In [64]: df.plot.scatter(x="a", y="b"); scatter图还可以带第三个轴: df.plot.scatter(x="a", y="b", c="c", s=50); 可以将第三个参数变为散点的大小: df.plot.scatter(x="a", y="b", s=df["c"] * 200); Hexagonal bin 使用DataFrame.plot.hexbin() 可以创建蜂窝图: In ...
df.B.plot(secondary_y=True) # 设置第二个y轴(右y轴) #图2 ax = df.plot(secondary_y=['A', 'B']) # 定义column A B使用右Y轴。 # ax(axes)可以理解为子图,也可以理解成对黑板进行切分,每一个板块就是一个axes ax.set_ylabel('CD scale') # 主y轴标签 ax.right_ax.set_ylabel('AB sc...
window: 'Union[int, timedelta, BaseOffset, BaseIndexer]', min_periods: 'Optional[int]' = None, center: 'bool_t' = False, win_type: 'Optional[str]' = None, on: 'Optional[str]' = None, axis: 'Axis' = 0, closed: 'Optional[str]' = None) 1.参数 window时间窗口的大小,有两种...
In [165]: fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(7, 6.5))In [166]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3), columns=["a", "b", "c"])In [167]: ax.xaxis.tick_top() # Display x-axis ticks on top.In [168]: df.plot(table=True, ax=ax)fig table还可以显示在图片上面...
secondary_y : boolean or sequence, default False #设置第二个y轴(右辅助y轴) Whether to plot on the secondary y-axis If a list/tuple, which columns to plot on secondary y-axis mark_right : boolean, default True When using a secondary_y axis, automatically mark the column labels with “...
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 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "b", "c", "d"]) ...
)# alpha设置透明度df3.plot.hist(alpha=0.5)# 设置坐标轴显示符号plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False# 显示图形plt.show() importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt ix3 = pd.MultiIndex.from_arrays([['a','a','a','a','b','b','b','b'], ['foo','foo','bar'...
plot(secondary_y=['A', 'C', 'D'], figsize=(10, 6), # 画布大小 title='标题', # 标题 grid=True, # 显示网格线 xlabel='时间', # x轴标签 # ylabel='数量', # y轴标签 左侧的y轴 fontsize = 13) # 字体大小 ax.right_ax.set_ylabel('ACD') # 设置右边轴的标签 ax.legend(loc=2...
Matplotlib x轴记号定位器 你在找虱子定位器 import matplotlib.ticker as tickerdf = pd.DataFrame({'y':[1, 1.75, 3]}, index=[100, 200, 300])ax = df.plot(legend=False)ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(100)) 在绘图的x轴上显示每个点的x值 ...
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...