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Python数据分析---matplotlib可视化(-空气质量)

偶然看到网上国家统计数据,利用Python数据分析自己做了几种图表练习。主要采用Pandas来做数据统计,matplotlib来做图表可视化。 image.png 下面图表数据来源于网络。... 2018年各地市月度NO2平均值.png 2018年各地市月度PM10平均值.png 2018年各地市月度PM25平均值.png 2018年各地市月度SO2平均值.png 2018年各地市月度优良天数...minor", bottom=False, left=False) return im, cbar def annotate_heatmap(im, data=None, valfmt="{x:...This should either use the string format method, e.g. "$ {x:.2f}", or be a `matplotlib.ticker.Formatter...g=df22.groupby(['月份','城市名'],sort=False).first() months = g.index.unique(level='月份').map(lambda x:

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Python数据分析---matplotlib可视化(-污染物排放)

偶然看到网上国家统计数据,利用Python数据分析自己做了几种图表练习。主要采用Pandas来做数据统计,matplotlib来做图表可视化。 image.png 下面图表数据来源于网络。... 2018年各地市氮氧化物月度排放量(省辖市).png 2018年各地市氮氧化物月度排放量(市辖区).png 2018年各地市二氧化硫月度排放量(省辖市).png 2018年各地市二氧化硫月度排放量...minor", bottom=False, left=False) return im, cbar def annotate_heatmap(im, data=None, valfmt="{x:...This should either use the string format method, e.g. "$ {x:.2f}", or be a `matplotlib.ticker.Formatter...str(x)+'月') citys = g.index.unique(level='城市名') colStr='%s年%s_%s'%(year,colName,regionType)

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matlab绘制figurex y轴特殊标签数据

数据分析Matlab用户最常见问题之一是如何在日期轴上绘制数据。很多时候,分析师最初会使用Excel处理数据,然后用相应工具去处理数据,分析数据。...Excel有一种在日期轴上绘制数据简单方法,但在Matlab中使用日期轴需要麻烦一点。...但matlab针对这种特殊情况也有对应一些函数,使用Matlab完成这项任务并不难,而且和大多数Matlab函数一样,它具有相当大通用性。...Matlab将datenum输出用于绘图上x数据。 例如,假设用户希望以6个月间隔绘制3年数据。首先要创建要绘制日期、月份和年份矢量。...之后,将这些矢量转换为日期数字,并根据数据绘制日期数字。接下来,将记号设置为与日期数字相对应,使用datestr将日期数字转换为日期字符串,并将记号标签设置为日期字符串。

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Python数据可视化:Matplotlib 直方图、箱线图、条形、折线图、散点图。。。

参考链接: Python Matplotlib数据可视化 plot折线图 介绍        使用Python进行数据分析,数据可视化是数据分析结果最好展示方式,这里从Analytic Vidhya...中找到相关数据,进行一系列图形展示,从中得到更多经验。       ...强烈推荐:Analytic Vidhya  Python数据可视化库  Matplotlib:其能够支持所有的2D作图和部分3D作图。能通过交互环境做出印刷质量图像。...Seaborn:基于Matplotlib,seaborn提供许多功能,比如:内置主题、颜色调色板、函数和提供可视化单变量、双变量、线性回归工具。其能帮助我们构建复杂可视化。 ...='%1.1f%%') plt.title('expense') plt.show()  # 10、 data = np.random.rand(4, 2) rows = list('1234')

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数据分析最有用25个 Matplotlib

作者:zsx_yiyiyi 50个Matplotlib汇编,在数据分析和可视化中最有用。此列表允许您使用PythonMatplotlib和Seaborn库选择要显示可视化对象。...抖动 通常,多个数据点具有完全相同XY值。结果,多个点相互绘制并隐藏。为避免这种情况,请稍微抖动点,以便您可以直观地看到它们。...边缘直方图 边缘直方图具有沿XY轴变量直方图。这用于可视化XY之间关系以及单独XY单变量分布。该如果经常用于探索性数据分析(EDA)。...7.边缘箱形 边缘箱与边缘直方图具有相似的用途。然而,箱线图有助于精确定位XY中位数,第25和第75百分位数。...分布式点 分布点显示按组分割单变量分布。点数越暗,该区域数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色,组真实定位立即变得明显。

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数据分析最有用25个 Matplotlib

50个Matplotlib汇编,在数据分析和可视化中最有用。此列表允许您使用PythonMatplotlib和Seaborn库选择要显示可视化对象。...抖动 通常,多个数据点具有完全相同XY值。结果,多个点相互绘制并隐藏。为避免这种情况,请稍微抖动点,以便您可以直观地看到它们。...边缘直方图 边缘直方图具有沿XY轴变量直方图。这用于可视化XY之间关系以及单独XY单变量分布。该如果经常用于探索性数据分析(EDA)。...7.边缘箱形 边缘箱与边缘直方图具有相似的用途。然而,箱线图有助于精确定位XY中位数,第25和第75百分位数。...分布式点 分布点显示按组分割单变量分布。点数越暗,该区域数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色,组真实定位立即变得明显。

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数据分析最有用25个 Matplotlib

50个Matplotlib汇编,在数据分析和可视化中最有用。此列表允许您使用PythonMatplotlib和Seaborn库选择要显示可视化对象。...抖动 通常,多个数据点具有完全相同XY值。结果,多个点相互绘制并隐藏。为避免这种情况,请稍微抖动点,以便您可以直观地看到它们。...边缘直方图 边缘直方图具有沿XY轴变量直方图。这用于可视化XY之间关系以及单独XY单变量分布。该如果经常用于探索性数据分析(EDA)。...相关 Correlogram用于直观地查看给定数据帧(或2D数组)中所有可能数值变量对之间相关度量。...分布式点 分布点显示按组分割单变量分布。点数越暗,该区域数据点集中度越高。通过对中位数进行不同着色,组真实定位立即变得明显。

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Python matplotlib绘制列表数据小提琴

本文介绍基于Python中matplotlib模块与seaborn模块,利用多个列表中数据,绘制小提琴(Violin Plot)方法。   ...小提琴作为一种将箱型与核密度分别所能表达信息相结合数据可视化,在数据分析中得以广泛应用;本文就详细介绍在Python中,对存储于多个列表(List)中数据,绘制小提琴方法。...# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Dec 1 18:55:01 2022 @author: fkxxgis """ import matplotlib.pylab...;li_1、li_2与li_3是三个列表,其各自元素个数可以相同,也可以不同,我们稍后需要分别对三者中数据绘制小提琴;plt.figure(dpi = 300)表示设置绘图DPI为300,其后第一句代码...接下来,我们即可通过sns.violinplot()函数绘制小提琴;这一函数还有很多参数,可以调整小提琴各项可视化配置,具体大家可以查看函数官方帮助文档。

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【Python】pyecharts 模块 ⑥ ( 绘制柱状 | pyecharts 绘制柱状步骤 | 柱状 xy 轴 翻转 | 柱状数据标签位置设置 )

= Bar() 再后 , 设置该 柱状 x 轴 和 y数据 , 调用 Bar#add_xaxis() 函数 , 设置 x数据 , 实际数据放在 列表 中 , 作为参数传递给该函数 ; 调用...Bar#add_yaxis() 函数 , 设置 y数据 , 第一个参数是柱状图标题 , 第二个参数 是 列表类型容器变量 , 表示 y数据 ; # 设置 x数据 bar.add_xaxis...: 二、柱状其它设置 ---- 1、柱状 x 轴 / y 轴 翻转 调用 Bar#reversal_axis() 函数 , 可以翻转 柱状 x 轴 和 y 轴 ; 代码示例 : """ pyecharts...import * # 创建柱状对象 bar = Bar() # 设置 x数据 bar.add_xaxis(["河北", "河南", "山东", "山西"]) # 设置 y数据 bar.add_yaxis...("GDP", [40391, 58887, 82875, 22870]) # 翻转 x 轴 / y 轴 bar.reversal_axis() # 生成柱状 bar.render() 打开运行后生成

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在单细胞数据分析中应用

是一个以颜色变化来显示数据可视化矩阵,Toussaint Loua在1873年就曾使用过热来绘制对巴黎各区社会学统计。我们就拿这张简单朴素来讲一下怎么看。...首先映入我们眼帘是有的地方是黑,有的地方是白(颜色),每一块颜色都有对应XY轴。言下之意,对象X属性Y值是用颜色表征。颜色聚集代表相应对象X属性Y具有相似性(模式,pattern)。...有时候我们还能看到对象X或者属性Y聚类结果也绘制在旁边,但是这就不属于部分了,因为他已经不热了(,就是有的地方冷,有的地方)。 ?...cluster可以看做是细胞聚类,Y基因,我们看到也是聚类了(很可能是手动,每一类基因作者都给出了注释)。所以这张关键是什么?细胞和基因及其顺序。...很好地将对象(X,一般是我们细胞)与它属性(Y,一般是我们基因)联系起来。 ? scanpy主题 在monocle2 中我们还看到一种将基因表达情况与细胞发育轨迹结合到一起。

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Matplotlib入门

散点图适用于三维数据集,但其中只有两位数据是比较需要,另外,散点图还可以看出极值分布情况。 优势:处理值分布和数据分簇区域。如果数据集中包含非常多点,那么散点图便是最佳图表类型。...(x,y) plt.title("从文件中加载数据并用matplotlib可视化") plt.show() 上面一段代码运行结果如下图所示: ?...图书搜索词',color='b') plt.legend() plt.xlabel("x轴-图书搜索词") plt.ylabel("y轴-搜索词排名") plt.title("图书词搜索排名")...image.png 让柱形按照y轴值大小排序后画出,因为网站传回数据已经排序好,只需要按x标签顺序画图即可。...("x轴-图书搜索词") plt.ylabel("y轴-搜索词排名") plt.title("图书词搜索排名") plt.show() 上面一段代码运行结果如下图所示: ?

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基于Spark数据可视化方法

从多数据源取得包含各种不同特征原始数据,然后执行机器学习算法或者复杂查询, 探索过程漫长. 4) 受到原有技术限制, 对小规模数据分析很难直接扩展到大数据分析. 5) 数据规模超过普通显示器可能提供有效像素点...是一种常用基本数据可视化技术,通常用颜色编码数值大小,并以矩阵或方格形式整齐排列,在二维平面或者地图上呈现数据空间分布,被广泛应用在许多领域.近年来,许多研究者成功地将应用在眼动数据可视分析上...并行计算大数据 经纬度换算 并行计算 在 Spark 平台上实现绘制,首先将经纬度坐标转换为对应不同瓦片上像素坐标.每个基站辐射范围可近似认为相同, 即每个基站(收集数据基站坐标)初始影响力近似相同...总结 本文提出数据可视化方法能够有效地解决前端绘制计算量大问题,通过在Spark平台上以瓦片为单位分层次并行计算, 将生成图存储在HDFS上,然后通过web服务器提供浏览器交互服务,...通过解决数据点和地图映射关系问题以及瓦片之间边缘问题,提供大数据绘方法, 以满足用户交互、协同和共享等多方面需求.该方法可以拓展到其他常用可视化方法,如ScatterPlot, Bar Chart

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Seaborn-让绘图变得有趣

数据集 Seaborn 从导入开始matplotlib。请注意,使用matplotlib版本3.0.3,而不是最新版本,因为存在一个会破坏并使其无效错误。然后,导入了seaborn。...,并且还包含一个不错图例,因此任何人都可以看到和理解该-应当是这样。...可以将其理解为该特定数据直方图,其中黑线是x轴,完全平滑并旋转了90度。 相关矩阵可帮助了解所有功能和标签如何相互关联以及相关程度。...该pandas数据框中有一个调用函数corr()生成相关矩阵,当把它输入到seaborn,得到了一个美丽。设置annot为True可确保相关性也用数字定义。...绘图本身对于获取手边数据本质非常有用。 sns.pairplot(dataset) Seaborn情节 上图包含大量信息,而且仅需一条命令即可获得。

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干货:12个案例教你用Python玩转数据可视化(建议收藏)

四重奏包含了四组统计特性一致数据。每个数据集有一些x值以及相对应y值,我们将在一个IPython Notebook中列出这些指标。如果你绘制出这些数据集,你将发现这些图表截然不同。...as np from tabulate import tabulate (2)定义以下函数来计算某一数据集中xy均值和方差、相关系数,以及斜率和每个数据线性拟合截距: def aggregate...: %matplotlib inline df = data.Weather.load() (3)定义以下函数,这个函数会显示气泡: def plot_data(x='TEMP', y='RAIN',...如你所见,在这个图形底部,还有可以平移和缩放图形装置。 07 创建 使用一组颜色在矩阵中可视化数据。最初,用于表示金融资产(如股票)价格。...for y in range(int(start_year), int(end_year),5)] (5)定义一个绘制包含了悬浮工具栏函数: def plot(year, source):

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12个案例教你用Python玩转数据可视化

每个数据集有一些x值以及相对应y值,我们将在一个IPython Notebook中列出这些指标。如果你绘制出这些数据集,你将发现这些图表截然不同。...numpy as np 8from tabulate import tabulate (2)定义以下函数来计算某一数据集中 xy 均值和方差、相关系数,以及斜率和每个数据线性拟合截距:...在下面的截图中,我们可以看到“Day of year 31”文本来自这个工具栏: 如你所见,在这个图形底部,还有可以平移和缩放图形装置。 七、创建 使用一组颜色在矩阵中可视化数据。...最初,用于表示金融资产(如股票)价格。Bokeh是一个Python包,可以在IPython Notebook中显示,或者生成一个独立HTML文件。 1....for y in range(int(start_year), int(end_year),5)] (5)定义一个绘制包含了悬浮工具栏函数: 1def plot(year, source):

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