print(f"Error loading data from {csv_path}: {e}") return None # Load the combined data if os.path.exists(r"combined_bearing_data.csv"): # Update this path to where your CSV is located bearing_data = load_combined_data(r"combined_bearing_data.csv") if bearing_data is not None: #...
plt.title('Data Trends Over Time') plt.plot(x, y) plt.show() 这段代码将生成一个简单的折线图,其中x轴表示时间或其他连续性变量,y轴表示数据。在这个示例中,我们创建了两个列表x和y,分别表示时间和对应的数据,然后将它们传递给plot()函数。最后,我们使用sh...
绘制折线图需要使用Matplotlib库中的plot()函数。 import matplotlib.pyplot as plt x=[1, 2, 3, 4, 5,6,7,8,9,10,11,12] y = [3, 6, 8, 20, 25,35,40,26,21,10,6,2,] plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Data') plt.title('Data Trends Over Time') plt.plot(x, y) plt.show()...
准备数据:接下来,加载时间序列数据,可以使用 Pandas 库中的read_csv函数读取 CSV 文件,或者使用 Pandas 内置的函数生成随机时间序列数据。 创建图表:使用 Matplotlib 创建一个图表实例,调用相应的函数绘制出所需的图表,例如折线图(plot)、散点图(scatter)或柱状图(bar)。 添加标签和标题:为图表添加标题、横纵坐标的...
plt.title('Stock Data Over Time') fig.autofmt_xdate(rotation=45) fig.legend(loc="upper left")# Save the plot as an image fileplt.savefig('stock_data_plot_adjusted.png')# Show the plotplt.show() 图形展示 3.2 爬取网站https://wildershares.com/since_launch.php ...
plot(df['Datetime'], scaler.inverse_transform(data), label='Observed') plt.plot(df['Datetime'][:train_size], train_predict, label='Train Predict') plt.plot(df['Datetime'][train_size + look_back + 1:], test_predict, label='Test Predict') plt.xlabel('Datetime') plt.ylabel('Traffic...
plt.plot(data['date'], data['sales'], label='Sales') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Sales') plt.title('Sales Over Time') plt.legend() plt.show() # 散点图 plt.scatter(data['profit'], data['sales'], label='Profit vs Sales', color='red') ...
plt.plot(df.index, df['Total']) plt.title('Total Investor Flow Over Time') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Total Investor Flow') plt.show() 四、平稳性检验 平稳性是时间序列分析中的一个重要概念。平稳时间序列的统计属性(如均值和方差)不随时间变化。我们将使用ADF检验(Augmented Dickey-Fuller ...
代码下载地址：https://github.com/eastmountyxz/Wuhan-data-analysis Python实时数据爬取 我们的目标网站是腾讯新闻网实时数据，其原理主要是通过Requests获取JSON请求，从而得到各省、各市的疫情数据，这里推荐三篇原理文章，也强烈推荐大家阅读许老师（天元浪子）的博客。爬虫目标网站：https://news.qq.com/zt2020/page...
Xb = boston['data'][:,5].reshape(-1, 1) # Plot data plt.scatter(Xb,yb) plt.ylabel('value of house /1000 ($)') plt.xlabel('number of rooms') # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets ...