还有比如我们把某手机品牌1-12月每月的销量制作成柱形图，那如何在柱形图上显示具体的每月销量的标签？...() plt.savefig('plot.jpg') 结果显示如下： 图片 3 柱形图绘制并添加标签 3.1 目标数据 我们先创建一个产品0-12月份的每月销量数据表plt_text.xlsx： 月份...)), x_ticks, fontsize=6, rotation=90) 3.5 设置标签 # x、y轴标签plt.xlabel('月份') plt.ylabel('销量') plt.title('月销量...# x、y轴标签 plt.xlabel('月份') plt.ylabel('销量') plt.title('月销量(万)') # 设置标签...y, width=0.5, align="center", color="c", alpha=0.6) 结果显示： 图片 5.3 原序列输出显示 不进行排序，直接进行输出原图： # 构造x,y轴坐标
还有比如我们把某手机品牌1-12月每月的销量制作成柱形图，那如何在柱形图上显示具体的每月销量的标签？...() plt.savefig('plot.jpg') 结果显示如下： 图片 3 柱形图绘制并添加标签 3.1 目标数据 我们先创建一个产品0-12月份的每月销量数据表plt_text.xlsx： 月份...rotation=90) 3.5 设置标签 x、y轴标签plt.xlabel('月份')plt.ylabel('销量') plt.title('月销量(万)')设置标签for label1, label2...va='bottom', fontsize=9) 3.6 解决乱码和结果显示 设置y轴的范围plt.ylim(0, 2600)plt.rcParams'font.sans-serif...不进行排序，直接进行输出原图： 构造x,y轴坐标y = np.array(list(self.data_content"销量")) x_ticks = list(self.data_content"月份
时间图 时间序列数据最基本的表示形式之一是时间图，有时称为时间序列图。x 轴是时间，y 轴是相关变量，按时间顺序显示数据点。...另一方面，时间图是线图的一种特殊形式，专注于可视化变量如何随时间变化，其中时间是 x 轴变量。时间图在处理时间序列数据时特别有用，其中观察值按时间顺序排序并以规则的时间间隔记录。...在考虑所有中间延迟的影响的同时，它显示了每个延迟对时间序列当前值的直接影响。基本上，它检查数据点与其先前观察值之间的相关性，而不考虑干预时间步长的影响。...plt.ylim(0, radii.max() + 10) plt.show() 输出： 本例中的极坐标图显示每月的平均太阳黑子数量。...距中心的径向距离反映了每个月的平均太阳黑子数量，而圆内的角位置则代表月份（例如，一月、二月、三月等）。它揭示了数据中存在的任何季节性趋势，并使我们能够看到太阳黑子活动年度周期的循环模式。
前几天在浏览微博的时候，看到某家公司的月度的销量数据的一个数据展示的图表，觉得挺有意思，为什么说有意思呢，因为这家公司在数据图表的呈现上给人的感觉就是这家公司每个月的销售数据都是增长的数据，我们先来看看这家公司对外的一个数据分析图表...这个图表来源于该公司的对外的一个数据展示，在这个图表里我们可以看到貌似好像每个月的销售数据都是增长的，但是你细心的分析下发现他每个月的数据都是月份数据的叠加，2月的数据是 1月+2月， 3月的数据是...首先我们要来提取数据，做一个简单的数据表，如下 月份 每月交付数 增量 增幅 1月 7225 2月 5578 -1647 -22.80% 3月 7257 1679 30.10% 4月 7102 -155...，一个是每月的销售数据，另外一个是每月的数据增长率，我们选择这个两个字段，插入组合图 这个是插入的原始数据图，在这图我们需要注意几个关键点 1、主坐标和次坐标，增长率是设置一个次坐标 2、主坐标和次坐标的...0刻度的对齐，不然我们看这个组合图貌似每个月都是正增长，所以我们要根据 主坐标，次坐标等比的原则来进行0刻度的对齐 3、X轴坐标的下移，因为有负值，所有会覆盖到X轴的坐标，这个时候我们要考虑坐标的下移
Matplotlib特性 Matplotlib图表中的元素包含以下内容： A、X轴和Y轴； B、X轴和Y轴刻度； C、X轴和Y轴标签； D、绘图区域。...：{indent}") print(f"每月退货量为：{returned}") 绘制折线图 折线图中我们绘制两条折线，一条是每月的退货量，一条是每月的订单量； 而折线就是坐标组成，这里就需要多个两个坐标...，比如x1、y1、x2、y2； 针对我们提供的数据，可以把坐标定义为： x1 = month y1 = indent x2= month y2 = returned 那对应的代码为： import...绘制条形图 条形图中我们绘制双条形，一条是每月的退货量及对应价格，一条是每月的订单量和销售额； 针对我们提供的数据，可以把坐标定义为： x1 = indent y1 = m1 x2= returned...2, 4) plt.plot(x, y) plt.title("图4") plt.suptitle("多图显示") plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei
这是RankX的基本使用，我想有了之前对SUMX类函数的学习，理解这三个步骤并不难。 2 TopN TopN不带X，但是TopN达到的效果与RankX有异曲同工之妙。...它的特别之处是返回的不是值，是前N行的表，所以需要与Calculate或其他计算类函数结合起来使用。沿用上面的例子，如何求排名前5位的城市销售量呢？...那么我们现在来做一个有意义的事，创建一个度量值[前五名城市销售量]占比。利用学过的All函数使Divide的分母为所有城市的总销售量。做一个折线图，轴为日历表中的年份月份，你就会得到这个占比。 ?...这个数字就有意义了，为什么前五名城市的占比会逐月持续下降呢？是因为城市分店数量的增加？还是新老店业绩发展期的交替？从中你可以继续去发掘业务的原因，进一步分析。...这个时候，如果老板想要看前10名的情况，你只需要把TopN公式里的5改成10；如果想要按季度分析，只要把日历表中的年份月份换成年份季度，如果想要计算销售额而不是销售量，那就把销售量度量值都替换成销售额。
这是RankX的基本使用，我想有了之前对SUMX类函数的学习，理解这三个步骤并不难。注意到表中的江门、马鞍山、唐山、襄阳排名为7，之后的排名就跳到了11，而不是第8名。...TopN不带X，但是TopN达到的效果与RankX有异曲同工之妙。它的特别之处是返回的不是值，是前N行的表，所以需要与Calculate或其他计算类函数结合起来使用。...那么我们现在来做一个有意义的事，创建一个度量值[前五名城市销售量]占比。利用学过的All函数使Divide的分母为所有城市的总销售量。做一个折线图，轴为日历表中的年份月份，你就会得到这个占比。 ?...这个数字就有意义了，为什么前五名城市的占比会逐月持续下降呢？是因为城市分店数量的增加？还是新老店业绩发展期的交替？从中你可以继续去发掘业务的原因，进一步分析。...这个时候，如果老板想要看前10名的情况，你只需要把TopN公式里的5改成10；如果想要按季度分析，只要把日历表中的年份月份换成年份季度，如果想要计算销售额而不是销售量，那就把销售量度量值都替换成销售额。
plt.yticks 设置或获取y轴显示的刻度与标签。 plt.axis 可以同时设置或获取x与y轴的刻度范围，或者是取消刻度显示 equal：x与y具有同样的长度。...ax.get_xlim 获取x轴刻度范围。 ax.set_xticks 设置x轴显示的刻度。 ax.get_xticks 获取x轴显示的刻度。...ax.set_xticklabels 设置x轴显示的刻度标签。默认显示的是就是刻度值。 ax.get_xticklabels 获取x轴显示的刻度标签。默认显示的是就是刻度值。...(x,y,"ro-",label="每月工资") plt.title("张三1-12月工资") plt.xlabel("月份") plt.ylabel("工资") plt.legend(loc="best...]) plt.plot(x,y,"ro-",label="每月工资") plt.title("张三1-12月工资") plt.xlabel("月份") plt.ylabel("工资") plt.legend
折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。...'] = data # 按月份分组 聚合 统计每月AQI指数平均值 counts = df.groupby('月份').agg({'AQI指数': 'mean'}) date = [f'{x}月'...'), # x轴标签 yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='AQI指数均值') # y轴标签 ) line.render('2019成都AQI指数走势图...(按月统计).html') 运行效果如下： [4l4j77nd9w.gif] 三、箱形图 箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。...因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比 较。
这里以名义型变量+数量型变量中的一条来讲解。 如果将数量型变量映射到x 轴，将名义型变量映射到y 轴，依然将柱体作为数据的编码样式（标记样式），就可以绘制条形图。...chart = alt.Chart(df).mark_bar().encode(x="profit:Q",y="product:N") 是不是很简单呢?...接下来，进一步拆分平均降雨量，以年份为分区标准，使用阶梯图将具体年份的每月平均降雨量分区展示，如下图所示。 核心的实现代码如下所示。...)中，使用month 提取时间型变量date 的月份，映射在位置通道x轴上，使用汇总函数mean()计算平均降雨量，使用折线作为编码数据的标记样式。...在实例方法encode()中，使用子区通道facet 设置分区，使用year 提取时间型变量date 的年份，作为拆分从2012 年到2015 年每个月的平均降雨量的分区标准，从而将每年的不同月份的平均降雨量分别显示在对应的子区上
这里以名义型变量+数量型变量中的一条来讲解。 如果将数量型变量映射到x 轴，将名义型变量映射到y 轴，依然将柱体作为数据的编码样式（标记样式），就可以绘制条形图。...chart = alt.Chart(df).mark_bar().encode(x="profit:Q",y="product:N") 是不是很简单呢?...接下来，进一步拆分平均降雨量，以年份为分区标准，使用阶梯图将具体年份的每月平均降雨量分区展示，如下图所示。 核心的实现代码如下所示。...)中，使用month 提取时间型变量date 的月份，映射在位置通道x轴上，使用汇总函数mean()计算平均降雨量，使用折线作为编码数据的标记样式。...在实例方法encode()中，使用子区通道facet 设置分区，使用year 提取时间型变量date 的年份，作为拆分从2012 年到2015 年每个月的平均降雨量的分区标准，从而将每年的不同月份的平均降雨量分别显示在对应的子区上
，然而在我封装的那段函数里面有修改锚点操作，这是为什么呢 如果不进行该操作的话，字体旋转的锚点在左上角，旋转得到的字体不是预期的，对制作360°旋转的数字时钟达不到效果，我们需要设置锚点为左下角 就这样封装好一个可以在某个...DC的x,y位置上绘制倾斜角度为org的字符串szText,这样我们就准备好了绘制数字时钟的基本条件 在WM_TIMER消息内 获取客户区信息 我们首先要得到DC和客户区大小，因为我们需要在窗口上完整的显示数字时钟...= 0; //时间显示的x坐标 在数字时钟制作过程中我的依据是通过一个圆圈的旋转使得x坐标轴上的时间为系统时间，上述变量中的变量initOrg是月份或者日期的第一个时间点的旋转角度 变量data_x...是时间绘制的横向坐标，使得月份，日期，时，分，秒在不同的圆周内 其中minSize控制着data_x，使得数字时钟随客户区的大小改变而改变 确定时钟最小半径 //确定时钟最小半径 if...* 每个月份的度数，至于后面为什么又要加上360/12，也就是30，是因为月份是从1开始的，当currentTime.wMonth = 1;时，初始旋转角度initOrg应该为0，也就是不旋转。
以下是我个人的理解，是我查阅资料然后进行相关的修改而总结的，如果有误，请批评指正！ 开始写教程之前，先看一个图 [20200407103027.png] 那么，这个统计图的开始时间是如何计算的呢？...： var startDate = moment().subtract(1, 'years').startOf('month'); 说明： startDate变量为开始时间，也就是文章发布统计图中X轴中的开始时间...这里只能是以月份开头，因为源文件设置的时间显示格式就是年份-月份。...1日上午 12:00 moment().startOf('quarter'); // 设置为当前季度的开始，即每月的第一天上午 12:00 moment().startOf('week'); /...，根据你的首次文章发布时间进行修改，可能我的发布时间不一致，我的首篇文章发时间为2019-10，而现在的时间为2020-04，所以我的参数修改为了如上代码所显示的修改后的效果如下图 [20200407112418
为什么使用C3.js C3.js 是一个简单的 D3.js 包装器，渲染速度更快，具有良好的跨浏览器兼容性，并且集成起来非常简单。 C3.js易于使用。...我们仍然有 bindto 属性，而 data 属性现在包含更多的数据和类型。在此示例中，axis 属性允许我们自定义 y 轴。以下是此代码生成的图表的输出。...我们可以进一步自定义它，例如，通过更改 type 属性，如下所示： 现在可视化将如下所示（我们现在同时拥有条形和线类型）： 如果我们希望在调查结果数据的 x 轴上显示月份值而不是数字，可以通过稍微更改代码来实现这一点...您可以看到，现在图表在 x 轴上显示月份名称而不是数字： 自定义折线图 自定义折线图的大小，需要我们使用 CSS 来进行。 将以下样式添加到site.css。...在这里，我们以图表上的线型为目标，通过这种简单的样式，我们能够自定义线条的大小。 自定义轴，比如更改 x 轴和 y 轴的颜色 C3.js的自定义就要麻烦一些！需要熟练掌握相应的属性、样式等。
这样就会自动在x轴上显示时间。接下来，我们使用rcParams设置图形大小，最后使用plot（）函数绘制图表。...Airpassenger[["passengerCount", "yearQtr"]].groupby(["yearQtr"]).sum() 准备好绘制数据后，我们绘制折线图，并确保将所有时间标签都放到x轴...x轴的标签数量非常多，因此我们决定将标签旋转呈现。...从经济学角度来讲，这也意味着6月份的失业率与5月份相比有所下降。现在，如果你已经知道了逻辑，这并不代表真实的情况，我们必须调整这一事实，即6月份的失业率始终低于5月份。...如果你正想问为什么我们需要季节性调整后的数据，让我们回顾一下刚才讨论过的有关美国失业率的示例。因此，如果季节性本身不是我们的主要关注点，那么季节性调整后的数据将更有用。
刚才说了，利息是动态变化的，也就是说银行每月会在剩余应还本金的基础上去计算利率，是一个动态的过程。公式如下： ? 有的朋友说了觉得这样说也不是很直观，那我直接来撸一段代码以表我的respect。...这种方式下，每个月的剩余还款额都是在上个月剩余应还本息和的基础上计算当月产生的本息和，再减掉每月应还等额款X而完成的。...然而现实情况是大多数人还是选择等额本息，为什么呢？我们对比看一下每月还款的趋势图，蓝色为等额本金，红色为等额本息。 ?...看完以后知道了吧，等额本金总还款虽少，但开始每月还款很多，大概要到第130个月，也就是10年后的时候两种方式才会达到相等。 为什么很多人明知道等额本金利息少还要选择等额本息呢？...通过上面分析就显而易见了，房贷利率没有什么套路，无论是等额本息还是等额本金都是一样的，它们会每月动态计算利息，而不像分期一样每月所还利息按照初期本金计算不随本金较少而变化。
3.2 语法 yticks(ticks) % 设置 y 轴上显示刻度值的位置（ticks 为递增值向量，若设为 [] 则删除当前 y 轴刻度线） yt = yticks % 以向量形式返回当前 y 轴刻度值...) % 设置显示持续时间的标签的格式 ytickformat(ax,___) % 使用 ax 指定的坐标区进行上述设置 yfmt = ytickformat % 返回当前坐标区的 y 轴刻度标签所使用的格式样式...可选标识符（flags） 说明 , 每隔三位数显示一个逗号 + 在正值前打印 + 号 0 用前导零而不是空格填充字段宽度 - 左对齐，在值得末尾而不是开头用空格填充 # 对于 %f、%e 和 %g 转换字符...,.2f ‘jpy’ 日元（若标签使用科学计数法，则此将指数设为 0 ） \x00A5%,d ‘degress’ 在值后显示度符号 %g\x00B0 ‘percentage’ 在值后显示百分号 %g%%...使用两位数） MMM 月份（缩写） MMMM 月份（全名） MMMMM 月份（首字母大写） W 一月中的第几周 d 一月中的第几天（使用一位数或两位数） dd 一月中的第几天（使用两位数） D 一年中的第几天
x轴和y轴 即一个x对应一个y值,且余弦函数的是关于π对称的,需要注意的是cos()函数使用的是 弧度.acos函数是反余弦函数。...*/ void numRabbit() { // 月份 int month = 0; while(cin >> month) { // 分别是三个月份大的兔子数量...m3 = m3 + m2; // 两个月大的由一个月份大的提供 m2 = m1; // 每月会生产新兔子...(2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值。 (3)然后，左边和右边的数据可以独立排序。...m3 = m3 + m2; // 两个月大的由一个月份大的提供 m2 = m1; // 每月会生产新兔子
计算每条购买记录的时间与首单购买时间的月份差，并重置月份差标签： order["标签"] = (order.购买月份-order.首单月份).apply(lambda x:"同期群人数" if x.n=...两个月份均为时期类型，相减后得到object类型的列，而该列每个元素的类型是pandas....注意：rename_axis(columns=None)用于删除列标签的轴名称。rename_axis(columns="留存率")则设置轴名称为留存率。...而随着版本的迭代发展，新增用户的首月消费并没有较大提升，且接下来的消费趋势反而不如12月份。由此可见产品的发展受到了一定的瓶颈，需要思考增长营收的出路了。...order["标签"] = ( order.购买月份-order.首单月份).apply(lambda x: "同期群人数" if x.n == 0 else f"+{x.n}月") cohort_number
这种方式下，每个月的剩余还款额都是在上个月剩余应还本息和的基础上计算当月产生的本息和，再减掉每月应还等额款X而完成的。...然而现实情况是大多数人还是选择等额本息，为什么呢？我们对比看一下每月还款的趋势图，蓝色为等额本金，红色为等额本息。 ?...看完以后知道了吧，等额本金总还款虽少，但开始每月还款很多，大概要到第130个月，也就是10年后的时候两种方式才会达到相等。 为什么很多人明知道等额本金利息少还要选择等额本息呢？...通过上面分析就显而易见了，房贷利率没有什么套路，无论是等额本息还是等额本金都是一样的，它们会每月动态计算利息，而不像分期一样每月所还利息按照初期本金计算不随本金较少而变化。...下面是两种方式的每月应还利息变化。 ? 两种方式每月利息都是随着本金变化而动态减少，所以说房贷的年化利率是多少就是多少，没什么套路一说，只不过是贷款时间长，利息高，给人一种不安全的感觉罢了。
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