"Lucy","Jack","Rose"] """ kind : str The kind of plot to produce: - 'line' : line plot (default) - 'bar' : vertical bar plot - 'barh' : horizontal bar plot - 'hist' : histogram - 'box' :
plt.figure(figsize=(12,6))plt.title('My Nice Plot')plt.subplot(1,2,1)# rows, columns, panel selectedplt.plot(x,x**2)plt.plot([0,0,0],[-10,0,100])plt.legend(['X^2','Vertical Line'])plt.xlabel('X')plt.ylabel('X Squared')plt.subplot(1,2,2)plt.plot(x,-1*(x**2))...
‘line’ : line plot (default)#折线图‘bar’ : vertical bar plot#条形图‘barh’ : horizontal bar plot#横向条形图‘hist’ : histogram#柱状图‘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’...
核密度Kernel Density Estimate plot DataFrame.plot.line([x, y]) 线图Line plot DataFrame.plot.pie([y]) 饼图Pie chart DataFrame.plot.scatter(x, y[, s, c]) 散点图Scatter plot DataFrame.boxplot([column, by, ax, …]) Make a box plot from DataFrame column optionally grouped by some colum...
plot.hexbin(x, y[, C,…]) #Hexbin plot DataFrame.plot.hist([by, bins]) #直方图Histogram DataFrame.plot.kde(**kwds) #核密度Kernel Density Estimate plot DataFrame.plot.line([x, y]) #线图Line plot DataFrame.plot.pie([y]) #饼图Pie chart DataFrame.plot.scatter(x, y[, s, c]) ...
pandas 向水平条形图的每个条形添加垂直线Axes.vlines足以完成这项工作。我首先提取条形图标签的y点。
‘line’ : line plot (default)#折线图 ‘bar’ : vertical bar plot#条形图。stacked为True时为堆叠的柱状图 ‘barh’ : horizontal bar plot#横向条形图 ‘hist’ : histogram#直方图(数值频率分布) ‘box’ : boxplot#箱型图 ‘kde’ : Kernel Density Estimation plot#密度图,主要对柱状图添加Kernel 概...
line’ : line plot (default)#折线图 ‘bar’ : vertical bar plot#条形图。stacked为True时为堆叠的柱状图 ‘barh’ : horizontal bar plot#横向条形图 ‘hist’ : histogram#直方图(数值频率分布) ‘box’ : boxplot#箱型图 ‘kde’ : Kernel Density Estimation plot#密度图,主要对柱状图添加Kernel 概率...
‘line’ : line plot (default)#折线图 ‘bar’ : vertical bar plot#条形图 ‘barh’ : horizontal bar plot#横向条形图 ‘hist’ : histogram#柱状图 ‘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 ...
df.plot_bokeh(kind="line") output 绘制出来的图表可以任意的缩放以及拖拽,我们也可以点击右边的“保存”按钮来实现对图表的下载保存,以至于图表的类型只需要对参数kind加以设定,我们将上面的代码优化一下 df.plot_bokeh.line( figsize=(800, 450),