df[:5].plot(x=’Country’,kind=’box’)对于散点图，设置kind=’scatter’，绘制出腐败程度与自由度之间的关系，用color=’R’将点定义为红色：df.plot(x=’Corruption’,y=’Freedom’,kind=’scatter’,color=’R’)此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并...
plot(x="column_name1", y="column_name2", kind="scatter") 数据分析 # 描述性统计分析 df.describe() # 相关性分析 df.corr() # 回归分析 from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X, y) # X 为自变量,y 为因变量 model.predict(new_...
sns.scatterplot(): 用于创建散点图,展示两个变量之间的关系。 sns.lineplot(): 绘制线图,通常用于显示时间序列数据的趋势。 sns.barplot(): 创建条形图,用于比较不同类别之间的数值关系。 sns.countplot(): 绘制计数图,用于显示每个类别的频数或计数。 sns.boxplot(): 绘制箱线图,展示数据的分布和异常值。 s...
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 “...
plt.scatter(x,y) plt.show() plt.bar(x,y,width=0.3,color='y') plt.bar(x+0.3,y2,width=0.3,color='y') plt.bar(x,y2,width=0.3,color='y',bottom=y) plt.pie(x=x,labels=y,...) plt.show() plt.boxplot(data,sym='o',whis=0.05) ...
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 Python 3.7.3 Matplotlib 3.1.3 ...
#plot 2 - attempt at a scatterplot data = [go.Scatter(x=player_year.minutes_played, y=player_year.salary, marker=go.scatter.Marker(color='red', size=3))] layout = go.Layout(title="test", xaxis=dict(title='why'), yaxis=dict(title='plotly')) ...
df3.plot(x="A", y="B"); 1. 2. 3. 4. 5. 其他图像 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: ...
= titanic.Fare.sort_values(ascending = False)df# create bins interval using numpybinsVal = np.arange(,600,10)binsVal# create the plotplt.hist(df, bins = binsVal)# Set the title and labelsplt.xlabel('Fare')plt.ylabel('Frequency')plt.title('Fare Payed Histrogram')# show the plotplt....
（PARAMS）然后调用fig.show（）来调用绘图：fig = px.scatter(data_frame=data[data['Year'] == 2018],x="Log GDP per capita",y="Life Ladder",size="Gapminder Population",color="Continent",hover_name="Country name",size_max=60fig.show()Plotly scatter plot, plotting Log GDP per capita ...