# 创建一个散点图plt.scatter(x,y,color='blue',label='数据点')# 使用散点图显示数据plt.title('包含变量标签的散点图')# 设置标题plt.xlabel('X轴')# 设置X轴标签plt.ylabel('Y轴')# 设置Y轴标签 1. 2. 3. 4. 5. 步骤5: 添加变量标签 现在,我们来为数据点添加变量标签。我们将在每个点旁边...
python plot label和变量联动 python变量表 Python 变量与数据类型 变量 1. Python 中的变量不需要声明,每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会被创建。 变量赋值 1. 多个变量赋值a = b = c = 1 2. 可以为多个对象指定多个变量a, b, c = 1, 2, "neo" 常量 在Python 中,通常用全部大写的...
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...
color_continuous_scale=px.colors.diverging.Tealrose, color_continuous_midpoint=2) label是个字典,主要是把变量名改成容易理解的标签,可以去掉,那么图上显示的就是变量名。 color_continuous_scale貌似是指色域范围,感觉没有必要掌握,color_continuous_midpoint也一样。(这两参数都是可以去掉的) 平行类别图 df =...
python可视化---plot()函数 函数功能:展现变量的趋势变化。 调用签名:plt.plot(x, y, ls="-", lw=2, label="plot figure") x: x轴上的数值 y: y轴上的数值 ls:折线图的线条风格 lw:折线图的线条宽度 label:标记图内容的标签文本 代码实现:...
plt.plot(data,sales_A,label="sales_A") plt.plot(data,sales_B,label="sales_B") plt.legend(loc="best") AB两种产品销量随时间变化 通过这个图可以看出AB两产品的销量是呈比较强的相关性,在业务中很典型的一个例子就是啤酒和尿布之间的关系。
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。 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...
基本Scatter示例:px(),按连续型/分类型变量着色 colorscale subplots和facet 各种layout: lengend字号size, 图标大小,hoverlabel大小; 坐标轴字号大小,倾斜(不是斜体,是倾斜角度); 网格线的隐藏; 将x轴放在图上方,y轴放在图右边; 注意 plotly基本用法
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')...