matplotlib 1.5版本之后,提供了很多默认的画图设置,可以通过matplotlib.style.use(my_plot_style)来进行设置。 可以通过使用matplotlib.style.available来列出所有可用的style类型: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib as plt; plt.st
plot方法默认是折线图,而它还支持以下几类图表类型: ‘line’ : 折线图 (default) ‘bar’ : 柱状图 ‘barh’ : 条形图 ‘hist’ : 直方图 ‘box’ : 箱型图 ‘kde’ : 密度图 ‘density’ : 同密度图 ‘area’ : 面积图 ‘pie’ : 饼图 ‘scatter’ : 散点图 (DataFrame only) ‘hexbin’ :...
>>> box=df.plot.box(color=color,sym='r+',return_type='dict') >>>box {'whiskers': [<matplotlib.lines.Line2Dobjectat0x00000186969E8DD8>, <matplotlib.lines.Line2Dobjectat0x00000186969F3438>, <matplotlib.lines.Line2Dobjectat0x00000186969BA5F8>, <matplotlib.lines.Line2Dobjectat0x00000186960D2C...
df.plot.line() # 折线的全写方式 df.plot.bar() # 柱状图 df.plot.barh() # 横向柱状图 (条形图) df.plot.hist() # 直方图 df.plot.box() # 箱形图 df.plot.kde() # 核密度估计图 df.plot.density() # 同 df.plot.kde() df.plot.area() # 面积图 df.plot.pie() # 饼图 df.plot....
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, ...
title : string,Title to use for the plot,#图片的标题用字符串 grid : boolean, default None (matlab style default),Axis grid lines #图片是否有网格 legend : False/True/’reverse’,Place legend on axis subplots #是否添加图例 style : list or dict,matplotlib line style per column #对每列折线...
Line (line plot) - 线 Markers (scatter plot) - 标记 Major tick - 主刻度 Minor tick - 次刻度 Axes - 轴 Spines - 脊 这些基础概念十分有用,希望大家能记住其作用及对应的英文。如果遇到更复杂的需求,可以直接在官网文档中进行查询。 环境
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 ...
它用于使用matplotlib / pylab绘制DataFrame的图。每种绘图类型在DataFrame.plot访问器上都有一个对应的方法:df.plot(kind =’line’), 通常等效于df.plot.line()。 句法: DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None,...
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...