第四步:创建图表 现在我们可以使用 plt.plot() 方法来创建一个简单的线图,或使用 plt.pie() 方法来创建一个饼状图。这里先展示线图示例。 plt.plot(x,y,marker='o')# 创建一个线图,使用圆圈标记数据点plt.title("Sample Line Plot")# 设置图表标题plt.xlabel("X-axis")# 设置x轴标签plt.ylabel("Y-...
用matplotlib画二维图像时,默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求,需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = range(1,13,1) y = range(1,13,1) plt.plot(x,y) plt.xticks(x) plt.show() ...
df = pd.DataFrame({'x_axis': range(1,10),'y_axis': np.random.randn(9) *80+ range(1,10)}) # 绘制显示 plt.plot('x_axis','y_axis', data=df, linestyle='-', marker='o') plt.show 使用Matplotlib的plot进行绘制,结果如下。 11. 二维密度图 二维密度图或二维直方图,可视化两个定量变...
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pd# 创建数据df = pd.DataFrame({'x_axis': range(1, 10), 'y_axis': np.random.randn(9) * 80 + range(1, 10)})# 绘制显示plt.plot('x_axis', 'y_axis', data=df, linestyle='-', marker='o')plt.show() 使用Matpl...
fig.update_xaxes(rangeslider_visible=True)# fig.layout.xaxis.rangeslider.visible = False # 设置滑块是否可见,滑块不可见也能共享范围,但是无法预览全轴# 指定滑块厚度fig.layout.xaxis.rangeslider.thickness=0.05fig.layout.xaxis2.rangeslider.thickness=0.05py.offline.plot(fig, filename=f'result/aaa.ht...
x_values=list(range(11)) y_values=[x**2 for x in x_values] plt.plot(x_values,y_values,c='green') plt.title('Squares',fontsize=24) plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14) plt.xlabel('Numbers',fontsize=14) ...
x_values=list(range(11)) y_values=[x**2forx inx_values] plt.plot(x_values,y_values,c='green') plt.title('Squares',fontsize=24) plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14) plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 创建时间序列数据 data = {'时间': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=1, freq='D'), '维度1': [3], '维度2': [7], '维度3': [5], '维度4': [9], '维度5': [6]} df = pd.DataFrame(data) categories = list(df...
['index']]))]#向数据框中添加一列data1=data1.drop('index',axis=1)#删除数据框某一列的元素##print(data1.head())##print(data1.describe())#将排序后的数据画图plt.scatter(data1[['index2']],data1[['std_arpu']],c='#ED7D31',s=1)plt.scatter(data1[['index2']],data1[['std_...
plt.ylabel('Y-axis')# 显示图表plt.show() 在上面的示例中,我们首先准备了 x 和 y 的数据。然后,使用 plot 方法绘制折线图。接下来,使用 title、xlabel 和 ylabel 方法添加标题和标签。最后,使用 show 方法显示图表。 二、Seaborn Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的高级数据可视化库,它提供了更简洁和美观的...