s.plot#Series对象的索引index会传给matplotlib用作绘制x轴。 <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xf553128> df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4).cumsum(0),columns=['A','B','C','D']) df.plot#plot会自动为不同变量改变颜色,并添加图例 <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xf4...
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...
importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 导入数据df=sns.load_dataset('iris')# 基于scatterplot函数绘制散点图sns.scatterplot(x=df["sepal_length"],y=df["sepal_width"])plt.show() 2 2. 基于matplotlib importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt# 导入数据df=sns.load_dataset('iris')# 基...
散点图 Scatterplot 个人感觉plotly在基本图表类型上其实没有seaborn或者altair美观,例如下图中的散点图其实可以通过altair很简单的画出更直观的样子,但是plotly可以通过鼠标悬停展示每个散点值的互动功能还是非常实用的。 import plotly.express as px df = px.data.iris() fig = px.scatter(df, x="sepal_width"...
首先我们作出一个matplot的图出来，由于DataFrame自带了plot的功能，我们就可以直接用.plot()的方法输出图片。result_df.plot()然后下看我们用plotly给出的效果，代码部分稍后给出。我们从这个gif中可以明显的看出来plotly的图片有很好的交互，并且如果将该文件下载为html文件后，这种图也会被嵌入在html文件里面，并且...
data.iris() # iris is a pandas DataFrame fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length") fig.show() Seaborn code 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import seaborn as sns tips = sns.load_dataset("tips") sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="...
直接使用plot()函数画图,是对于一般的简单数据。我们可以采用直接调用plot()函数对列表数据进行直接画图。初期学习直接使用plot()函数能便于我们对后面图形学习奠定函数的参数及基础。 matplotlib图的组成: Figure (画布) Axes (坐标系) Axis (坐标轴) 图形(plot(),scatter(),bar(),...) ...
df.plot(y='水位')plt.show()3 用两幅上下子图的形式来分别绘制 df.plot(subplots=True,figsize=(8,6))plt.legend(loc='best')4 这里如果对流量和水位按照站点的类别进行分类显示，统计站点A和站点B他的水位流量情况，这里就体现了DataFrame的优势了：df_piv1 = pd.pivot_table(df,index=df.index,columns...
也可以使用DataFrame.plot方法创建这些其他绘图而不是提供kind关键字参数。这使得更容易发现绘图方法及其使用的特定参数: df.plot.area df.plot.barh df.plot.density df.plot.hist df.plot.line df.plot.scatter df.plot.bar df.plot.box df.plot.hexbin df.plot.kde df.plot.pie ...
点:scatter plot 二维数据,适用于简单二维关系; 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。