="DarkBlue", label="Group 1") df.plot.scatter(x="c", y="d", color="DarkGreen", label="Group 2", ax=ax) 3. 使用参数 c 可以作为列的名称来为每个点...
plot(legend=False); 设置label的名字 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [118]: df.plot(); In [119]: df.plot(xlabel="new x", ylabel="new y"); 缩放 画图中如果X轴或者Y轴的数据差异过大,可能会导致图像展示不友好,数值小的部分基本上无法展示,可以传入logy=True进行Y轴的...
ax[0, 4].plot(x, y, color='limegreen') ax[2, 2].plot(x, y, color='red') 1. 2. 紧凑布局 Tight Layout fig, ax = plt.subplots(tight_layout=True) 1. 画板背景色 ax.set_facecolor('lightblue') 1. 图中图 Inset ax.plot(x, y, color='limegreen', label='Xovee') inset = plt....
1、Series.plot(kind = 'bar') Series绘制条形图时,通常结合value_counts()显示各值的出现频率 除了传入kind参数外,也可以简写为data.plot.bar()的形式,此类方法也适用于其他图形。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
1、Series.plot(kind = 'bar') 通常结合value_counts()显示各值的出现频率 除了传入kind参数外,也可以简写为data.plot.bar()的形式,此类方法也适用于其他图形。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ...
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1. 概述 这里我们引入需要用到的库,并做一些基础设置。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释
9. Pandas高级教程之:plot画图详解简介python中matplotlib是非常重要并且方便的图形化工具,使用matplotlib可以可视化的进行数据分析,今天本文将会详细讲解Pandas中的matplotlib应用。基础画图要想使用matplotlib,我们需要引用它:In [1]: import matplotlib.pyplot as plt 假如...
ax=data.plot.scatter(x='A',y='B',color='DarkBlue',label='Class1')然后我们在可以再画一个...
1、plot() 说明 绘图 用法 df.plot( x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, position=None ...