plot(kind='bar') plt.ylabel(u'盈利(元)') p = 1.0*data.cumsum()/data.sum() p.plot(color = 'r', secondary_y = True, style = '-o',linewidth = 2) plt.annotate(format(p[6], '.4%'), xy = (6, p[6]), xytext=(6*0.9, p[6]*0.9), arrowprops=dict(arrowstyle="->", ...
# update approprate traces to use secondary yaxis for t in fig.data: if t.name=="C": t.update(yaxis="y2") for f in fig.frames: for t in f.data: if t.name=="C": t.update(yaxis="y2") # configure yaxis2 and give it some space fig.update_layout(yaxis2={"overlaying":"...
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示标签中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用来正常显示负号plt.figure()#建立图像p = data.boxplot(return_type='dict')#画箱型图,直接使用DataFrame的方法x = p['fliers'][0].get_xdata()#‘flies’为异常值的标签y = p['fliers'...
importmatplotlib.pyplot as plt # creating data for plot # data arrangement between 0 and 50 # with the difference of 2 # x-axis x=np.arange(0,7,1) # y-axis values # y1 = x ** 2 # secondary y-axis values # y2 = x ** 3 y1=[13.1660,8.1212,7.3614,6.8263,6.4143,6.1612,5.8441...
secondary_y=False, mark_right=True, **kwds) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 1.1 参数介绍 x和y:表示标签或者位置,用来指定显示的索引,默认为None kind:表示绘图的类型,默认为line,折线图 line:折线图 bar/barh:柱状图(条形图),纵向/横向
figtext():为figure添加文字 axes():为当前figure添加一个坐标轴 plot():绘图函数 polar():绘制极坐标图 axis():获取或设置轴属性的边界方法(坐标的取值范围) clf : 清除当前figure窗口 cla : 清除当前axes窗口 close : 关闭当前figure窗口 subplot : 一个图中包含多个axes text(): 在轴上添加文字 title()...
ax2.plot(x, y2, color='tab:blue')# Decorations# ax1 (left Y axis)ax1.set_xlabel('Year', fontsize=18)ax1.tick_params(axis='x', rotation=70, labelsize=12)ax1.set_ylabel('Personal Savings Rate', color='#dc2624', fontsize=16)ax1.tick_params(axis='y', rotation=0, labelcolor...
plt.plot(cc,cc ** 3,label ='cubic') plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') 结果显示,如下: 注意为了显示中文,我们plt.rcParams属性设置了中文字体,不然不能正确显示中文title的。 2.散点图 散点图和折线图的原理差不多;如果使用直线连接散点图中的点,得到的就是折线图。所以你只需要设置线型...
本文包含的代码是对我的教程plot.py的摘录,我将对其进行扩展使得3d绘图,动画等的最佳实践也包含进来。对两个绘图工具Matplotlib和Plotly的使用将贯穿本教程。 Matplotlib的logo;Plotly的logo。 1. Matplotlib: 这一旧的绘图引擎驱动了众多先前的实验代码,其对工程师的支持已沦为过去。 2. Plotly:数据科学、数据分析以...
shap.decision_plot(explainer2.expected_value,shap_values_nn) 能耗决策图 上图所示特征按重要程度递减排列。连接特征和输出值的红线表示较重要的特征,蓝线表示较不重要的特征。紫色线条表示中等重要性的特征。每个特征的SHAP值被累加到基本重要性中,从而提供每个特征对结果的单独贡献。特征2和特征1为最重要的因素。