在这一步,我们需要确认问题需求是什么,即如何在DataFrame的plot参数中实现双轴的label。 2.2 学习使用DataFrame的plot参数 首先,我们需要学习如何使用DataFrame的plot参数来绘制图形。可以使用以下代码来实现: # 导入必要的库importpandasaspd# 创建一个DataFramedata={'A':[1,2,3,4,5],'B':[10,20,30,40,50]}...
labels=labels,autopct='%1.1f%%')# 手动设置每个标签的位置fori,(label,size)inenumerate(zip(labels,sizes)):angle=(0.5*sum(sizes[:i])+size/2)/sum(sizes)*360x=1.1*np.cos(np.pi*angle/180)y=1.1*np.sin(np.pi*angle/180)ax.text(x,y,label,ha='center',va='center')plt.show()...
plot.plot(data[::-1,4],color="R",label='城镇') plot.plot(data[::-1,5],color="B",label='农村') plot.set_xticks(range(len(data))) plot.set_xticklabels(data[::-1,0],fontproperties='Kaiti',fontsize='13',rotation=-90) plot.set_ylabel('人口(万人)',fontproperties='Kaiti',font...
1plot()函数 plot(*args,**kwargs) plot()函数的常用参数 参数名称含义 args 前2个位置参数用来设置折线图上若干个端点坐标; 第一个参数位置:x坐标; 第二个参数位置:y坐标; 第三个参数位置:颜色、线型、标记符号形状: 颜色:‘r’(红色)、'g' (绿色)、'b'(蓝色)、'c'(青色)、'm'(品红色)、'y'...
plt.plot(df ['Mes'],df ['deep learning'],label ='deep learning')结果如下:每种颜色代表哪个变量还不是很清楚。我们将通过添加图例和标题来改进图表。 plt.plot(df['Mes'], df['data science'], label='data science')plt.plot(df['Mes'], df['machine learning'], label='machine learning')...
bar hist box kde area scatter hexbin 但是我们今天不会一一介绍,主要说一下 plot 和 scatter. 因为scatter只有x,y两个属性,我们我们就可以分别给x, y指定数据 ax=data.plot.scatter(x='A',y='B',color='DarkBlue',label='Class1') 然后我们在可以再画一个在同一个ax上面,选择不一样的数据列,不同...
plot(np.random.randn(1000).cumsum(), '--', label='two') 调用ax.legend或plt.legend以自动放置图例: ax.legend(loc='best') image-20220728155723445 1.5 注释和subplot绘图 可以使用text, arrow, annotate函数为图表添加注解。 ax.text()为图中加入文字。 参数说明 x x的坐标 y y的坐标 s 文字内容 ...
线:line plot 二维数据,适用于时间序列; 柱状:bar plot 二维数据,适用于类别统计; 颜色:heatmap 适用于展示第三维度; 数据间存在分布,构成,比较,联系以及变化趋势等关系。对应不一样的关系,选择相应的图形进行展示。 第二步:转换数据,应用函数 数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备的基础上的:加载...
plot = df1.head(i).max().plot.pie(y=df1.columns,autopct=absolute_value, label='',explode = explode, shadow =True) plot.set_title('Total Number of Deaths\n'+ str(df1.index[min( i, len(df1.index)-1)].strftime('%y-%m-%d')), fontsize=12)importmatplotlib.animationasani ...
当使用Pandas绘制柱状图、散点图和饼图时,您可以使用plot()函数的不同kind参数来指定要绘制的图表类型。 2.2 绘制柱状图 import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 替换为您系统中支持的字体# 创建一个示例DataFramedata = {'Category': ['A', ...