ax1.set_title('Two Y-axis plot')ax1.grid(True)plt.show() 1. 2. 3. 4. 运行以上代码,我们将获得一张图,其中包含两套纵坐标轴,分别显示了两组数据。左边的纵坐标轴对应绿色的曲线,右边的纵坐标轴对应蓝色的曲线。两组数据的变化趋势可以同时被观察到。 完整代码示例 importmatplotlib.pyplotaspltimport...
d.sort_index(axis=0, ascending=True) 1. 在指定轴根据数据的大小排序,默认升序 Series.sort_values(axis=0, ascending=True) DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True) 1. 2. by:axis轴方向上某个索引或索引列表 不管升序还是降序,NaN同一放到末尾 数据分析 数据统计分析 Series,DataFrame通用 累...
plt.ylabel( 'y - axis' ) # giving a title to my graph plt.title( 'Two lines on same graph!' ) # show a legend on the plot plt.legend() # function to show the plot plt.show() 2.2 输出 2.3 代码的部分解释 1)在同一张图上绘制两条线。 通过给它们一个名称(label)来区分它们,该...
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', color='C3') # axis label 18 ax2.tick_params('y', colors='C3') # ticks & numbers 19 20 fig.tight_layout() 21 plt.savefig('figures/twoAxes...
ax[2].tick_params(axis="both", labelsize=11)# ax[2].xaxis.grid(True)fig.suptitle(title, fontsize=14) plt.show()# 函数的调用与图片绘制N =10**4sample_gaussian = np.random.normal(size=N) plot_comparison(sample_gaussian,'标准正态分布') ...
y_axis_config= {'title':"面数出现的次数"} layoutObj= Layout(title="同时掷两个6面骰子100次的结果分布情况", xaxis= x_axis_config, yaxis =y_axis_config) figure= {'data': data,'layout': layoutObj} offline.plot(figure, filename='two_6_side_dice.html')## 第二种实现方式fig = px....
这里我们首先将历史价格和预测价格数据合并,并创建一个新的DataFrame,其中包含价格和价格类型(历史或预测)两列。然后使用sns.histplot()函数绘制价格分布直方图,通过hue参数区分历史价格和预测价格,multiple='stack'参数将不同类型的数据堆叠显示。 五、总结
p1.plot(sx,sy,"purple") p2.axis([0,0.1,0,0.2]) p2.set_ylabel("患者密度(人/10万人)",fontsize=13) p2.set_xlabel("人口密度(人/平方千米)",fontsize=13) p2.set_title("人口密度—患者密度相关性",fontsize=13) fori,txtinenumerate(n): p2.annotate(txt,(rk_gy[i],hz_gy[i]))...
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Matplotlib的pyplot模块，然后定义x和y的数据列表，使用plot函数绘制折线图，最后使用show函数显示图形。6.题目：在Scikit learn中，如何划分数据集为训练集和测试集...
plt.grid(axis='y') plt.show() 四、TA-Lib 技术分析的 “大杀器”,各种技术指标应有尽有,调用起来那叫一个爽。 代码示例 1:计算相对强弱指数(RSI) importtalibasta importnumpyasnp # 生成随机价格数据 np.random.seed(42) prices = np.random.random(100) *100# 生成 100 个随机价格,范围 0-100 ...