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python导入excel数据画散点图_excel折线图怎么做一条线

as plt 绘制简单折线 pandas操作Excel表单 数据准备，有一个Excel文件：lemon.xlsx有两个表单，表单名分别为：Python 以及student， Python的表单数据如下所示...scatter，并向它传递x,y坐标，并可使用参数s指定点的大小 plt.scatter(2,4,s=20) 2）绘制一系列点，向scatter传递两个分别包含x值和y值的列表 x_values=[1,2,3,4,5...] y_values=[1,4,9,16,25] plt.scatter(x_values,y_values,s=20) 3）设置坐标轴的取值范围：函数axis（）要求提供四个值，x,y坐标轴的最大值和最小值...这些代 码将y值较小的点显示为浅蓝色，并将y值较大的点显示为深蓝色。...''' x = list(range(1,len(df)+1)) #[1,24) # 读取指定的单列也就是 datas列，数据会存在列表里面 y = df['datas'] # for 循环输出数据行数

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【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（上篇）

，并分别添加图例 plt.plot(x1, y1, label='组1', color='blue') plt.plot(x2, y2, label='组2', color='green') # 显示图例...# 绘制图表 plt.plot(x, y) # 设置坐标轴的范围 plt.xlim(0, 6) # X 轴的范围 plt.ylim(0, 30) # Y 轴的范围 # 设置 X 轴和 Y 轴的刻度...pandas 和 matplotlib 的结合可以帮助我们快速地将数据可视化展示。...4.2 绘制多个数据系列 有时候我们需要在同一个图表中展示多个数据系列，来进行对比或分析。我们可以通过在 matplotlib 中绘制多个数据线来实现这一点。...plt.legend()：显示图例，以便区分不同的产品线。 通过这个例子，我们学会了如何在同一个图表中绘制多个数据系列，这在多维数据的分析中非常有用。

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    数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

    数据导入与预处理-拓展-pandas可视化 1. 折线图 1.1 导入数据 1.2 绘制单列折线图 1.3 绘制多列折线图 1.4 绘制折线图-双y轴 2....df = df.cumsum() df 输出为： 1.2 绘制单列折线图 绘制 df 第一列的折线图 # 绘制 df 第一列的折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为：...1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图｜子图 # 将 df 的四列分别放在四个子图上 df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为：...df 的四列分别放在一个图上 # 折线图｜绘制 df 全部列的折线图 # 同时指定 画布大小 标题 显示网格线 x轴标签 y轴标签 轴字体大小 df.plot(figsize=(10, 6), #...# s=df4["c"] * 200 让散点的大小随着值变化 df4.plot.scatter(x="a", y="b", figsize=(8, 6), s=df4["c"] * 200) plt.show

    3.1K20

    使用Plotly创建带有回归趋势线的时间序列可视化图表

    数据 为了说明这是如何工作的，让我们假设我们有一个简单的数据集，它有一个datetime列和几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。...列可以是数字、类别或布尔值，但是这没关系。 注意:初始部分包含用于上下文和显示常见错误的代码，对于现成的解决方案，请参阅最后的GitHub的代码。...读取和分组数据 在下面的代码块中，一个示例CSV表被加载到一个Pandas数据框架中，列作为类型和日期。类似地，与前面一样，我们将date列转换为datetime。...有人想要在条形图中添加趋势线，当我们使用Plotly Express来生成趋势线时，它也会创建数据点——这些数据点可以作为普通的x、y数据访问，就像dataframe中的计数一样。...在对数据分组之后，使用Graph Objects库在每个循环中生成数据并为回归线绘制数据。 结果是一个交互式图表，显示了每一类数据随时间变化的计数和趋势线。

    5.1K30

    十七.可视化分析之Matplotlib、Pandas、Echarts入门万字详解

    plt.plot(X, X0.5, label="y=x0.5")表示调用plot()绘图，参数分别为X坐标、Y坐标和标签label。...从给出的一堆随机点（包含x、y坐标）中调用scatter()绘制散点图，代码如下。...代码中调用np.random.rand(90,2)函数随机成才90个二维数组，分别对应90个点，其中x[indx1,0]表示获取第一维坐标作x轴，x[indx1,1]表示获取第二维坐标作y轴。...= 40) 代码表示绘制类标（label）为1的散点，其他参数包括x值和y值，设置点样式（marker= ‘x’）为叉形，设置颜色（color = ‘r’）为红色，粗细为40。...---- 2.绘制柱状图和直方图 下面针对贵阳的商品房房价数据集进行柱状图绘制，调用Pandas提供的plot()函数。

    2.5K30

    【机器学习数据预处理】数据准备

    如表所示，数据源A中的ID字段和数据源B中的ID字段分别描述的是菜品编号和订单编号，即描述的是不同的实体。 （2）异名同义   两个名称不同的字段所代表的实际意义是一致的。   ...假设变量 x 和 y 分别可以表示为 \{x_1,x_2,⋯,x_n\} 和 \{y_1,y_2,⋯,y_n\} ， x 和 y 之间的Pearson相关系数如下。...假设变量 x 和 y 分别可以表示为 \{x_1,x_2,⋯,x_n\} 和 \{y_1,y_2,⋯,y_n\} ， x 和 y 之间的Spearman相关系数如下。...y_i+\frac{x-x_i}{x_{i+1}-x_i}y_{i+1} \end{aligned} 分段线性插值在插补速度和误差方面取得了很好的平衡，插值函数具有连续性，然而由于在已知点的斜率是不变的...主键合并数据   主键合并即一个或多个键将两个数据集的行连接起来，如果两张包含不同字段的表含有同一个主键，那么可以根据相同的主键将两张表拼接起来，结果集列数为两张标的列数和减去连接键的数量，如图所示。

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    百川归海，四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

    relplot(x,y,data)默认是画出两个变量x,y的散点图以体现data中x列和y列的数据关系。...relplot默认绘制的是散点图，设置参数kind="line"可以将点连成线，也就是绘制折线图表示x和y的关系。...sns.regplot(x,y,data)用于绘制散点+回归曲线图，默认包含置信区间，主要还是线性回归。...：是否使用逻辑回归；•marker：散点的标记字符；•color：控制散点和回归线的颜色； regplot()进行非线性回归的代码如下，主要是改了order参数，示例数据建的是一个y=x^3的数据集。...同样的数据列，绘制为小提琴图效果如下： sns.catplot(x='time',y='tip',data=tips,kind='violin') kind='point'绘制包含置信区间的点+折线图

    3.1K30

    Python数据分析及可视化-小测验

    x_list是x轴标记点，数据类型为列表；xticks_list是x轴标记点显示值，数据类型为列表； rotation设置为90，是x轴标记点显示值以右边为轴逆时针旋转90度。...然后根据每笔订单的总金额和每笔订单购买商品的总数量画出散点图（总金额为x轴，商品总数为y轴)。 先将chipo这个变量深度拷贝给c变量，这样可以避免影响原数据，使代码每次都能成功运行。...定义函数drawScatter用于绘制散点图，传入4个参数：数据group、处于画板的位置subplot、标题title、散点颜色。...组合散点图.png 3.6 第六步：在同一图中绘制出女性与男性中吸烟与不吸烟顾客的消费金额与小费之间的散点图关系 在有2组散点的散点图当中，第1组散点默认为橘黄色，第2组散点默认为天蓝色。...baby_df = pd.read_csv('datasets/US_Baby_names_right.csv') baby_df.info() 5.3 第三步：写出删除 Unname:0和Id列数据的两种方法

    2.2K20

    10个实用的数据可视化的图表总结

    ax = df.plot.hexbin(x='sepal_width', y='sepal_length', gridsize=20,color='#BDE320') 我考虑了上一节的数据集来绘制上面的六边形分箱图...Pandas 允许我们绘制六边形 binning [2]。我已经展示了用于查找 sepal_width 和 sepal_length 列的密度的图。...其他库，如 matplotlib、seaborn、bokeh（交互式绘图）也可用于绘制它。 3、等高线密度图（Contour ） 二维等高线密度图是可视化特定区域内数据点密度的另一种方法。...在 QQ 图中，两个 x 轴值均分为 100 个相等的部分（称为分位数）。如果我们针对 x 和 y 轴绘制这两个值，我们将得到一个散点图。 散点图位于对角线上。这意味着样本分布是正态分布。...7、点图 下图中有一些名为误差线的垂直线和其他一些连接这些垂直线的线。让我们看看它的确切含义。

    2.4K50

    基于seaborn绘制多子图

    这个库的优势之一是能够直接操作Pandas数据框架，因此可以轻松地从DataFrame对象中提取数据，并且自动适应数据的特征来调整图表的外观。...FacetGrid绘图的x和y参数必须为DataFrame的列的名字。...，hue表示颜色的分组第二行：sns.scatterplot表示绘制散点图，使用total_bill和tip两个字段绘制，alpha表示散点的透明度第三行：表示添加图例，右侧的smoker(No-Yes...：In 20:g = sns.PairGrid(tips) g.map(sns.scatterplot)图片对角线绘制不同图形在对角线和非对角线分别绘制不同的图形：In 21:g = sns.PairGrid...iris, vars=["sepal_length", "sepal_width"], hue="species")g.map(sns.scatterplot)g.add_legend()图片上三角、下三角和对角线分别绘制不同类型的图

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    Python实现箱线图

    matplotlib中的箱线图命令boxplot只需一个统计数据数组即可绘图，在传入后，x轴变为与数据对应的列数，而且不能再使用set_xlim、set_xticks等命令更改x轴样式。...若是二维数组，则按照列数分别统计，例如： data=np.random.rand(12).reshape(4,3)*10 ax.boxplot(data)   这里我们创建了一个四行三列的二维数组，则生成三个箱线图以对应三列数据...： long_df=pd.melt(df,id_vars=['时间'],var_name='县市',value_name='降水量')   然后使用seaborn提供的箱线图绘图命令直接绘制，指定x为三个地区...'县市',y='降水量',width=0.2,flierprops={"marker": "x"}) ax.xaxis.grid(True)   如果需要添加原始数据点，seaborn提供了一个抖动散点绘图命令...stripplot，可以尽量避免原始数据之间的遮挡并绘制原始数据点： sns.stripplot(long_df,x='县市',y='降水量',size=2,color=".3")

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    Python数据可视化入门教程

    ，Pandas 适用于处理与 Excel 表类似的表格数据，以及有序和无序的时间序列数据等。...Pandas 的主要数据结构是 Series（一维数据）和 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例，使用pandas进行数据分析流程包含数据整理与清洗...数据结构紧密集成，用于绘制有吸引力和信息丰富的统计图形的高级界面。...Seaborn 可用于探索数据，它的绘图功能对包含整个数据集的数据框和数组进行操作，并在内部执行必要的语义映射和统计聚合以生成信息图，其面向数据集的声明式 API可以专注于绘图的不同元素的含义，而不是如何绘制它们的细节...如何绘制图表，同时引申matplotlib库的使用，并且介绍Seaborn和Pyecharts这两个数据可视化库，加以了解Python数据可视化内容，同时在数据可视化中学习多表绘制和设置全局变量，相信通过以上的学习

    2.4K40

    教你预测北京雾霾，基于keras LSTMs的多变量时间序列预测

    下面的脚本处理顺序： 加载原始数据集； 将日期时间合并解析为Pandas DataFrame索引； 删除No（序号）列，给剩下的列重新命名字段； 替换空值为0，删除第一个24小时数据行。...五、数据展示 加载pollution.csv文件，分别单独绘制每一特征分布图表。 风向这一特征是类别特征，不需要绘图的。...下面的示例将数据集拆分为训练集和测试集，然后将训练集和测试集分别拆分为输入和输出变量。..., train_y.shape, test_X.shape, test_y.shape) 执行上面代码后，打印出训练集和测试集输出、输出数据的规格。...最后，我们通过在fit()函数中设置validation_data参数来跟踪训练期间的训练和测试损失。 在运行结束时，绘制训练和测试损失趋势线。

    1.2K31

    Seaborn + Pandas带你玩转股市数据可视化分析

    散点图看相关性 散点图表示因变量（Y轴数值）随自变量（X轴数值）变化的大致趋势，从而选择合适的函数对数据点进行拟合；散点图中包含的数据越多，比较的效果也越好。...结构化多绘图网格 当您想要在数据集的子集中分别可视化变量的分布或多个变量之间的关系时，FacetGrid[1]类非常有用。一个FacetGrid可以与多达三个维度可以得出：row，col，和hue。...PairGrid 成对关系子图 子图网格，用于在数据集中绘制成对关系。 此类将数据集中的每个变量映射到多轴网格中的列和行。...然后，假设数据集中的每个样本都通过弹簧连接到这些点中的每个点，弹簧的刚度与该属性的数值成正比（将它们标准化为单位间隔）。样本在平面上的沉降点（作用在样本上的力处于平衡状态）是绘制代表样本的点的位置。...如果时间序列不是随机的，则一个或多个自相关将明显为非零。图中显示的水平线对应于95％和99％的置信带。虚线是99％置信带。

    6.8K40

    python数据科学系列：seaborn入门详细教程

    它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。 ?...，后面的x、y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是scatter还是line...lineplot lineplot不同于matplotlib中的折线图，会将同一x轴下的多个y轴的统计量（默认为均值）作为折线图中的点的位置，并辅以阴影表达其置信区间。...绘图接口有stripplot和swarmplot两种，常用参数是一致的，主要包括： x，散点图的x轴数据，一般为分类型数据 y，散点图的y轴数据，一般为数值型数据 hue，区分维度，相当于增加了第三个参数...统计(估计)图 pointplot pointplot给出了数据的统计量（默认统计量为均值）和相应置信区间（confidence intervals，默认值为95%，即参数ci=95），并以相应的点和线进行绘图显示

    14.5K68

    （数据科学学习手札74）基于geopandas的空间数据分析——数据结构篇

    2 数据结构 geopandas作为pandas向地理分析计算方面的延拓，基础的数据结构延续了Series和DataFrame的特点，创造出GeoSeries与GeoDataFrame两种基础数据结构...x, y)用于创建单个点对象 gpd.GeoSeries([geometry.Point(0, 0), geometry.Point(0, 1),...对象的GeoSeries # 这里shapely.geometry.LineString([(x1, y1), (x2, y2), ...])用于创建多点按顺序连接而成的线段 gpd.GeoSeries...图31 2.2.2 GeoDataFrame数据索引 　　作为pandas.DataFrame的延伸，GeoDataFrame同样支持pandas.DataFrame中的.loc以及.iloc对数据在行...、列尺度上进行索引和筛选，这里我们以geopandas自带的世界地图数据为例： world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres

    2.8K20

    Part3-1.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像（附完整代码）

    V_n = (x_n, y_s + 1) \\ V_sc = (x_c - x_s, y_c - y_s) 更详细点说： 因为两个向量的点积和它们的模（magnitude）的乘积之间的比和这两个向量之间的...计算建筑物各边的中心点：遍历建筑物的所有边，计算每条边的中心点。如果建筑物的每条边由点A和点B定义，那么中心点C的坐标是 ((A.x + B.x) / 2, (A.y + B.y) / 2)。...❗注意，第一个点和最后一个点是相同的。所以要包含没有重复点的顶点的列表，需要使用polygon.interiors[0].coords[:-1]。...1, color='red') # 绘制中心点 ax.plot(pointc.x, pointc.y, marker='o', color='red', markersize=5) # 绘制道路上的点...首先用pandas读取保存有经纬度、朝向和建筑id的表格数据（此时读取的测试数据，不代表最终结果）： import pandas as pd df = pd.read_csv(r'../5-ArcgisPro

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