# Naming x-axis fig.update_xaxes(title_text="X - axis") # Naming y-axes fig.update_yaxes(title_text="Main Y - axis ",secondary_y=False) fig.update_yaxes(title_text="secondary Y - axis ",secondary_y=True) 输出: 绘制具有多个 y 轴的条形图 用多个 Y 轴绘制图表 现在,让我们看看如...
使用plt.plot()函数绘制曲线图,分别绘制x1和y1,x2和y2对应的曲线。 plt.plot(x1,y1,label='Line 1')plt.plot(x2,y2,label='Line 2') 1. 2. 步骤四:设置曲线图属性 设置曲线图的标题、x轴标签、y轴标签和图例等属性。 plt.title('Multiple Line Chart')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis...
从0到1:Python机器学习实战全攻略(8/10) 摘要:通过本文的学习,我们深入探索了Python机器学习从入门到实战的精彩世界。从 Python 在机器学习领域的独特优势,到机器学习的核心概念,再到各种强大工具库的应用,以及实战项目的完整演练,我们逐步揭开了机器学习的神秘面纱,掌握了利用 Python 进行机器学习的基本技能和方法 。
plt.plot(x, y) plt.title('Simple Line Plot') plt.xlabel('X Axis') plt.ylabel('Y Axis') plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 4. Seaborn进阶:美化你的图表 Seaborn建立在Matplotlib之上,专注于统计图表的绘制,并且默认具有更加美观的样式设置。 安装Seaborn: pip install seaborn...
X = loans.drop('loan_status', axis=1) y = loans[['loan_status']] y = y.values.ravel() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42, stratify=y) scaler = MinMaxScaler() ...
fontsize=30, x=0.49, y=1.03, ha='center') g.set_axis_labels('Temperature (F)', 'Density', fontsize=16); 结果如下所示: 值得注意的是displot()可以同时显示KDE图和直方图,只需将上述代码中的“kind='kde'”替换为“kde=True”即可查看结果。
上篇中是使用隐式的方法来绘制图像以及坐标轴,当我们使用plot()时,matplotlib调用gca()函数以及gcf()函数获取当前的坐标轴和图像,如果获取不到图像,则会调用figure函数来创建一个--准确来说,是使用subplot(1,1,1,)创建一个只用一个子图的图像。在快速绘图中,这样是很方便的,我们也可以显示的控制图像、子图、坐标...
('y', colors='C0')#tick_params是对参数刻度轴进行样式设置(颜色,大小等) 12 13 ax2 = ax1.twinx() # use same x-axis for a 2nd (right) y-axis 14 xb = np.arange(0.3, 6.0, 0.3) 15 yb = np.exp(-xb*xb/9.0) 16 ax2.plot(xb, yb, 'oC3') 17 ax2.set_ylabel('decay', ...
1sns.boxplot(x="day", y="total_bill", hue="time", data=tips)2plt.show() 运行结果: 小提琴图可以做类似的效果,且能够展示其分布 1sns.violinplot(x="total_bill", y="day", hue="time", data=tips)2plt.show() 运行结果: 中间的黑色粗线为4分位距,细线为 95% 置信区间。我们也可以将小...
答案：使用head方法，如df.head()。解析：head方法默认显示DataFrame的前5行数据，方便快速了解数据的大致情况。5.题目：如何用Matplotlib绘制一条简单的折线图？答案：python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]plt.plot(x, y)plt.show()解析：首先导入...