Given the importance of visualization, this tutorial will describe how to plot data in Python using matplotlib. We’ll go through generating a scatter plot using a small set of data, adding information such as titles and legends to plots, and customizing plots by changing how plot points look....
def scatterplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title="", color = "r", yscale_log=False): # Create the plot object _, ax = plt.subplots() # Plot the data, set the size (s), color and transparency (alpha) # of the points ax.scatter(x_data, y_data, s = 10...
df['Diagnosis'].value_counts().plot(kind='bar',color=['green','red'])plt.title('Diagnosis Distribution')plt.xlabel('Diagnosis')plt.ylabel('Patient Count')plt.show() 解释:该图显示了每个诊断类别(如“Healthy”与“Hypertension”)的人数分布,方便医生快速了解整体健康状况。
plt.title('Box Plot Example') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 4. Plotly与交互式可视化 Plotly是一个能够生成高质量、交互式图表的库。 安装Plotly: pip install plotly 1. 创建交互式散点图: import plotly.express as px fig = px.scatter(data_frame=data, x='feature_1', y='target'...
ax.clear()ax.plot(x_data,y_data,marker='o',linestyle='-',color='b')plt.pause(0.1)# 每0.1秒更新一次 这种动态绘图方法适用于实时数据流,如监测空气污染指数的变化。 2. 使用 Dash 构建交互式 Web 可视化 如果我们希望将可视化嵌入 Web 页面,那么 Dash 是一个理想选择。它基于 Flask 和 Plotly,支持...
# Some boilerplate to initialise things sns.set() plt.figure() # This is where the actual plot gets made ax= sns.barplot(data=df, x="year", y="seats", hue="party", palette=['blue','red','yellow','grey'], saturation=0.6) ...
data = gpd.read_file('https://geo.datav.aliyun.com/areas_v3/bound/510000_full.json').to_crs('EPSG:4573') data.head() 简单分级统计 以下代码通过scheme分级统计四川省各地级市所包含区县数。 ax = data.plot( column="childrenNum",
sns.scatterplot(x="total_bill", y="tip", data=tips)plt.title('total bill vs tip')plt.show() 3. 探索性数据分析 (exploratory data analysis, eda) eda 是在没有明确假设的情况下使用图表和其他统计方法来了解数据的过程。 使用pandas 和matplotlib...
df.groupby('区域')['销售额'].sum().sort_values().plot.barh() # 条形图 使用plot.pie函数可...
可以毫不夸张的说，basemap是python地图可视化最牛逼的第三方库，没有之一。basemap基于matplotlib开发，所...