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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

数据可视化是捕捉趋势和分享从数据中获得的见解的非常有效的方式，流行的可视化工具有很多，它们各具特色，但是在今天的文章中，我们将学习使用 Pandas 进行绘图。...我们可以将 11 种不同的字符串值分配给 kind 参数，也就可以创建出不一样的绘图了。...该图表可能包括特定类别的计数或任何定义的值，并且条形的长度对应于它们所代表的值。 在下面的示例中，我们将根据每月平均股价创建一个条形图，来比较每个公司在特定月份与其他公司的平均股价。...如果在同一个图中显示了多个面积图，则不同的颜色可以区分不同的面积图： df.plot(kind='area', figsize=(9,6)) Output: Pandas plot() 方法默认创建堆积面积图...换句话说，当数据点的数量很大，并且每个数据点不能单独绘制时，最好使用这种以蜂窝形式表示数据的绘图。此外，每个 hexbin 的颜色定义了该范围内数据点的密度。

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Python可视化——3D绘图解决方案pyecharts、matplotlib、openpyxl

这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。...、散点图、曲面图示例如下： 3D表面、地图示例如下： 点、线、流GL图如下： 2. matplotlib 支持以下图表： 在 3D 绘图上绘制 2D 数据 3D条形图演 在不同平面上创建二维条形图...绘制 3D 轮廓（水平）曲线 使用 extend3d 选项绘制 3D 轮廓（水平）曲线 将轮廓轮廓投影到图形上 将填充轮廓投影到图形上 3D 曲面图中的自定义山体阴影 3D 误差条 3D 误差线 创建...绘图 3D散点图 3D 茎 3D 图作为子图 3D 表面（颜色图） 3D表面（纯色） 3D表面（棋盘） 具有极坐标的 3D 表面 3D 文本注释 三角形 3D 等高线图 三角形 3D 填充等高线图...三角形 3D 表面图 3D 体素/体积图 numpy 标志的 3D 体素图 带有 rgb 颜色的 3D 体素/体积图 具有圆柱坐标的 3D 体素/体积图 3D 线框图 旋转 3D 线框图 一个方向的 3D

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如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔？

人口金字塔是人口年龄和性别分布的图形表示。它由两个背靠背的条形图组成，一个显示男性的分布，另一个显示女性在不同年龄组的分布。...我们可以使用 px.bar（） 函数来创建构成人口金字塔的两个背靠背条形图。 请考虑下面显示的代码。...然后，我们创建 px.bar（） 函数，该函数将数据帧作为第一个参数，并采用其他几个参数来指定绘图布局和样式。 x 参数指定要用于条形长度的变量，条形长度是每个年龄组中的人数。...使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法，分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。方向设置为水平，并使用名称和标记参数为每条迹线指定名称和颜色。...将为绘图创建一个布局，其中包含 x 轴和 y 轴的标题和标签。 使用 go 创建图形。图法与两条迹线和布局。 最后，使用 fig.show（） 方法显示绘图。

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R语言基础绘图

一、R 语言绘图系统介绍 R 语言具有强大的绘图功能，可以满足科研绘图的需求，越来越多的文章中采用 R 语言来进行绘图。...对于多维数据，一般采用多种元素来展现，例如，同一个点，可以通过点的大小对应（映射）数据大小，点的颜色，形状对应分类数据。...1.3 绘图获取帮助 R 语言有非常完善的帮助系统，一般的绘图函数都有详细的帮助文档以及案例数据，可以通过 R 自带的案例数据进行学习。了解每个函数所需数据结构。...绘图设备也称为图形设备” (Devices)，指的是一个绘图的窗口或文件。默认的绘图设备为屏幕显示，也可以直接保存为文件，不同的文件类型属于不同的绘图设备。...按是否能够自动创建新的图形，R 的绘图函数可以分为两类——高级绘图函数和低级绘图函数。高级绘图函数可以创建一个新的图形，低级绘图函数是在现有的图形上添加元素。

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Pandas绘图功能

目录 柱状图 箱线图 密度图 条形图 散点图 折线图 保存绘图 总结 可视化是用来探索性数据分析最强大的工具之一。Pandas库包含基本的绘图功能，可以让你创建各种绘图。...柱状图 柱状图是一个单变量图（注意区分柱状图和条形图），它将一个数值变量分组到各个数值单元中，并显示每个单元中的观察值数量。直方图是了解数值变量分布的一种有用工具。...箱线图的中心框代表中间50%的观察值，中心线代表中位数。 boxplot最有用的特性之一是能够生成并排的boxplots。每个分类变量都在一个不同的boxside上绘制一个分类变量。...可以使用二维表格创建堆积条形图。...总结 Python绘图生态系统有许多不同的库，大部分人可能会很难从中抉择，不知道该如何人下手。Pandas绘图函数使你能够快速地可视化和浏览数据。

1.7K10

让你彻底弄懂用Python绘制条形图（柱状图）

条形图（bar chart）也称为柱状图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，长方形的长度与它所对应的数值呈一定比例。 一、导入绘图数据 首先导入绘图所需的数据。...二、竖放条形图 1 竖放条形图绘图原理 Python中绘制竖放条形图需用matplotlib.pyplot中的bar函数，该函数的基本语法为： bar(x, height, [width], [...1 横放条形图绘图原理 Python中绘制横向条形图需用matplotlib.pyplot中的barh函数，该函数和bar函数类似，它的基本语法为： barh(y, width, [height]...，颜色设置为红色plt.bar(result.index+0.2, result['low'], width=0.2, color ='b', label='low') #绘制每年股票最低价均值的条形图...五、叠加条形图 有时一个变量的数值恒小于另一个变量，这时可以把两个条形图绘制到一个条形图中，用不同的颜色显示这两个条形图即可。

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使用 Bokeh 为你的 Python 绘图添加交互性

在这一系列文章中，我通过在每个 Python 绘图库中制作相同的多条形绘图，来研究不同 Python 绘图库的特性。这次我重点介绍的是 Bokeh（读作 “BOE-kay”）。...Bokeh 中的绘图比其它一些绘图库要复杂一些，但付出的额外努力是有回报的。Bokeh 的设计既允许你在 Web 上创建自己的交互式绘图，又能让你详细控制交互性如何工作。...，这是一个特殊的 DataSpec 字典，它根据你给它的颜色映射生成。...在这种情况下，颜色表是一个简单的党派名称和一个十六进制值之间的映射。...如下结果： 给条形图添加工具提示 要在条形图上添加工具提示，你只需要创建一个 HoverTool 对象并将其添加到你的绘图中。

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简单绘制一个3D效果的饼图吧

，代码如下所示： pie3D( df$counts , # 向量，包含每个扇形的大小 labels = df$percent, # 向量，包含每个扇形的标签 border...pi/3, # 数值，表示饼图的起始角度 col = df$color, # 向量，表示每个扇形的填充颜色 labelcol = "black",...# 字符串，表示标签文本的颜色 labelcex = 1.2, # 数值，表示标签文本的字符大小倍数 explode = 0.1, # 数值，表示每个扇形的偏移量...以下是一些关于饼图的常见批评： 难以比较部分大小： 人类视觉难以精确比较不同角度的扇形大小，尤其是在有多个部分的情况下。 限制部分数量： 饼图通常适用于表示少量部分的情况。...尽量使用简单的2D图表。 添加标签或数据表格： 在图表上添加数值标签或提供数据表格，以便更清晰地呈现数据。 使用更直观的颜色： 考虑使用更易于区分的颜色，避免引起混淆。

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【数据分析】数据缺失影响模型效果？是时候需要missingno工具包来帮你了！

这将返回一个表，其中包含有关数据帧的汇总统计信息，例如平均值、最大值和最小值。在表的顶部是一个名为counts的行。在下面的示例中，我们可以看到数据帧中的每个特性都有不同的计数。...在识别缺失数据方面，每种方法都有自己的优势。 让我们依次看一下这些。 条形图 条形图提供了一个简单的绘图，其中每个条形图表示数据帧中的一列。条形图的高度表示该列的完整程度，即存在多少个非空值。...其他列（如WELL、DEPTH_MD和GR）是完整的，并且具有最大的值数。 矩阵图 如果使用深度相关数据或时间序列数据，矩阵图是一个很好的工具。它为每一列提供颜色填充。...有数据时，绘图以灰色（或您选择的颜色）显示，没有数据时，绘图以白色显示。...这是在条形图中确定的，但附加的好处是您可以「查看丢失的数据在数据框中的分布情况」。 绘图的右侧是一个迷你图，范围从左侧的0到右侧数据框中的总列数。上图为特写镜头。

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5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

Matplotlib是一个流行的Python库，可以很容易地创建数据可视化。然而，每次执行新项目时，设置数据、参数、图形和绘图都会变得非常混乱和乏味。...我们还可以设置点大小、点颜色和透明度。你甚至可以把y轴设成对数刻度。然后，为该图设置标题和轴标签。这是一个很容易使用的函数，它从头到尾创建了一个散点图！...查看下面的第二个条形图。我们要比较的第一个变量是各组得分的变化情况。我们还将性别本身与颜色编码进行了比较。看一下代码，' ydatalist '变量现在实际上是列表的列表，其中每个子列表表示不同的组。...然后我们循环遍历每一组，对于每一组，我们在x轴上画出每一个刻度的横杠，每一组也用颜色进行编码。 堆叠的条形图对于可视化不同变量的分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中，我们比较了每天的服务器负载。...我们循环遍历每一组，但是这次我们在旧的条形图上绘图，而不是在它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?

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【MATLAB】进阶绘图 ( MATLAB 颜色值 | 条形图示例 | 查找对象属性方法 | 修改条形图属性 )

文章目录 一、MATLAB 颜色值 二、条形图示例 三、查找条形图相关属性 四、设置条形图颜色代码示例 一、MATLAB 颜色值 ---- 如果系统定义的颜色值不够用 , 可以使用 \rm [R,G,...B] 向量 , 自己定义颜色值 ; 每个元素占 8 位 ( 1 字节 ) , 取值范围 [0,255] ; 这个很基础 , 不再详细介绍 ; 随便找个 RGB 颜色值 与 十六进制数值转换工具...---- bar 函数执行结果 , 返回值 h 是一个 1 x 3 的 Bar 数组 , 每个元素都是一个 Bar 对象 ; % 绘制条形图 , 返回一个 1 x 3 的 Bar 数组 h = bar..., RGB 代码 255 , 215 , 0 ; 银色 Silver 十六进制颜色值为 #C0C0C0 , RGB 代码 192 , 192, 192 ; 黄铜色 十六进制颜色值为 #FF8000,...; % 设置条形图铜牌颜色 set(h(3), 'FaceColor', [255 , 128 , 0]/256); 绘图效果 : 完整执行信息 :

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10分钟入门Matplotlib: 数据可视化介绍&使用教程

请输入图片描述 生成的图像如下图所示: ? 请输入图片描述 为图像添加更多元素 上面生成的图还缺少一些东西，让我们试着为它添加不同的元素，以便更好地解释这个图。...请输入图片描述 Matplotlib中的绘图类型 Matplotlib有各种各样的绘图类型，包括条形图、折线图、饼状图、散点图、气泡图、瀑布图、圆形区域图、堆叠条形图等，我们将通过一些例子来介绍它们。...函数： 用于显示条形图的函数是' plt .bar() ' bar()函数需要输入X轴和Y轴的数据 自定义： plt.bar()函数具有以下参数，可用于配置绘图： Width, Color, edge...函数： 用于饼状图的函数是' plt.pie() ' 为了绘制饼状图，我们需要输入一个列表，每个扇形都是先计算列表中的值所占比例，再转换成角度得到的 自定义： plt.pie()函数具有以下参数，可用于配置绘图...labels – 用于显示每个扇形所属的类别 explode – 用于突出扇形 autopct –用于显示扇形区域所占百分比 shadow –在扇形上显示阴影 colours –为扇形设置自定义颜色 startangle

1.7K10

​再见 Seaborn！Altair 数据可视化已超神

使用 Altair，我们可以通过类似于 Seaborn 图的条形图、直方图、散点图和气泡图、网格图和误差图等创建交互式数据可视化。...为了进行比较，我们将使用这两个库创建相同的可视化集，并得出结论，在易用性、语法、可视化外观和样式以及自定义可视化的能力方面，一个库是否比另一个具有明显优势。...我们将 DataFrame 作为数据传递，上述两个变量为 x 和 y，而 'origin' 作为图例颜色。...bin 不同，因此绘图看起来略有不同。...绘制网格、主题和自定义绘图大小 这两个库还允许在生成多个绘图、操纵纵横比或图形大小方面自定义绘图，并支持为颜色和背景设置不同的主题以修改图表的外观。

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数据视化的三大绘图系统概述：base、lattice和ggplot2

数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容，可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。...绘图系统 ggplot2初识 更多下期详解 引言 不同类型变量常用的图表 连续数值变量 一个数值变量可以用：柱状图，点图，箱图 两个数值变量可以用：散点图 分类变量 一个分类变量的可视化：频率表，条形图...两个分类变量的可视化：关联表，相对频率表，分段条形图 一个分类变量一个数值变量： 分类箱图、条形图 1 Lattice绘图系统 特点：一次成图；适用于关系变量间的交互：在变量z的不同水平，变量y如何随变量...= proportion) 分组变量：将每个条件变量产生的图形叠加到一起，在同一幅图中展示，只需要将条件变量放到绘图函数中的group声明中即可。...1.2 lattice绘图系统相关参数对照表 参数名 参数解释 spect 数值，设定每个面板中图形的宽高比 col/pch/lty/lwd 向量，分别设定图形中的颜色、符号、线条类型和线宽 Groups

4.3K30

10个数据可视化技巧,让你一看就懂！

在这种情况下，在条形图中每个条上获取注释的代码要复杂一些，但很容易实现： for p in ax[0].patches: ax[0].annotate(“%.2f” % p.get_height(),...5.使用不同颜色区分标签 在某些情况下，在一段时间或一系列的值中，我们可能测量了不同种类的物体。例如，假设我们测量 6 个月以来狗和猫的体重。...在实验结束时，我们想画出每只动物的体重，分别用蓝色和红色区分猫和狗。为此，在大多数传统绘图中，我们可以使用参数「hue」为元素提供颜色列表。...顺便说一下，如果如上图所示，图例使绘图更难阅读，你可以将「legend」参数设置为 false。...例如，假设你希望在同一个图形中重叠你采集的两个不同样本的身高分布：一个来自你的同事，另一个来自当地的篮球队。最好添加一些个性化的东西，如不同的颜色，并添加一个图例，表明它们具体代表的是哪一个。

2.3K10

为什么你觉得Matplotlib用起来很困难？因为你还没看过这个思维导图

Matplotlib是一个流行的Python库，可以很容易地用于创建数据可视化。然而，设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。...而且由于应用不同，我们不知道选择哪一个图例，比如直方图，饼状图，曲线图等等。这里有一个很棒的思维导图，可以帮助您为工作选择正确的可视化效果： ?...我们对于这张思维导图中的主要图例做一些解释： 散点图 散点图非常适合显示两个变量之间的关系，因为您可以直接看到数据的原始分布。您还可以通过如下图所示的对组进行颜色编码来查看不同数据组的这种关系。 ?...使用条形图(而不是散点图)可以让我们清楚地看到每个箱子频率之间的相对差异。...它们非常适合分类数据，因为您可以根据条形图的大小;分类也很容易划分和颜色编码。我们将看到三种不同类型的条形图:常规的、分组的和堆叠的： ?

1.3K32

娱乐圈排行榜动态条形图绘制

); value_counts(): 统计男演员在前10名中出现的次数; 注：颜色分配是绘制动态条形图的关键，本文按照在前10名中出现次数分配颜色，出现次数越多，给的颜色越深,标注颜色并无其它含义。...控制每个人绘图的颜色 colors_0 = pd.merge(data1, name_color, how = 'left', on = 'name') #控制当前这一期的颜色 colors_1 =...; colors_0: 根据分配的颜色，给出当前期绘制颜色; plt.barh: 绘制横向条形图; plt.xlim: 设置x轴的范围; plt.annotate:添加图形右下角截止统计日期，其中str....csv",encoding = 'gbk') #控制每个人绘图的颜色 colors_0 = pd.merge(data1, name_color, how = 'left',...注：该代码只是在绘制单个条形图代码的基础上，用循环把所有图每隔一个很短的时间展示出来，给人一种动图的效果。 本文是本人使用matplotlib库进行绘图得到的结果，如有问题请指正。

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如何在Python里用ggplot2绘图

为了严格实现图形语法，ggplot2提供了一种非常直观和一致的方式来绘制数据。ggplot2的绘图方法不仅确保每个绘图包含特定的基本元素，而且在很大程度上简化了代码的可读性。...但是，如果您经常使用Python，那么实现图形语法将非常具有挑战性，因为在流行的绘图库(如matplotlib或seaborn)中缺少标准化语法。...第三，您必须定义要使用哪种类型的几何对象(简称geom)。这可以是从条形图到散点图或任何其他现有绘图类型的任何内容。 前三个部分是强制性的。没有数据，就没有什么可以绘制的。...最后，主题提供了各种选项来设计绘图的所有非数据元素，如图例、背景或注释。 虽然有很多可视化图形语法的方法，但我特别喜欢上面创建的语法，因为它意味着这些层的可加性，以及它们之间正在相互构建的事实。...最后，我们说我们要使用一个条形图，其中的条形图大小为20，以可视化我们的数据。

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