series.plot.pie(labels=['AA', 'BB', 'CC', 'DD'], colors=['r', 'g', 'b', 'c'], autopct='%.2f', fontsize=20, figsize=(6, 6)) #设置标签,颜色,百分百表示,字体大小,窗口大小 1. 2. series = pd.Series([0.1] * 4, index=['a', 'b', 'c', 'd'], name='series2')...
ax.plot(randn(1000).cumsum()) #修改X轴的刻度,最简单的办法是使用set_xticks和set_xticklabels ticks=ax.set_xticks([0,250,500,750,1000]) #x轴刻度设置 labels=ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five'], rotation=30,fontsize='small') #x轴标签设置 #再用set_xlabel为x轴...
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum()) ticks = ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])#设置刻度值 labels = ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five'])#设置刻度标签 ax.set_title('My first Plot')#设置标题 ax.set_xlabel('S...
官网：http://seaborn.pydata.org/ Seaborn 是一个基于matplotlib的 Python 数据可视化库，它建立在matpl...
Series和DataFrame都有一个用于生成各类图标的plot方法,默认情况下,他们所生成的是线型图,该Series的索引会被传给matplotlib,并用于绘制x轴 >>> from pandas import * >>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> s=Series(np.random.randn(10).cumsum(),index=np.arange(0,100,10...
plot() 图9-13 简单的Series图表示例 该Series对象的索引会被传给matplotlib,并用以绘制X轴。可以通过use_index=False禁用该功能。X轴的刻度和界限可以通过xticks和xlim选项进行调节,Y轴就用yticks和ylim。plot参数的完整列表请参见表9-3。我只会讲解其中几个,剩下的就留给读者自己去研究了。 表9-3 Series....
陷阱:习惯性地使用 for 循环(如 for index, row in df.iterrows():)来处理 DataFrame 的每一行或 Series 的每一个元素,进行计算、判断或赋值。 问题:Python 的解释型循环效率远低于 Pandas/NumPy 在 C/Fortran 层实现的向量化操作。数据集越大,性能差距越显著。
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum) ticks = ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])#设置刻度值 labels = ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five'])#设置刻度标签 ax.set_title('My first Plot')#设置标题 ax.set_xlabel('Stage')#设置轴标签 ...
>>> plt.show(df.plot()) 2、柱状图 在生成的线型图的代码中加上kind='bar'(垂直树状图)或 kind='barch'(水平柱状图)即可生成柱状图,此时,Series和DataFrame的索引将会被用作X或Y的刻度。 data=Series(np.random.rand(16),index=list('abcdefghijklmnop')) ...
df. plot() 二、柱状图 在生成线型图的代码中加上 kind=' bar'( 垂直柱状图) 或 kind=' barh'( 水平柱状图) 即可生成柱状图。 这时,Series 和 DataFrame 的索引将会被用 作 X( bar) 或 (barh)刻度: In [59]: fig, axes = plt. subplots( 2, 1) ...