使用Python绘制每小时结果图
使用Python绘制每小时结果图
提问于 2017-03-23 14:08:06
我使用group by得到了每小时价格的结果：
group=df.groupby("hour")["price"].mean()然后我使用下面的代码通过最大价格对结果进行归一化：
nor=preprocessing.normalize(group, norm='max')然后，我使用以下代码绘制结果：
plt.figure()
plt.plot( nor,
label='price 1',
color='red')
plt.xlim(0,24)
plt.ylim([0.0, 1])
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('price')
plt.title('g2')
plt.legend(loc='upper right', fancybox=True)
plt.show()但是它没有显示任何东西？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2017-03-23 14:22:31
我认为你需要将单行2D数组转换为1D数组，但首先需要由reshape(1, -1)进行重塑，因为Series group是转换为单个样本的：
nor=preprocessing.normalize(group.values.reshape(1,-1), norm='max')[0,:]另一种使用numpy.squeeze的解决方案
nor=np.squeeze(preprocessing.normalize(group.values.reshape(1,-1), norm='max'))另一种选择是here。
示例：
np.random.seed(100)
df = pd.DataFrame({'hour':range(24),
'price':np.random.random(size=24)})
#print (df)
group=df.groupby("hour")["price"].mean()
nor=preprocessing.normalize(group.values.reshape(1,-1), norm='max')[0,:]
print (nor)
[ 0.55527461 0.28444985 0.43379039 0.86322869 0.00482193 0.12422457
0.68540035 0.84389197 0.13969269 0.58765517 0.91079122 0.21377175
0.18937637 0.11074418 0.22449638 1. 0.82941286 0.17569674
0.83405366 0.28006038 0.44113396 0.96056302 0.83550941 0.34345369]
plt.figure()
plt.plot( nor,
label='price 1',
color='red')
plt.xlim(0,24)
plt.ylim([0.0, 1])
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('price')
plt.title('g2')
plt.legend(loc='upper right', fancybox=True)
plt.show()
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/42968433
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