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...
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') ax[1].plot(x, y, color='red', label='Xovee') ax[2]...
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 ...
x,y2,label='B') plt.plot(x,y3,label='C') plt.plot(x,y4,label='D') plt.legend...
plot.area();如果不想叠加,可以指定stacked=FalseIn [62]: df.plot.area(stacked=False); ScatterDataFrame.plot.scatter() 可以创建点图。In [63]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4), columns=["a", "b", "c", "d"])In [64]: df.plot.scatter(x="a", y="b");...
plt.plot(df.index, df.values, figsize=(8, 8), label='数据折线图', color='r', legend=True, legend_label_fontsize=14, legend_loc='upper right', **plt.figureoptions(header=True)) # 显示图表 plt.show() 在上面的代码中,我们使用了**来传递一个字典给plt.figureoptions,其中包含了header=Tr...
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, ...