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Matplotlib引领数据图表绘制

plt.show() 设置坐标轴 通过 xlim 和 ylim 来限定坐标轴的范围，只能确定一个数值区间 通过 xlabel 和 ylabel 来设置坐标轴的名称 通过 xticks 和 yticks...loc 关键字控制，其取值范围为 0-10，每个数字代表图表中的一处位置 添加注释 有时候我们需要对特定的点进行标注，我们可以使用 plt.annotate 函数来实现 　　这里我们要标注的点是...(x0, y0) = (π, 0) 　　我们也可以使用 plt.text 函数来添加注释 plt.plot(x, y) x0 = np.pi y0 = 0 # 画出标注点, s 代表点的大小...，请使用以下代码 - import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(1000)+1,'b':np.random.randn...(1000),'c': np.random.randn(1000) - 1}, columns=['a', 'b', 'c']) df.hist(bins=20) 散点图 可以使用DataFrame.plot.scatter

18110

一文掌握Pandas可视化图表

今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....数据源选择 这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...当然，在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...color=color, sym="r+") 横向展示 df.boxplot(vert=False, positions=[1, 4, 5, 6, 8]) 面积图 面积图又称区域图，是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充...) 散点图 散点图就是将数据点展示在直角坐标系上，可以很好地反应变量之间的相互影响程度 np.random.seed(1) df = pd.DataFrame(np.random.rand(50,

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『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作，Pandas其实提供了一个绘图方法plot()，可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....数据源选择 这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...绘图引擎 通过backend可以指定不同的绘图引擎，目前默认是matplotlib，还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然，在使用新的引擎前需要先安装对应的库。...面积图 面积图又称区域图，是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充，填充颜色可以很好地突出趋势信息，一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。...散点图 散点图就是将数据点展示在直角坐标系上，可以很好地反应变量之间的相互影响程度 np.random.seed(1) df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 4),

7.9K40

数据分析的利器，Pandas 软件包详解与应用示例

']) # 查看时间序列DataFrame print(timeseries_df) 我们使用pd.date_range创建了一个包含三个日期的索引，然后生成了一些随机数据作为时间序列的值。...Pandas的DataFrame自动将索引识别为日期时间类型，并提供了许多用于处理时间序列数据的方法。...[i**2 for i in range(10)]} df = pd.DataFrame(data) # 使用DataFrame的plot方法绘制散点图 df.plot(kind='scatter',...x='x', y='y') # 显示图表 plt.show() 在这个例子中，我们创建了一个包含x和y坐标的DataFrame，并使用plot方法绘制了一个散点图。...我们指定了kind='scatter'来告诉Pandas我们想要绘制的是散点图，并通过x和y参数指定了对应的列。最后，使用plt.show()显示图表。

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python数据分析告诉你ofo多久退押金

import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series from dateutil import parser from matplotlib import...第一步通过循环把每个类型为字符串的时间点变为时间类型，然后把存有该类型的列变为索引。第二步通过索引提取时间序列切片。第三步再把索引变回列。最后第四步使用plot_date函数绘制散点图。...首先，只有当索引为时间类型时才可以如此切片，即直接传入’2019-03-22’就可以得到时间范围是该天的时间序列。其次，绘制散点图不可以用Series，只可以使用Dataframe。...如果把时间列当为索引，该数据类型只有一列rank，就变成了Series。所以要把时间列再变回去，成为Dataframe才可以。 还有要注意一点的是，当使用传统的scatter函数时绘制散点图会失败。...这是因为该函数绘制散点图时只接受x轴为数字。这里需要使用plot_date函数，该函数专门应对绘制时间序列的散点图。 代码效果如图3所示。 ? 图3 从该图中可以大致发现一些规律。

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Python数据分析实战（3）Python实现数据可视化

文章目录 一、数据可视化介绍 二、matplotlib和pandas画图 1.matplotlib简介和简单使用 2.matplotlib常见作图类型 3.使用pandas画图 4.pandas中绘图与...3.使用pandas画图 pandas中画图的主要类型包括： 累和图 柱状图 散点图 饼图 矩阵散点图 先导入所需要的库： from __future__ import division from numpy.random...、'kde' logy 在Y轴上使用对数标尺 use_index 将对象的索引用作刻度标签 rot 旋转刻度标签(0-360) xticks 用作X轴刻度的值 yticks 用作Y轴刻度的值 xlim...可以看到： 对于DataFrame，柱形图会将每一行的值分为一组； DataFrame的各列名称都被用作了图例的标题； 设置stacked=True即可为DataFrame生成堆积柱形图，这样每行的值就会被堆积在一起...四、Titanic灾难数据分析显示 主要过程如下： 导入必要的库 导入数据 设置为索引 绘制展示男女乘客比例的扇形图 绘制展示船票Fare与乘客年龄和性别的散点图 生还人数 绘制展示船票价格的直方图 数据

4.4K20

十一.数据分析之Numpy、Pandas、Matplotlib和Sklearn入门知识万字详解

下面简单讲解DataFrame常用的三种使用方法。 （1）在Pandas中用函数 isnull 和 notnull 来检测数据丢失，如pd.isnull(a)、pd.notnull(b)。...---- 5.Pandas思维导图 结构化数据分析工具Pandas Pandas概览、数据结构、基本操作、高级应用 Pandas概述 Pandas的特点、安装和使用 数据结构 索引数组index、带标签的一维同构数组...Series、带标签的二维异构表格DataFrame 基本操作 数据预览、数据选择、改变数据结构、改变数据类型、广播与矢量化运算、行列级广播函数 高级应用 分组、聚合、层次化索引、表级广播函数、日期时间索引对象....Matplotlib思维导图 绘图库Matplotlib 安装配置、Matplotlib快速入门、图形绘制、风格和样式、Matplotlib扩展 Matplotlib快速入门 画布、子图与子图布局、坐标轴与刻度的名称...、图例和文本标注、显示和保存 图形绘制 曲线图、散点图、直方图、饼图、箱线图、绘制图像、极坐标绘图 风格和样式 画布设置、子图布局、颜色、线条和点的样式、坐标轴、刻度、文本、图例、网格设置 Matplotlib

3.1K11

Pandas可视化详解 | 轻松玩转Pandas（12）

教你学会 Pandas 不是我的目的，教你轻松玩转 Pandas 才是我的目的。我会通过一系列实例来带入 Pandas 的知识点，让你在学习 Pandas 的路上不再枯燥。...声明：我所写的轻松玩转 Pandas 教程都是免费的，如果对你有帮助，你可以持续关注我。...散点图 如果想要画出散点图，可以将参数 kind 设置为 scatter，同时需要指定 x 和 y。 通过散点图可以探索变量之间的关系。...可以设置参数 c 作为列的名称以为每个点提供颜色。 df.plot(kind="scatter", x="A", y="B", c="C") <matplotlib.axes....其中，左边坐标表示的是值的分布，右边坐标表示的是数据量大小与颜色的对比。 一个有用的关键字参数是 gridsize ; 它控制x方向的六边形数量，并且默认为100.较大的格栅意味着更多的较小的分区。

2.6K20

详解pandas.DataFrame.plot() 画图函数

需要传入columns方向的索引 ‘hexbin' : hexbin plot#不了解此图 ax : matplotlib axes object, default None#**子图(axes, 也可以理解成坐标轴...for the xticks yticks : sequence#设置y轴刻度，序列形式（比如列表） Values to use for the yticks xlim : 2-tuple/list#设置坐标轴的范围...as pd from pandas import DataFrame,Series df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,4),index = list('ABCD...注意一下散点图scatter是需要传入两个Y的columns参数的： ? 传入x，y参数 ? ? 同时画多个子图，可以设置 subplot = True ?...到此这篇关于详解pandas.DataFrame.plot() 画图函数的文章就介绍到这了,更多相关pandas.DataFrame.plot( )画图内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

4.9K61

10，二维dataframe —— 类excel操作

〇，pandas简介 pandas是python数据分析领域最为经典的库之一，基于numpy构建。 pandas中常用的数据结构有： 1，Series：一维数组，有index。...你发现 pandas库的名字和这三种数据结构名字的关系了吗？本节和接下来的几节我们介绍DataFrame。DataFrame是python在数据分析领域使用最广泛的数据结构。...具有以下优点： 数据直观 ———— 就像一个excel表格 功能强大 ———— 极其丰富的方法 DataFrame的概要如下： DataFrame是一个Series容器，创建和索引方式和Series...DataFrame可以看成是一个有index和columns名称的array，支持向量化。...2，按索引和列名排序 ? ? 四，绘制图表 使用dataframe的plot方法可以绘制各种类型的图表：线形图，柱形图，饼图，散点图，密度图，等高线图等等。

1.1K10

Pandas库常用方法、函数集合

Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。...这里列举下Pandas中常用的函数和方法，方便大家查询使用。...qcut：和cut作用一样，不过它是将数值等间距分割 crosstab：创建交叉表，用于计算两个或多个因子之间的频率 join：通过索引合并两个dataframe stack: 将数据框的列“堆叠”为一个层次化的...绘制散点图 pandas.plotting.andrews_curves：绘制安德鲁曲线，用于可视化多变量数据 pandas.plotting.autocorrelation_plot：绘制时间序列自相关图...、趋势和季节性 pandas.plotting.parallel_coordinates：绘制平行坐标图，用于展示具有多个特征的数据集中各个样本之间的关系 pandas.plotting.scatter_matrix

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《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

#从小到大排序，该方法直接改变原对象 #用annotate添加注释 #其中有些相近的点，注解会出现重叠，难以看清，需要一些技巧来控制。...绘制散点图矩阵 需要同时考察多个变量间的相关关系时，一一绘制它们间的简单散点图是十分麻烦的。...Series对象的方法而出现的，因此命令格式为 D.cumsum(),而rolling_系列是pandas的函数，不是DataFrame或Series对象的方法，因此，它们的使用格式为pd.rolling_mean...D.plot(kind = ‘box’) 这里使用的是DataFrame或Series对象内置的方法作图，默认以Index为横坐标，每列数据为纵坐标自动作图，通过kind参数指定作图类型，支持line(...因此，如果数据已经被加载为Pandas中的对象，那么以这种方式作图是比较简 洁的。 实例：在区间(0=<x<=2π)绘制一条蓝色的正弦虚线，并在每个坐标点标上五角星。

2.1K20

手把手教你使用Matplotlib绘制动图

1 正文 数据预处理 用 Pandas 从 'data.csv' 中加载数据（2006 年 1 月到 2020 年 4 月 10 日上证和标普 500 的日收盘价），csv 数据的截屏如下： 下列代码注意三个细节...[::-1] 将日期逆排，第一行对应着是最旧的日期 打印 DataFrame 的首尾三行看看。...核心代码在第 5-28 行 第 5-7 行：切片两个 DataFrame，df_temp 用于画折线和散点，df_span 用于标注横轴标签（第 25-28 行的 xticks）。...这样才能出来图中散点加在折线（而不是折线加在散点）的效果。 散点图：这个也简单，但是我们只需要一个散点，最后一个数据的散点，因此 x 和 y 有 [-1] 的索引。...好了，静态横轴的代码详细解释完了，我相信你们可以看懂动态横轴的代码了。最大的变化就是所有数据都是用 [-1] 来索引，因为每次我们都只画最新的数据。

1.6K11

Pandas知识点-绘制统计图

使用matplotlib可以绘制各种各样的统计图，Pandas对matplotlib中的绘图方法进行了更高层的封装，使用起来更简单方便。...本文使用的数据来源于网易财经，具体下载方法可以参考：Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍 一、数据准备 数据文件是600519.csv，将此文件放到代码同级目录下，从文件中读取出数据。...二、绘制折线图 Pandas中直接用Series对象或DataFrame对象调用plot()方法既可以绘制统计图。...需要注意的是，在Pandas中，scatter不支持Series对象，只支持DataFrame对象，所以不能用Series对象绘制散点图。...绘制散点图时，通过x参数和y参数指定散点图的x轴数据和y轴数据。x和y都是DataFrame中的列标签，绘图时会根据列标签读取对应列的数据。 s: 使用s参数设置散点图中点的大小。

3.5K20

pandas 图形可视化大全

pandas的可视化方法，分为图形可视化和表格可视化。 基础可视化 一种是针对series和dataframe的绘制方法，可以一行代码快速绘图。...) 面积图(area) 散点图(scatter) 饼图(pie) 六边形箱型图(hexbin) 核密度图(kde) 子图 import numpy as np import pandas as pd import...，这些曲线是使用样本的属性作为傅里叶级数的系数创建的，通过为每个类对这些曲线进行不同的着色，可以可视化数据聚类。...与安德鲁斯曲线图类似，平行坐标图（parallel_coordinates）也是一种用于绘制多元数据的绘图方法，通过平行坐标可以看到数据中的聚类，并直观地估计其他统计信息。...，它围绕圆周均匀地分布每个特征，并且标准化了每个特征值，一般使用此方法来检测类之间的关联。

21210

详解pandas绘制矩阵散点图(scatter_matrix)的方法

使用散点图矩阵图，可以两两发现特征之间的联系 pd.plotting.scatter_matrix(frame, alpha=0.5, c,figsize=None, ax=None, diagonal...', density_kwds=None,hist_kwds=None, range_padding=0.05, **kwds) 1、frame，pandas dataframe对象 2、alpha，...相关的字典参数 8、hist_kwds，与hist相关的字典参数 9、range_padding，(float, 可选)，图像在x轴、y轴原点附近的留白(padding)，该值越大，留白距离越大，图像远离坐标原点...=y_train,figsize=(15,15),marker='o',hist_kwds={'bins':20},s=60,alpha=.8) plt.show() 到此这篇关于详解pandas绘制矩阵散点图...(scatter_matrix)的方法的文章就介绍到这了,更多相关pandas scatter_matrix矩阵散点图内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

3.9K30

实战 | 用 Python 选股票，据说可以多挣个20%

数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中，我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式。...它告诉我们该数据一共有20行，索引是时间格式，日期从2015年1月5日到2015年1月30日。总共有14列，并列出了每一列的名称和数据格式，并且没有缺失值。...时间序列图 以时间为横坐标，每日的收盘价为纵坐标，做折线图，可以观察股价随时间的波动情况。这里直接使用DataFrame数据格式自带的做图工具，其优点是能够快速做图，并自动优化图形输出形式。...下面挑选了部分代表性的指标，并使用pandas.scatter_matrix()函数，将各项指标数据两两关联做散点图，对角线是每个指标数据的直方图。...goog = web.DataReader("GOOG", "yahoo", start, end) #修改索引和列的名称，以适应本文的分析 goog.index.rename('date', inplace

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