plt.legend()#显示图例 plt.subplot(224) plt.plot(x,y4,label='D',color='g') plt.xticks(fontsize=15) plt.legend()#显示图例 plt.tight_layout()#密集显示除了使用plt.subplot命令确定绘图区域外，还可以用axs[ ]命令绘图，这种绘图方式是面向对象的绘图方式。#面
df[:5].plot(style=':') # 虚线 df[:5].plot(style='-.') # 虚实相间 df[:5].plot(style='--') # 长虚线 df[:5].plot(style='-') # 实线(默认) df[:5].plot(style='.') # 点 df[:5].plot(style='*-') # 实线,数值为星星 df[:5].plot(style='^-') # 实线,数值为三角...
x=df.plot.bar(colormap='rainbow') 多子图 通过subplots参数决定是否以多子图形式输出显示图表 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 多子图 x=df.plot.line(title='多子图',fontsize=16,subplots=True,# 分列 style=['.-','--','*-','^-']# 圆点、虚线、星星) 图像叠加 不同的...
legend = plt.legend(loc='lower left', ncol=3, fontsize=16) legend.get_frame().set_facecolor('linen') 1. 2. 网格Grid fig, ax = plt.subplots(ncols=3, tight_layout=True) x = np.linspace(0, 4*np.pi, 100) y = np.sin(x) ax[0].plot(x, y, color='limegreen', label='Xovee...
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
DataFrame.plot( )函数: DataFrame.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, xticks=None, ...
pandas#plot方法绘制图像会为数据的每一列绘制一条曲线,默认按照列名展示图例。 ## 2. plot参数介绍 ```python DataFrame.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...
带有DataFrame的饼图需要通过y参数或subplots=True指定目标列。当指定y时,将绘制所选列的饼图。如果指定subplots=True,则每个列的饼图都将绘制为subplots。默认情况下,将在每个饼图中绘制图例;指定legend=False将其隐藏。 q1_1_result['最终得分'].plot.pie(labels=q1_1_result['物料编码'].values,figsize=(6...
(df.set_index("concerns",drop=True).iloc[::-1].plot.barh().update_traces(marker=dict(color=color.tolist())).update_layout(template="plotly_white",title=dict(text="<b>Top 10 design concerns</b> <br><sup><i>concerns per 1,000</i></sup>",font_size=30,font_color=gray_palette...
表示调用plot()绘图，参数分别为X坐标、Y坐标和标签label。plt.legend()显示右上角的图标，每条线对应label的含义。plt.show()最后调用该函数显示绘制好的图形。下面将上图绘制成不同类型的线条。核心修改代码如下：# -*- coding: utf-8 -*- #By:Eastmount CSDNimport numpy as np import matplotlib.pyplot ...