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一行代码画一个图--lazy database新功能上线!

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1480
发布2019-05-21 23:10:54
3460
发布2019-05-21 23:10:54
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文章被收录于专栏:数据分析1480数据分析1480

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如题,实操起来!首先看一下数据长什么样:用excel打开的csv文件长这样:

在python ide中直接显示长这样:

看完数据长什么样,接下来就可以画图了。

废话不多说,直接上代码和图

代码语言:javascript
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from lzdb import *

Table.coding = "gb18030"
t=Table.read("测试样本")
Table.setfig(4,4,(20,20))

k=[[0.7, 0.2, 0.9, 1],
    [0.5, 0.4, 0.9, 1],
    [0.3, 0.6, 0.9, 1],
    [0.1, 0.8, 0.9, 1],
   [0.9, 0, 0.9, 1]]
#这个是颜色
#开始画图
t.bar("名字","随机1",title="柱状图-1组数据",color=k[0])
代码语言:javascript
复制
t.bar("名字",["随机1","随机2","随机3","随机4"],title="柱状图-n组数据-1行代码",color=k)
代码语言:javascript
复制
t.plot("规律1","规律4",title="线图-1组数据-非平滑处理",color=k[0])
代码语言:javascript
复制
t.plot("规律1",["规律1","规律2","规律3","规律4"],
       title="线图-n组数据-1行代码-平滑处理",smoothindex=5,color=k)
代码语言:javascript
复制
t.plot("规律1","规律1",title="线图-n组数据-n行代码-非平滑处理",
       label="第一个",smoothindex=5,color=k[0])
t.plot("规律1","规律2",new = False, label="第二个",color=k[1])
t.plot("规律1","规律3",new = False,label="第三个",color=k[2])
t.plot("规律1","规律4",new = False,label="第四个", color=k[3])
代码语言:javascript
复制
t.scatter("随机1","随机2",title="散点图-1组数据",color=k[0])
代码语言:javascript
复制
t.scatter("随机1",["随机2","随机3","随机4"],title="散点图-n组数据-1行代码",
          label=[1,2,3],color=k)
代码语言:javascript
复制
t.scatter("随机1","随机2",title="散点图-n组数据-n行代码",label="1st",color=k[0])
t.scatter("随机1","随机3",new=False,label="2nd",color=k[1])
t.scatter("随机1","随机4",new=False,label="3rd",color=k[2])
代码语言:javascript
复制
t.scatter3d("规律1","规律2","规律4",title="散点图3D-1组数据-1行代码",color=k[0])
代码语言:javascript
复制
t.scatter3d("规律1","规律2","规律4",label="散点1",
            title="散点图3D-n组数据-n行代码",color=k[0])
t.scatter3d("规律1","规律3","规律4",label="散点2",new=False,color=k[1])
t.scatter3d("规律1","规律2","规律3",label="散点3",new=False,color=k[2])
代码语言:javascript
复制
t.ring("名字","随机1",title="环形图-1组数据-1行代码-标签",colors=k)
代码语言:javascript
复制
t.ring("名字","随机1",mod="legend",title="环形图-1组数据-1行代码-图例",colors=k)
代码语言:javascript
复制
t.ring("名字","随机1",mod="legend",width=1,title="饼图-1组数据-1行代码-图例",colors=k)

最后展示或者转图片直接输出

代码语言:javascript
复制
#plt.show()
#plt.savefig('display.jpg')

以上就是这次更新的全部内容:

这次更新包裹了一些matplotlib的常用功能。

这次更新只包括以上展示的内容,其他的一些图形展示还没有时间完成。

目前只更新了一些监督学习最基本的一些数据展示,比如散点图。

在我github上follow,like,fork会支持我给lazy database做出更多的极简功能(比如heatmap,3d地形图等等)。

下面是github地址:

https://github.com/moenova/lazy-database

下载方式也很简单:

安装pip后输入:

pip install lzdb

在安装这个lazy database library之前请先安装以下关联的library:

scipy,sklearn,matplotlib,numpy

数据分析1480

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原始发表:2019-02-18,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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