在使用Plotnine绘制图形时,可以使用geom_line()函数来添加线条。 要删除geom_line()中行周围的图例框,可以使用theme()函数来自定义图形的主题。具体而言,可以使用legend_title=None参数来删除图例的标题,使用legend_position='none'参数来删除图例的位置,使用legend_box='none'参数来删除图例的边框。 以下是...
1. 绘制散点图 from plotnine import ggplot, aes, geom_point data = ... (ggplot(data) + aes(x='x', y='y') + geom_point() ) 2. 绘制折线图 from plotnine import ggplot, aes, geom_line data = ... (ggplot(data) + aes(x='x', y='y') + geom_line() ) 3. 绘制柱状图 from...
第2行导入了ggplot()类,以及plotnine的一些有用的函数:aes()和geom_line()。 第5行使用ggplot()创建一个绘图对象,并将DataFrame传递给构造函数。 第6行添加aes()来设置每个轴使用的变量,在这里是date和pop。 第7行添加了geom_line()来指定图表应该被绘制成线形图。 运行上述代码产生的输出结果如下。 一个显...
import pandas as pdimport numpy as np# 为自变量x生成一组值x = np.linspace(-10, 10, 100)# 定义线性函数并计算y值y = 2 * x + # 创建一个包含x和y值的DataFramedf = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y}) 使用Plotnine的ggplot()和geom_line()函数创建线图from plotnine import ggplot, aes, ...
然后,使用geom_point和geom_line函数分别绘制散点图和折线图。通过scale_color_manual函数设置了颜色映射为红色,并通过guide=False参数禁用了图例。接着,使用geom_line函数再次绘制折线图,并通过aes函数将数据列y2映射到图例和颜色属性上。最后,再次使用scale_color_manual函数将颜色映射设置为蓝色,并禁用了图例。
geom_xx系列表示抽象出来的一些基础图,根据点、线、面分类如下: plotnine常用绘图类型[2] pn.geom_line绘制折线图,默认的x轴需要是数值型变量,分类变量需要设置group参数,group = 1。 df=pd.DataFrame({'x':['Mon.','Tue.','Wed.','Thu.','Fri.'], 'y':[76,37,90,60,50], 'z':[37,46,53...
fromplotnineimportggplot, geom_point, aes ggplot(aes(x='displ', y='cty'), mpg) 图层叠加 我们可以看到,已经绘制出一个空的ggplot图层,x轴为displ,y轴为cty。 接下来我们给这个图层上加上数据对应的散点,使用geom_point()直接追加在ggplot图层之上即可。
from plotnine import ggplot, aes, geom_line ( ggplot(economics_long, aes(x='date', y='value01', color='variable')) + geom_line() ) <ggplot: (334895445)> plotnine目前已经支持绝大多数ggplot2,但是文档方面没有ggplot2全,所以学习plotnine时可以参考ggplot2。 plotnine文档 plotnine.readthedocs.io...
p9.geom_line(color='#58a63e', size=1) + \ p9.labs(x='Datetime', y='value') time_plot + p9.theme(figure_size=(8,3)) 时间序列图 通过观察时间序列图,我们可以快速发现数据中存在的一些基本模式,如趋势、周期性等。同时,如果数据的均值或方差出现明显变化,在图上也能一目了然。
geom_hline(aes(yintercept =IQR),color = 'blue')+ geom_hline(aes(yintercept =test['age'].quantile(0.1)),color= 'red')+ geom_hline(aes(yintercept =test['age'].quantile(0.9)),color= 'yellow')+ geom_hline(aes(yintercept =test['age'].std()),color= 'purple') ...