import numpy as np import pandas as pd x = np.random.randn(1000) # 1000个服从正态分布的随机数 D = pd.DataFrame([x, x+1]).T # 构造两列的DataFrame D.plot(kind = 'box') # 调用Series内置的绘图方法画图,用kind参数指定箱型图box 1. 2. 3. 4. 5. 得到的结果: 5. plot(logx=True)...
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.read_csv('601318.csv',parse_dates=['date'], index_col='date')[['open','close','high','low']] df.plot() plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 结果: (2)案例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = n...
我们话不多说，用matplot和plotly来展示相同的数据。当前使用的数据是股票数据，使用pandas_datareader中的yahoo的API下载一些股票数据，将下载阿里巴巴，苹果，微软，和IBM的每天最高价，并且做出一个图出来。import pandas_datareader as pdrimport numpy as npimport pandas as pd Stock_list = ['BABA', 'AAPL'...
就这么简单,熟悉 matplotlib 的朋友知道如果需要plot一个数据,我们可以使用 plt.plot(x=, y=),把x,y的数据作为参数存进去,但是data本来就是一个数据,所以我们可以直接plot。 生成的结果就是下图: Pandas plot 出图 Dataframe 可视化我们生成一个1000*4 的DataFrame,并对他们累加 data=pd.DataFrame(np.random.ran...
matplotlib是python绘图中应用最广泛的组件,可以绘制多种图形:散点图、线条图、条形图、等高线图、灰度图、饼状图、量场图、极轴图、3D图等。 1、直接引用numpy数组的数据,指定绘制图形的类型、颜色、标记、线条属性等。 r--:红色虚线 ba:蓝色方框 g^:绿色三角形 ...
使用Seaborn进行三维可视化可以使用其3D绘图功能,即seaborn的tsplot和其他3D图形。下面是一个简单的例子,展示如何使用Seaborn进行三维数据的可视化:```pythonimport seaborn as snsimport pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D# 生成数据df = pd.read_csv('data....
python pandas.DataFrame.plot( )画图 DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None,figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, ...
[python] pandas plot( )画图命令总结 https://blog.csdn.net/u013084616/article/details/79064408
Matplotlib 是众多 Python 可视化包的鼻祖,也是Python最常用的标准可视化库,其功能非常强大,但学起来有时候也较为复杂。其实,Pandas自身就有内建的可视化工具,它的 plot() 方法可以快速方便地将 Series 和 DataFrame 中的数据进行可视化。 基本用法 plot 默认为折线图,折线图也是最常用和最基础的可视化图形,足以满足我...
Pandas的绘图函数 之前看的直接用matplotlib来绘图,画一张图还得配置各种标题,刻度标签等等。而pandas的DataFrame和Series都自带生成各类图表的plot方法,就可以省略去写行列标签,分组信息等。明显更简洁的多。 线形图 plot方法默认生成的就是线形图。 import numpy as npfrom pandas import Series,DataFrame %matplotlib...