在Pandas Plot上绘制图例_使用pandas.plot实现透明图例_如何使用df.plot在Python上移动图例？ - 腾讯云开发者社区

这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括：运行最新版本的 Python...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。...要在 x 轴上绘制按年份和每个党派分组的柱状图，我只需要这样做： import matplotlib.pyplot as plt ax = df.plot.bar(x='year') plt.show(...) 只有四行，这绝对是我们在本系列中创建的最棒的多条形柱状图。

6.8K2 0

原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

从技术上讲，Pandas 的 plot() 方法通过 kind 关键字参数提供了一组绘图样式，以此来创建美观的绘图。kind 参数的默认值是行字符串值。...事实上，Pandas 通过为我们自动化大部分数据可视化过程，使绘图变得像编写一行代码一样简单。导入库和数据集在今天的文章中，我们将研究 Facebook、微软和苹果股票的每周收盘价。...%matplotlib 内联魔法命令也被添加到代码中，以确保绘制的数字正确显示在笔记本单元格中： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...探索和可视化数据了，开始吧折线图 plot 默认图就是折线图，它在 x 轴上绘制索引，在 y 轴上绘制 DataFrame 中的其他数字列。...='%.f', subplots=True, figsize=(14,8)) Output: 散点图散点图在 x 和 y 轴上绘制数据点以显示两个变量之间的相关性。

4.5K5 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Python数据可视化入门教程

有时候，要在一张图表上绘制多条线。...plt.plot命令后继续加另一个plt.plot命令，可以在一张图上做另一条线。...B') plt.plot(x,y3,label='C') plt.plot(x,y4,label='D') plt.legend()#显示图例多表绘制下面介绍在一张图表的不同位置绘制不同的线型...Seaborn 官网http://seaborn.pydata.org/ Seaborn 是一个基于matplotlib的 Python 数据可视化库，它建立在matplotlib之上，并与Pandas...绘制地图 Pyecharts有着丰富的图表素材，支持链式调用，如下是使用Pyecharts的地理图表功能，空间上直观显示数据可视化效果。

2.3K4 0

Python数据分析实战（3）Python实现数据可视化

pandas 是在matplotlib的基础上实现画图的，官网为https://pandas.pydata.org/。...x、y数组传递给plot之后，用关键字参数指定各种属性： label 给所绘制的曲线取一个名字，用于在图示（legend）中显示；在字符串前后添加$符号，就会使用内置的latex引擎绘制数学公式。...pandas.Series.plot()的常见参数及说明如下：参数说明参数说明 label 用于图例的标签 ax 要在其上进行绘制的matplotlib subplot对象，如果没有设置，则使用当前...DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线，并自动创建图例。...数据点被拆分到离散的、间隔均匀的面元中，绘制的是各面元中数据点的数量。调用Series.hist()即可实现，在之后调用plot时加上参数kind='kde'即可生成一张密度图。

4.3K2 0

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....'标题',) 图例通过参数legend可以设置图例，默认是显示图例的，可以不显示或者显示的图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar(legend=False) # 图例倒序 df.plot.bar...# 绘图引擎 import pandas_bokeh pandas_bokeh.output_notebook() df.plot.bar(backend='pandas_bokeh') # 绘图引擎...# 柱状图bar df.plot.bar() （这里不做展示，前面案例中有）此外我们还可以绘制堆叠柱状图，通过设置参数stacked来搞定 # 堆叠柱状图 df.plot.bar(stacked=True...其他图表类型在常见图表中，有密度图和六边形箱型图绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1）本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

8.1K5 0

『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....图例通过参数legend可以设置图例，默认是显示图例的，可以不显示或者显示的图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar(legend=False) ?...# 绘图引擎 import pandas_bokeh pandas_bokeh.output_notebook() df.plot.bar(backend='pandas_bokeh') ?...# 柱状图bar df.plot.bar() （这里不做展示，前面案例中有）此外我们还可以绘制堆叠柱状图，通过设置参数stacked来搞定 # 堆叠柱状图 df.plot.bar(stacked=True...其他图表类型在常见图表中，有密度图和六边形箱型图绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1）本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/

7.8K4 0

用Python的Pandas和Matplotlib绘制股票唐奇安通道，布林带通道和鳄鱼组线

在第9行里，通过rolling(window=20)方法得到了过去20天的最高价集合，在此基础上通过max()方法得到了过去20天的最高价，随后用第10行的plot方法绘制了上阻力线。...随后用同样的方法，用第11行和第12行的代码计算并绘制了下支撑线。在第13行里，设置了中心线为上阻力线和下支撑线的均值，并在第14行绘制了中心线。...由于在绘制上阻力线、下支撑线和中心线的时候都通过label参数设置了图例，随后在第17行用legend方法绘制了图例效果。...完成计算后，是通过第13行到第15行的plot方法绘制三条线，同时用label参数设置了图例。运行本范例，能看到如下图所示的效果。...36行到第38行的代码里，是通过plot方法绘制了三条鳄鱼组线，同时通过color参数分别设置了颜色，通过label参数设置了图例。

1.6K4 0

在gpu上运行Pandas和sklearn

当涉及大量数据时，Pandas 可以有效地处理数据。但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快，但处理大量数据仍然效率不高。在以前过去，GPU 主要用于渲染视频和玩游戏。...Nvidia的开源库Rapids，可以让我们完全在 GPU 上执行数据科学计算。在本文中我们将 Rapids优化的 GPU 之上的DF、与普通Pandas 的性能进行比较。...我们将从在安装开始，请根据步骤完成整个过程。开启GPU 在菜单栏Colab 的“Runtime”选项中选择“Change runtime type”。然后选择GPU作为硬件加速器。...重新启动后运行下面命令，确定安装是否成功: import condacolab condacolab.check() 下面就是在colab实例上安装Rapids了 !...Pandas的几乎所有函数都可以在其上运行，因为它是作为Pandas的镜像进行构建的。与Pandas的函数操作一样，但是所有的操作都在GPU内存中执行。

1.5K2 0

超硬核的 Python 数据可视化教程！

第三步是在第二步的基础上,为了使图形更加清晰明了，做的修饰工作。具体参数都可以在制图函数中找到。...添加图例图例legend是另一种用于标识图标元素的重要工具。可以在添加subplot的时候传入label参数。...text函数可以将文本绘制在指定的x，y坐标位置，还可以进行自定义格式 plt.plot(np.random.randn(1000).cumsum()) plt.text(600,10,'test ',...轴上使用对数标尺 DataFrame.plot方法的参数 DataFrame除了Series中的参数外，还有一些独有的选项。...subplots：将各个DataFrame列绘制到单独的subplot中 sharex，sharey：共享x，y轴 figsize：控制图像大小 title：图像标题 legend：添加图例，默认显示

4.9K5 1

数据科学 IPython 笔记本 8.9 自定义图例

# 直线是 plt.Line2D 实例的列表 plt.legend(lines[:2], ['first', 'second']); 我通常在实践中发现使用第一种方法更清晰，将标签应用于你想要在图例上显示的绘图元素...我们想要一个标识点大小比例的图例，我们将通过绘制一些没有条目的标记数据来实现它： import pandas as pd cities = pd.read_csv('data/california_cities.csv...通过绘制空列表，我们创建了带标签的绘图对象，由图例拾取，现在我们的图例告诉我们一些有用的信息。此策略可用于创建更复杂的可视化。...多个图例有时在设计绘图时，你需要在同一轴域上添加多个图例。不幸的是，这对 Matplotlib 并不容易：通过标准的legend接口，只能为整个绘图创建一个图例。...如果你检查一下ax.legend()的源代码（回想一下你可以在 IPython 笔记本中使用ax.legend??

1.8K2 0

Pandas绘图之Series和Dataframe

= Series(np.random.randn(10)).cumsum() 直接绘制s1的图像： ?...显示格栅 grid参数默认为False，修改其值为True可以在图像中显示格栅： ? 增加图例和标题 label参数可以指定图像的图例，title参数可以指定图像的标题。...指定label后必须执行plt.legend()才能显示图例： ? 设置图像风格 style可以设置图像线条的风格，虚线、实线、点等： ?...0x3 在一张图中画两个series数据在一个图像中 s1 = Series(np.random.randn(10)).cumsum() s2 = Series(np.random.randn(10)...(1,10,40).reshape(10,4),columns=['A','B','C','D']) df.plot() 1234567 import numpy as npimport pandas

2.3K1 0

Python3快速入门（十六）——Mat

6、图例设置图例设置有两种方法，一种是分别在plot函数中使用label参数指定，再调用plt.legend()方法显示图例；一种是直接在legend方法中传入字符串列表设置图例。...使用legend函数设置图例时，参数如下：图例名称列表：传递的图例名称列表必须与曲线绘制顺序一致。 loc：用于设置图例标签的位置，matplotlib预定义了多种数字表示的位置。...多条曲线绘制：多次调用plot函数可以在图上绘制多条曲线。...可以在一个plot函数中传入多对X,Y值，在一个图中绘制多个曲线。...4、Pandas绘图可以直接使用Pandas的Series、DataFrame实例的plot直接进行绘图。

1.2K1 0

python数据科学系列：matplotlib入门详细教程

与subplot、axes在面向对象和plt两类绘图接口间的区别类似，GridSpec在面向对象时的接口为add_gridspec()。这里直接给出官网的一个绘制图例，具体可查看官方示例代码： ?...应用plt.GridSpec实现复杂多子图绘制 05 自定义配置实际上，前述在配置图例过程中，每次绘制都需要进行大量自定义代码设置（这也是matplotlib的一个短板），在少量绘图工作时尚可接受，但在大量相似绘图存在重复操作时...contour，实际上是一个伪3D图形，仍然是在2维空间绘图，但可以表达3维信息。例如在机器学习中，contour常用于绘制分类算法的超平面 ?...如果需要绘制真3D图形，则需要额外导入matplotlib专用3D绘图库：mpl_toolkits，包括3D版的Axes对象和常用图表的3D版： plot3D，3D版plot，可用于绘制3维空间的折线图或点图...为此，在matplotlib基础上产生了一些封装更为便捷的可视化库，实现更为简单易用的接口和美观的图表形式，包括： pandas.plot，一个最直接的对matplotlib绘图的封装，接口方法非常接近

2.5K2 2

数据分析中的可视化-常见图形

工具：matplotlib,pandas import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame...image.png 柱形图：柱状图绘制的是x坐标对应的y取值，在plot代码中加入kind=‘bar’就可以得到垂直柱状图，‘barh’则是水平柱状图。...数据点被分割到离散的，间隔均匀的面元中，绘制的是各个面元中数据点的数量。其中参数bins表示面元的单位，可以用normed设置是否进行归一化。密度图：密度图经常和直方图绘制在一起。...调用plot时在kind设置为‘kde’就可以生成密度图。散布图：散布图是观察两个一维数据序列之间关系的有效手段。散布图也被成为散布图矩阵，它还支持在对角线上放置各个序列的直方图或者密度图。...image.png 图中(上)是直方图和密度图, (下)是散点图: ? image.png 散布图, 对角线是数据的密度图: ? image.png 散布图, 对角线是直方图: ?

1.4K2 0

数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行和列的标签。...DataFrame的plot方法在同一个子图中将每一列绘制为不同的折线，并自动生成图例(见图9-14)： In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4...alpha 图片不透明度(从0到1) kind 可以是 'area'、 'bar'、 'barh'、 'density'、'hist'、 'kde'、 'line'、 'pie' logy 在y轴上使用对数缩放...▲图9-25 statsmodels macro数据的成对图矩阵你可能会注意到plot_ksw参数，这个参数使我们能够将配置选项传递给非对角元素上的各个绘图调用。...06 其他Python可视化工具和开源代码一样，在Python语言下创建图形的选择有很多(太多而无法一一列举)。自从2010年以来，很多开发工作都集中在创建web交互式图形上。

5.2K4 0

《利用Python进行数据分析·第2版》第9章绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

（中文第一版这里把best错写成了beat）注解以及在Subplot上绘图除标准的绘图类型，你可能还希望绘制一些子集的注解，可能是文本、箭头或其他图形等。...9.2 使用pandas和seaborn绘图 matplotlib实际上是一种比较低级的工具。...要绘制一张图表，你组装一些基本组件就行：数据展示（即图表类型：线型图、柱状图、盒形图、散布图、等值线图等）、图例、标题、刻度标签以及其他注解型信息。在pandas中，我们有多列数据，还有行和列标签。...自从2010年，许多开发工作都集中在创建交互式图形以便在Web上发布。...下一章，我们将重点放在pandas的数据聚合和分组操作上。

7.4K9 0

利用Python绘图和可视化（长文慎入）

(2)添加图例图例（legend）是另一种用于标识图表元素的重要工具。添加图例的方式有二。最简单的是在添加subplot的时候传入label参数： ?...6、注释以及在Subplot上绘图除标准的图表对象之外，你可能还希望绘制一些自定义的注释（比如文本、箭头或其他图形等）。注释可以通过text、arrow和annotate等函数进行添加。...这对在Web上提供动态生成的图片是很实用的。Figure.savefig方法的参数及说明如下所示： ?...9、pandas中的绘图函数不难看出，matplotlib实际上是一种比较低级的工具。...DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线，并自动创建图例，如下所示： ?

8.4K7 0

python数据分析工具之 matplotlib详解

这就是利用面向对象的方式绘图，在交互模式中可以看到，每画一个图就是产生一个对象，最后再显示出来。 ? 绘图样式 ?...图例通过legend可以设置图例，同时通过参数的调整可以细腻的设置图例的位置、形式等。...如果设置线型为点线结合，那么将绘制出连续的线，对应点处为所设置的点型。...三维图基础三维图 matplotlib 中绘制三维图用到 mplot3d 包。导入 mplot3d 包后，可以利用 projection 参数，控制绘制三维图。...俯仰角度：x-y 平面的旋转角度方位角度：沿着 z 轴顺时针旋转角度 pandas绘图上篇文章讲述了 pandas 的基本用法，pandas 是数据分析中最重要的工具之一，这里补充一下 pandas

2.3K2 0

干货案例 | Pandas数据可视化怎么做？

seaborn 是建构于matplotlib基础上，能满足绝大多数可视化需求。更特殊的需求还是需要学习matplotlib。...#grid绘制格线 df.plot(x='Month', y='Tmax', kind='line', grid=True) plt.show() ?...多个y值上面的折线图中只有一条线，如何将多个y绘制到一个图中，比如Tmax， Tmin。 df.plot(x='Month', y=['Tmax', 'Tmin']) plt.show() ?...上图绘制有两个小问题： legend图例不应该显示月份的显示用数字不太正规 df.index = ['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep...style 图的风格查看plot参数可以使用help import pandas as pd help(pd.DataFrame.plot) ?

2.6K3 0

Pandas知识点-绘制统计图

用DataFrame对象绘制折线图时，有多组数据，调用plot()方法会自动绘制出条折线图，并且自动设置好图例，比matplotlib方便很多。...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。...在Pandas中，绘制图形除了在plot()中指定kind参数外，还可以通过plot链式调用对应的方法，如plot.scatter()表示绘制散点图，后面绘制柱状图、直方图、饼图等也可以用链式调用的方式...当然，在设置x轴刻度值，y轴刻度值，数值标签等时要注意方向的转换。六、绘制直方图使用plot链式调用hist()方法，或在plot()中设置kind为hist，都可以绘制直方图。...如果需要显示图例，使用plt对象的legend()方法设置即可。七、绘制饼图使用plot链式调用pie()方法，或在plot()中设置kind为pie，都可以绘制饼图(扇形图)。

3.5K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

Python数据可视化入门教程

Python数据分析实战（3）Python实现数据可视化

一文掌握Pandas可视化图表

『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

用Python的Pandas和Matplotlib绘制股票唐奇安通道，布林带通道和鳄鱼组线

在gpu上运行Pandas和sklearn

超硬核的 Python 数据可视化教程！

数据科学 IPython 笔记本 8.9 自定义图例

Pandas绘图之Series和Dataframe

Python3快速入门（十六）——Mat

python数据科学系列：matplotlib入门详细教程

数据分析中的可视化-常见图形

数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

《利用Python进行数据分析·第2版》第9章绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结

利用Python绘图和可视化（长文慎入）

python数据分析工具之 matplotlib详解

干货案例 | Pandas数据可视化怎么做？

Pandas知识点-绘制统计图

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐