使用pandas.DataFrame的plot方法绘制图像会按照数据的每一列绘制一条曲线,默认按照列columns的名称在适当的位置展示图例,比matplotlib绘制节省时间,且DataFrame格式的数据更规范,方便向量化及计算。 DataFrame.plot( )函数: DataFrame.plot(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, share...
importmatplotlib.pyplotasplt# 创建柱状图plt.figure(figsize=(10,6))plt.bar(df['类别'],df['值'])plt.yscale('log')# 设置纵坐标为对数坐标plt.title('对数坐标的柱状图')plt.xlabel('类别')plt.ylabel('值 (对数尺度)')plt.grid(True,which="both",linestyle='--',linewidth=0.5)plt.show() 1....
‘line’ : line plot (default)#折线图‘bar’ : vertical bar plot#条形图‘barh’ : horizontal bar plot#横向条形图‘hist’ : histogram#柱状图‘box’ : boxplot#箱线图‘kde’ : Kernel Density Estimation plot#Kernel 的密度估计图,主要对柱状图添加Kernel 概率密度线‘density’ : same as ‘kde’...
geoplotlib 是一个用于制作地图和地理相关数据的工具箱。 你可以用它来制作多种地图,比如等值区域图, 热度图,点密度图。 你必须安装 Pyglet (一个面向对象编程接口)来使用geoplotlib。不过因为大部分Python的可视化工具不提供地图,有一个专职画地图的工具也是挺方便...
在dataframe.plot()中移动x轴: Python 在dataframe.plot()中移动x轴是指在使用Python的pandas库中的DataFrame对象进行数据可视化时,调整x轴的显示范围或位置。 DataFrame.plot()是pandas库中用于绘制数据图表的函数之一。它可以绘制多种类型的图表,如折线图、柱状图、散点图等。在绘制图表时,x轴通常表示数据的横坐标...
import dash from dash import html from dash import dcc from dash.dependencies import Input, Output import plotly.express as px # 生成示例数据 df = px.data.tips() # 创建Dash app app = dash.Dash(__name__) # 参数设置 app.layout = html.Div([ dcc.Graph(id='scatter-plot'), dcc.Slider...
importplotly.graph_objectsasgoimportnumpyasnp# Generate sample datax=np.linspace(-5,5,100)y=np....
使用Seaborn的scatterplot()进行绘制,结果如下。10.连接散点图 连接散点图就是一个线图,其中每个数据点由圆形或任何类型的标记展示。 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...
import plotlyimport plotly.offline as pyimport plotly.graph_objs as goplotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)接下来是绘图代码，首先要对数据先进行处理，剩下的基础配置其实和Pyecharts比较类似 trace0 = go.Bar( x = x, y = y1, name = '商家A',)trace1 = go.Bar( x =...
df_plot=df.plot(kind='bar',rot=0) # 设置标题头 plt.title('学生信息',fontproperties=font) # 第一个参数为数据排序,loc设置图例位置 plt.legend(df.columns,loc=1) plt.xlabel('姓名',fontproperties=font) plt.ylabel('',fontproperties=font) plt.xticks() plt.yticks([y for y in range(0,180...