你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.set_axis方法的使用。 Python pandas.DataFrame.set_axis函数方法的使用
set_index/reset_index,互为逆操作,前者是将已有的一列信息设置为标签列,而后者是将原标签列归为数据,并重置为默认数字标签 set_axis,设置标签列,一次只能设置一列信息,与rename功能相近,但接收参数为一个序列更改全部标签列信息(rename中是接收字典,允许只更改部分信息) rename_axis,重命名标签名,rename中也可实...
importplotly.graph_objectsasgo# 生成随机的三维数据x=np.random.normal(0,1,100)y=np.random.normal(0,1,100)z=np.random.normal(0,1,100)# 创建散点图的数据对象scatter=go.Scatter3d(x=x,y=y,z=z,mode='markers')# 创建布局对象layout=go.Layout(scene=dict(xaxis=dict(title='X'),yaxis=dict...
axes.yaxis.set_major_formatter(formatter) 3. 设置轴的属性: fig =plt.figure() ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.3, 0.4, 0.4]) ax1.set_facecolor('lightslategray') # 设置刻度上文本的属性 for label inax1.xaxis.get_ticklabels(): # label是一个Label对象 label.set_color('red') label.set_ro...
xaxis.label.set_size(15) ax.yaxis.label.set_size(15) 它根据其分布分为以下不同部分: 正态分布 这个图表通常是钟形的。 双峰分布 在这个直方图中,有两组呈正态分布的直方图。它是在数据集中组合两个变量的结果。 plotly code 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import plotly.express ...
使用Seaborn的set_xticks()和set_yticks()函数可以设置刻度的数量和间隔。例如,我们要将x轴的刻度数量设置为5,间隔设置为1,y轴的刻度数量设置为4,间隔设置为2,可以使用以下代码: importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt sns.set()plt.plot([1,2,3,4,5],[10,15,13,17,20])plt.gca().set_xticks...
另外,除了使用xlim()和ylim()函数来设置坐标轴范围外,我们还可以使用其他函数来进行更复杂的操作,例如将坐标轴的比例调整为一致(使用set_aspect('equal')函数)或隐藏坐标轴(使用axis('off')函数)。这些函数可以帮助我们更好地控制图表的外观和布局。总的来说,通过结合ChatGPT和Python的matplotlib库,我们可以轻松地...
Grubbs’Test为一种假设检验的方法,常被用来检验服从正态分布的单变量数据集(univariate data set)Y中的单个异常值。若有异常值,则其必为数据集中的最大值或最小值。原假设与备择假设如下: H0: 数据集中没有异常值 H1: 数据集中有一个异常值 使...
文本格式:ax.xaxis.set_minor_formatter(FormatStrFormatter('%占位数.小数点数f')) (2)源代码 # 导入模块importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.tickerimportMultipleLocator, FormatStrFormatterimportnumpyasnp# 数据x = np.linspace(-30,30,100) y = x**2# 绘图plt.plot(x, y) ax = plt.gca()#...
ax.contourf(lon,lat,height,levels=lev,norm=norm3,cmap=cmap_new,extend='both')ax.set_extent(extent) 上下两种命令,出图应该是完全一样的,但是最好用上面这种,理由如下:第二种不对导入的数据做取舍,那么程序在绘图时,就会将全球都绘制出来,然后再裁剪边界,这样出图效率大概慢十倍。第一种本质上是将数据...