importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 示例数据x=np.arange(1,11)y=np.random.randint(1,50,size=10)# 创建折线图plt.plot(x,y,marker='o')# 添加标题和标签plt.title('使用数据最小最大值设置 Y 轴范围')plt.xlabel('X 轴')plt.ylabel('Y 轴')# 根据数据动态设置 Y 轴范围plt.ylim(y....
一、用默认设置绘制折线图 import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(11)) #x轴的数字是0到10这11个整数 y_values=[x**2 for x in x_values] #y轴的数字是x轴数字的平方 plt.plot(x_values,y_values,c='green') #用plot函数绘制折线图,线条颜色设置为绿色 plt.title('Squares',fontsi...
ax.plot()ax.scatter()ax.semilogy() ax.semilogy() 的效果图如下: 双坐标轴 x1=np.array([i*0.5foriinrange(10)])x2=np.array([i*0.5foriinrange(15)])y1=x1*1.0y2=x2*100.0fig,ax1=plt.subplots()# Create a figure and an axes.#ax.plot(tE, uE, label='cal_python_dt0.01') # Plo...
x=np.linspace(0,10,100)sin_y=np.sin(x)cos_y=np.cos(x)# 对画布进行分区处理,(行数,列数,哪个区域)将画布分为2行2列 plt.subplot(2,2,1)# 将图画在区1# 修改x,y轴的坐标 plt.xlim(-5,20)plt.ylim(-2,2)plt.plot(x,sin_y)plt.subplot(2,2,2)# 将图画在区2plt.plot(x,cos_y)...
1plot()函数 plot(*args,**kwargs) plot()函数的常用参数 参数名称含义 args 前2个位置参数用来设置折线图上若干个端点坐标; 第一个参数位置:x坐标; 第二个参数位置:y坐标; 第三个参数位置:颜色、线型、标记符号形状: 颜色:‘r’(红色)、'g' (绿色)、'b'(蓝色)、'c'(青色)、'm'(品红色)、'y'...
[:i], y=y[:i], mode='lines+markers')) for i in range(2, len(t))] fig.frames = frames # 添加标题和标签 fig.update_layout(title='Animated Line Plot', xaxis_title='X-axis', yaxis_title='Y-axis', updatemenus=[dict(type='buttons', showactive=False, buttons=[dict(label='Play...
x=range(1,7)y=[13,15,14,16,15,17]plt.title('折线图')plt.xlabel('x 轴')plt.ylabel('y 轴')plt.plot(x,y)plt.show() 看一下效果: 我们在使用中文时可能会现乱码的问题,可以通过如下方式解决: ① 下载 SimHei.ttf,下载地址为:https://download.csdn.net/download/ityard/12248458,放到site-...
四分位间距(IQR, Interquartile Range):统计学中的一种数学表示方法(也称为四分差),为上四分位数与下四分位之间的距离,可表示为Δ=Q3−Q1Δ=Q3−Q1。 上边界:除异常点以外数据中的最大值,可表示为Q3+1.5ΔQ3+1.5Δ; 下边界:除异常点以外数据中的最小值,可表示为Q1−1.5ΔQ1−1.5Δ; ...
df['column_name'].plot(kind='bar') 绘制散点图: df.plot(x='x_column', y='y_column', kind='scatter') hist()函数:hist()函数用于绘制直方图,以显示数据的分布和频率。 df['column_name'].hist(bins=10) boxplot()函数:boxplot()函数用于绘制箱线图,显示数据的分位数和离群值。
p2.scatter(x,y, radius=radii, fill_color=colors2, fill_alpha=0.6, line_color=None) # 直接显示 # show(p1) # show(p2) # 网格显示 from bokeh.layouts import gridplot grid = gridplot([[p1, p2]]) show(grid) 运行结果...