histplot(data=penguins, x="flipper_length_mm") ax.xaxis.label.set_size(15) ax.yaxis.label.set_size(15) 它根据其分布分为以下不同部分: 正态分布 这个图表通常是钟形的。 双峰分布 在这个直方图中,有两组呈正态分布的直方图。它是在数据集中组合两个变量的结果。 plotly code 代码语言:javascript ...
六、变化(Change)关系图 36、时间序列图(Time Series Plot) 该图展示给定指标随时间的变化趋势。 # Import Datadf=pd.read_csv('./datasets/AirPassengers.csv')# Draw Plotplt.figure(figsize=(12,8),dpi=80)plt.plot(df['date'],df['value'],color='#dc2624')# Decorationplt.ylim(50,750)xtick_...
print(f"向量化运算耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒") # 耗时显著减少 # 正确:使用 apply (适用于更复杂但无直接向量化的操作,axis=1 表示按行) # df['Custom_Result'] = df.apply(lambda row: row['A'] * 2 if row['B'] > 50000 else row['A'] / 2, axis=1) 1. 2. 3. 4....
这里的axis参数意味着需要指定特定的轴,比如np.split(arr, indices ,axis)中,axis=0时,就意味着按行分裂,axis=1时,就意味着把列分开。 Numpy关于合并和分裂还提供了很多很多很多操作,比如合并时可以用np.vstack(arr1, arr2)来代替np.concatenate((arr1, arr2), axis=0),但是经过如下的测试发现,np.concaten...
plt.plot(x, y, color='r',marker='o',linestyle='dashed') #plt.plot(x, y, 'ro') ''' axis:坐标轴范围 语法为axis[xmin, xmax, ymin, ymax], 也就是axis[x轴最小值, x轴最大值, y轴最小值, y轴最大值] ''' plt.axis([0, 6, 0, 20]) ...
plt.xticks(rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor")#rotate the x-axis values plt.subplots_adjust(bottom =0.2, top =0.9)#ensuring the dates (on the x-axis) fit in the screen plt.ylabel('No of Deaths') plt.xlabel('Dates') ...
xaxis=dict(title='单位: 摄氏度'), yaxis=dict(showticklabels=False) ) # 跳转网页显示 fig.show Seaborn没有专门的函数来绘制山脊线图,可以多次调用kdeplot来制作。 结果如下。 06. 散点图 散点图,显示2个数值变量之间的关系。 importseabornassns ...
df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip-code 6040 non-null object dtypes: int64(3), object(2...
ax.plot([date, date], [low, high], color=color, lw=1) # 绘制实体 ifclose > open_p: ax.fill_between([date-0.2, date+0.2], open_p, close, color=color, edgecolor=color) else: ax.fill_between([date-0.2, date+0.2], close, open_p, color=color, edgecolor=color) ...
的收益率并作为因子进行分析 combined_df['收益率'] = combined_df['收盘'].pct_change() * 100 # 移除缺失值 combined_df = combined_df.dropna() # 将因子分析模型拟合到数据 X = sm.add_constant(combined_df['收益率']) # 添加常数项 y = combined_df['涨跌幅'] model = sm.OLS(y, X)....