柱状图适用于展示时间序列数据的分组或分类,通常用于比较不同时间点或不同组之间的数据。 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 创建时间序列数据 data = {'日期': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=5, freq='D'), '数值1': [10, 15, 13, 12, 18], '数值2': [5,...
绘制折线图: 导入数据,查看数据、及数据类型: 由于时间格式是整形的需要将日期转为日期类型: 具体代码如下: d1['stat_date']=d1['stat_date'].astype('str')#先将int转化为str d1['stat_date']=pd.to_datetime(d1['stat_date']) #将str转化为datetime格式 数据处理完毕可以画图了 x,y=d1['stat_...
4,2]# 对应每个分类的数值,用于折线图# 创建柱状图plt.bar(x_data,y_bar,color='skyblue',label='Bar')# 绘制柱状图# 创建折线图plt.plot(x_data,y_line,marker='o',color='red',label='Line')# 绘制折线图# 添加图例
使用Matplotlib生成一个简单的折线图: ```python import matplotlib.pyplot as plt # 数据 x = [0, 1, 2, 3, 4] y = [0, 1, 4, 9, 16] # 创建折线图 plt.plot(x, y) # 显示图形 plt.show() ``` 动态柱状图 使用Plotly生成一个动态的柱状图: ```python import plotly.express as px # ...
1. 折线图 折线图是最常见的时间序列数据可视化类型之一。它显示了数据随时间的变化趋势,通常以连续的折线表示。 importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd# 创建时间序列数据data={'日期':pd.date_range(start='2023-01-01',periods=30,freq='D'),'数值':[10,15,13,12,18,20,22,25,28,30,35,40,...
本篇旨在利用origin绘制常见的折线图,柱状图,以及垂线散点图,并通过双Y轴的形式将这几种类型图结合绘制。 通过多种图形的联合绘制来同步展示数据内容。 二、数据准备 如图1所示,包括1个X列,4个Y轴列,并对4个Y轴列数据进行了注释说明,分别代表A与B两个因子的两个参数(A:detection,response;B:detection,concentr...
百分比堆积柱状图: 适合展示同类别的每个变量的比例。 数据可视化类型的概念与代码.jpg plotly code Seaborn code 分段条形图 这是堆叠条形图的类型,其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。总百分比为 100%。 线形图 它将一系列数据点显示为标记。这些点通常按其 x 轴值排序。这些点用直线段连接。折线图用于...
1. 绘制柱形图 (1) 将运动员年龄(Age)划分为三个年龄段:’17-26’,’27-36’,’37-47’,统计不同年龄段的人数,并用柱状图可视化。 代码语言:txt 复制 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl # 读取数据 设置编码 不然会报错 ...
折线图常用于展示时间序列数据的趋势和变化,散点图用于呈现离散数据点的分布。柱状图适合比较不同时间点或组之间的数据,而面积图可以突出数据点之间的关系。 时间序列数据是许多领域的核心,从金融市场到气象学,都需要对时间序列数据进行分析和可视化。 Python提供了丰富的库和工具,用于处理和绘制时间序列数据。