使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。df1=df[:20]df1[‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,20),ylim=(0,100))x、y轴刻度 有时候坐标轴上的刻度并不理想，我们希望在上面标上我们喜欢的数值。比如对于x轴，我们想要标上0、10、15...
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....
df = pd.DataFrame({'count': {0: 3372, 1: 68855, 2: 17948, 3: 708, 4: 9117}}).reset_index() ax = df.T.plot(kind='bar', label='index', colormap='Paired') ax.set_xlim(0.5, 1.5) ax.set_xticks([0.8,0.9,1,1.1,1.2]) ax.set_xticklabels(range(len(df))) plt.show() ...
df[:20][‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,1000),ylim=(0,100),color=’red’,logx=True) 其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里,我们绘制堆叠的水平条,stacked设置为True。 将grid参数设置为True,可以给图表加入网格。
yticks=None, xlim=None, ylim=None, rot=None, fontsize=None, colormap=None, position=0.5, table=False, yerr=None, xerr=None, stacked=True/False, sort_columns=False, secondary_y=False, mark_right=True, **kwds) 注意:每种绘图类型都有相对应的方法; Eg. df.plot(kind='line')与df.plot...
pandas 如何在绘制时序数据后设置xlim和xticks如果我使用pd.Timestamp值设置x轴限制，它对我有效（使用...
# 运行以下代码# creates the plot usinglm = sns.lmplot(x = 'Age', y = 'Fare', data = titanic, hue = 'Sex', fit_reg=False)# set titlelm.set(title = 'Fare x Age')# get the axes object and tweak itaxes = lm.axesaxes[,].set_ylim(-5,)axes[,].set_xlim(-5,85)(-5.0,...
‘box’ : boxplot#箱线图 ‘kde’ : Kernel Density Estimation plot#Kernel 的密度估计图,主要对柱状图添加Kernel 概率密度线 ‘density’ : same as ‘kde’ ‘area’ : area plot#不了解此图 ‘pie’ : pie plot#饼图 ‘scatter’ : scatter plot#散点图 需要传入columns方向的索引 ...
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, yticks=None, xlim=None, ylim=None,...
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, ...