接下来,我们可以使用plot_date函数来绘制时间序列图。下面是一个示例: importmatplotlib.pyplotasplt# 绘制时间序列图plt.plot_date(df.index,df['close'],linestyle='-',marker=None)# 添加标题和标签plt.title('Stock Close Price')plt.xlabel('Date')plt.ylabel('Price')# 显示图表plt.show() 1. 2. 3...
sum2,data2=count(technology) riqi_list= [datetime.strptime(d,'%m-%d').date()fordinrili] count=0foriindata2: count+=1data=get_juedui(i)if(count==1): plt.plot(rili[::-1], data,label ='海康威视')if(count==2): plt.plot(rili[::-1], data,label ='中兴通讯')if(count==3)...
(10,6)) 27 ax = fig.add_subplot(111) 28 29 ax.plot(fcst_t, fcst['yhat'], ls='-', c='#0072B2') 30 31 locator = AutoDateLocator(interval_multiples=False) 32 formatter = AutoDateFormatter(locator) 33 ax.xaxis.set_major_locator(locator) 34 ax.xaxis.set_major_formatter(formatter...
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...
plt.plot(detrend) 使用StatsModels 进行分解 seasonal_decompose 函数返回一个带有季节性、趋势和残差属性的对象,我们可以从系列值中减去它们。 from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose from dateutil.parser import parse df[0].plot(figsize=(32,18)) ...
DateFormat是Matplotlib中用于处理日期格式的类。它提供了一系列方法和函数,用于解析和格式化日期数据。通过DateFormat,开发人员可以将日期数据转换为特定的格式,以便在图表中进行展示或分析。 X标签不可见是指在Matplotlib绘制的图表中,X轴上的刻度标签不可见。这种情况通常发生在X轴上的刻度标签过多,导致标签重叠或...
plt.plot(df['Mes'], df['deep learning'], label='deep learning')plt.xlabel('Date')plt.ylabel('Popularity')plt.title('Popularity of AI terms by date')plt.grid(True)plt.legend()结果如下:如果您是从终端或脚本中使用Python,则在使用我们上面编写的函数定义图后,请使用plt.show()。如果您使用的...
DatePlot.MakePlot(a[0], a[1], "time") 下面是生成时间序列表的封装类(我保留了多条折现的方法以及注释了显示规定日期间隔数据的方法): #!/usr/bin/python # coding=utf-8 import plotly.graph_objs as drive import plotly.plotly class DatePlot: ...
plot(data['date'], data['value']) plt.show() # 条形图 sns.barplot(x='category', y='value', data=data) plt.show() # 散点图 plt.scatter(data['x'], data['y']) plt.show() 三、高级数据分析技术 在基本的数据分析技术之外,Python还支持一些高级的数据分析和机器学习技术,如回归分析、...
bounds_df['real_value'] = truth_uncertainty_plot_df['log_energy_consumption'] 尽管置信区间覆盖比例不理想,但贝叶斯LSTM在不确定性量化方面的尝试,为能耗预测等应用提供了更丰富的决策依据。例如在电力调度场景中,调度人员可结合预测值与置信区间,灵活安排发电计划,应对可能的能耗波动。