首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在matplotlib中绘制分类数据时,避免将字符串解释为日期

,可以通过以下方法实现:

  1. 使用plt.plot()函数绘制折线图时,将字符串数据转换为数字编码。可以使用np.unique()函数获取唯一的分类标签,然后使用np.arange()函数生成对应的数字编码。最后,使用plt.xticks()函数将数字编码替换为原始字符串标签。
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设有一组分类数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

# 将分类数据转换为数字编码
category_codes = np.arange(len(categories))

# 假设有一组对应的数据值
values = [10, 20, 15, 25, 30]

# 绘制折线图
plt.plot(category_codes, values)

# 替换x轴刻度为原始字符串标签
plt.xticks(category_codes, categories)

# 显示图形
plt.show()
  1. 使用plt.bar()函数绘制柱状图时,同样可以使用数字编码替换字符串标签,并在绘制完柱状图后使用plt.xticks()函数替换刻度为原始字符串标签。
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设有一组分类数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']

# 将分类数据转换为数字编码
category_codes = np.arange(len(categories))

# 假设有一组对应的数据值
values = [10, 20, 15, 25, 30]

# 绘制柱状图
plt.bar(category_codes, values)

# 替换x轴刻度为原始字符串标签
plt.xticks(category_codes, categories)

# 显示图形
plt.show()

这样,就可以在matplotlib中绘制分类数据时避免将字符串解释为日期。对于其他类型的图表,也可以根据类似的思路进行处理。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

豆瓣图书评分数据的可视化分析

使用pandas库对爬取的数据进行清洗和处理,提取出需要的字段和特征。使用matplotlib库对处理后的数据进行可视化分析,绘制各种类型的图表,展示不同维度的评分分布和关系。...close:该方法爬虫结束被调用,我们可以在这里抓取到的数据保存为csv格式的文件。...response.xpath('//div[@id="db-tags-section"]/div[@class="indent"]/span/a/text()').getall() # 标签 # 数据添加到列表...去除空值和重复值,保证数据的完整性和唯一性。对部分字段进行类型转换,如评分和评分人数转换为数值类型,将出版年转换为日期类型。...对部分字段进行拆分或合并,如将作者拆分为中文作者和外文作者,标签合并为一个字符串。对部分字段进行分组或分类,如根据评分区间划分为高分、中等、低分三类,根据出版年划分为不同的年代。

43831

数据可视化(5)-Seaborn系列 | 柱状图countplot()

柱状图 seaborn.countplot()计数图、柱状图 解析:使用条形图(柱状图)显示每个分类数据的数量统计 函数原型 seaborn.countplot(x=None, y=None, hue...可选: x,y,hue:数据变量的名称(如上表,date,name,age,sex为数据字段变量名) 用于绘制数据的输入 data: DataFrame,数组或数组列表 用于绘图的数据集,如果x和y不存在...,则将其解释为 wide-form, 否则它被认为是 long-form order, hue_order:字符串列表 指定绘制分类级别,否则从数据对象推断级别 orient: v | h 图的显示方向...,如果希望绘图颜色与输入颜色规格完美匹配, 则将其设置为1 dodge:bool 使用色调嵌套,是否应沿分类轴移动元素。...countplot()的统计效果,必须设置kind="count" 当要对其他分类变量进行分组,使用catplot()比直接使用FacetGrid更加安全 """ sns.catplot(x="class

14.4K00

数据可视化(11)-Seaborn系列 | 小提琴图violinplot()

,则将其解释为 wide-form,否则它被认为是 long-form order, hue_order:字符串列表 指定绘制分类级别,否则从数据对象推断级别 bw:{'scott','silverman...实际内核大小将通过将比例因子乘以每个bin数据的标准差来确定。 cut:float 以带宽大小为单位的距离,用于密度扩展到超过极端数据点。...设置为0可将小提琴范围限制观测数据范围内 (即,与ggplot的trim=true具有相同的效果)。 scale:{“area”,“count”,“width”} 用于缩放每个小提琴宽度。...如果计数,小提琴的宽度按照该箱的观察次数进行缩放。...使用None绘制未经修饰的小提琴 split : bool 当使用带有两个级别的变量的色调嵌套split设置为True将为每个级别绘制一半小提琴。这样可以更容易比较分布。

12.8K10

解决利用plt.plot绘图,横坐标出现浮点小数而不是整数的情况(坐标轴刻度)

解决 利用plt.plot绘图,横坐标出现浮点小数而不是整数的情况(坐标轴刻度)使用matplotlib库的plt.plot函数进行绘图,有时会遇到横坐标出现浮点小数的情况,而我们希望的是整数刻度...实际应用,我们经常需要绘制某个指标随时间变化的趋势图。假设我们有一个电商网站,我们想要绘制每天的用户访问量变化情况,以便分析用户的活跃度。...然后,我们日期转换为matplotlib可以识别的格式,使用range(len(dates))作为横坐标的取值范围。...Python,plt.plot是matplotlib库中一个常用的函数,用于绘制折线图。折线图是一种常见的数据可视化方式,通过连接数据点形成折线来展示数据的趋势和变化。...运行代码后,我们可以看到一个简单的折线图,横坐标为1到5,纵坐标为对应的数据点。图表还包含了坐标轴标签、标题和图例。plt.plot是Pythonmatplotlib库中用于绘制折线图的函数。

1.2K30

关于“Python”的核心知识点整理大全46

matplotlib import pyplot as plt # 从文件获取最高气温 --snip-- # 根据数据绘制图形 fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(...图16-1显示了绘制的图表:一个简单的折线图, 显示了阿拉斯加锡特卡2014年7月每天的最高气温。 16.1.5 模块 datetime 下面图表添加日期,使其更有用。...天气数据文件,第一个日期第二行: 2014-7-1,64,56,50,53,51,48,96,83,58,30.19,--snip-- 读取该数据,获得的是一个字符串,因为我们需要想办法字符串...在这个示例,'%Y-' 让Python字符串第一个连字符前面的部分视为四位的年份;'%m-'让Python第二个连字符前 面的部分视为表示月份的数字;而'%d'让Python字符串的最后一部分视为月份的一天...然后,我们 包含日期信息的数据(row[0])转换为datetime对象(见2),并将其附加到列表dates末尾。 3处,我们日期和最高气温值传递给plot()。

11710

Python 数据可视化之山脊线图 Ridgeline Plots

在行为差异、特征工程和预测建模等场景,了解不同组之间的变量分布差异非常有用。在这些情况下,许多数据科学家更喜欢单一坐标轴上绘制组级分布图,例如直方图或密度图。...本文向您介绍一种紧凑而优雅的数据可视化工具:山脊线图。它以清晰的方式展示不同变量或变量类别的分布差异,帮助我们更好地理解数据的群体特征,从而获得更深入的洞察和启发。...ax : matplotlib axes 对象,默认为 None。 column:字符串或序列。如果传入参数,将用于数据限制为列的子集。 by:对象,可选项。用于划分不同组的变量分布的特征名称。...color:绘图中使用的一种或多种颜色。可以是字符串或任何可被 matplotib 解释为颜色的东西。通常传入颜色列表。...空间效率:通过单个图中堆叠,山脊线图可以有效地利用空间,避免了创建多个单独的密度图。 美观性:山脊线图视觉上吸引人,用不同的颜色和样式区分不同的组,使得数据更加生动和直观。

24400

一文速学-让神经网络不再神秘,一天速学神经网络基础-激活函数(二)

二元分类问题中,Sigmoid 函数的输出可以被解释为样本属于某一类别的概率。可导性: Sigmoid 函数在其定义范围内是连续可导的,这对于使用梯度下降等优化算法进行模型训练是有帮助的。...避免梯度消失问题: 反向传播过程,ReLU 的导数正区间是常数 1,这意味着梯度不会随着层数增加而消失。...多类别分类问题中,假设有 k 个类别,Softmax 函数的输出可以解释为输入属于每个类别的概率。输出向量的第 i 个元素就是输入属于第 i 个类别的概率。...为了保证数值稳定性,我们计算减去了输入向量的最大值。运行代码后,你看到输入向量经过 Softmax 函数转换后得到的概率分布,所有输出值都在 [0, 1] 范围内,且和为 1。...避免使用 Sigmoid 和 Tanh,尽管 Sigmoid 和 Tanh 激活函数一些情况下仍然有用,但它们容易引发梯度消失问题,并且深度网络不如 ReLU 及其变种效果好。

44631

Python中用matplotlib函数绘制股票趋势图

本文目录 安装包 读取数据文件 日期列设置为数据框索引 绘制股票趋势图 1 安装包 首先要在cmd安装绘图需要的matplotlib包,输入如下语句即可安装。...pip install matplotlib 2 读取数据文件 接着设置文件的存放目录,读取股票数据。...3 日期列设置为数据框索引 然后把数据日期设置为索引,并把索引日期转成时间格式。方便后续根据日期计算波动情况。...所以绘图时有些日期的收盘价被填充为0。 为了图形能更好地反映股票的波动趋势,可以人为对收盘价进行处理,比如以前多少天的平均收盘价当成当天的收盘价,以此来避免0值问题。...至此,Python绘制股票趋势图已介绍完毕,大家可以动手练习一下

4.5K20

python数据科学系列:seaborn入门详细教程

rugplot 这是一个不太常用的图表类型,其绘图方式比较朴素:即原原本本的变量出现的位置绘制相应坐标轴上,同时忽略出现次数的影响。 ? 2....例如:jointplotseaborn实际上先实现了一个名为JointGrid的类,然后调用jointplot即是调用该类实现。...这里以seaborn的小费数据集进行绘制,得到如下回归图表: ? 5. 矩阵图 矩阵图主要用于表达一组数值型数据的大小关系,探索数据相关性也较为实用。...hue分类仅有2个取值,还可通过设置split参数实现左右数据合并显示。 ? 3....注:当x轴分类变量为连续日期数据,选用pointplot得到的绘图意义更为明确;而对于其他分类型变量,则选用barplot更为合适。

12.7K68

数据可视化Seaborn入门介绍

仍以鸢尾花为例,绘制双变量核密度估计图,并添加阴影得到如下图表: rugplot 这是一个不太常用的图表类型,其绘图方式比较朴素:即原原本本的变量出现的位置绘制相应坐标轴上,同时忽略出现次数的影响...例如:jointplotseaborn实际上先实现了一个名为JointGrid的类,然后调用jointplot即是调用该类实现。...这里以seaborn的小费数据集进行绘制,得到如下回归图表: 5. 矩阵图 矩阵图主要用于表达一组数值型数据的大小关系,探索数据相关性也较为实用。...hue分类仅有2个取值,还可通过设置split参数实现左右数据合并显示。 3....注:当x轴分类变量为连续日期数据,选用pointplot得到的绘图意义更为明确;而对于其他分类型变量,则选用barplot更为合适。

2.7K20

Basemap系列教程:绘图

使用 barbs最主要的问题是点的密度可能会很大,而这一方法又不能自动忽略这些点 1) 可仅使用矩阵数据的 1/4 进行绘图 2) 矩阵的点要含有需要的数据点 3) 传递给 barbs 的参数可使用点阵进行选取...如果仅有 1 band,根据 cmap 参数(默认为 jet)创建伪彩色。当数组具有2个或超过3个 band 将会触发异常 extent 参数用于设置地图坐标图像四个拐角的位置。...plot(x, y, *args, **kwargs) x 和 y 可以是表示投影单元下的marker位置的浮点数,或是绘制 lines 的点列表 如果 latlon 设置为 True,x 和 y 将被解释为经纬度...[注11] x 和 y 是给定的格点数据位置。如果 latlon 设置为True,这些值将被认为是地理学坐标系,否则为地图坐标系。...不接受坐标数组,因此,如果要添加多个 label ,需要多次调用此方法 s 是文本字符串 withdash 设为True ,将使用 dash‘ 创建字符串 fontdict 用于设置文本性质 text

4.2K10

AI作品|Pandas处理数据的几个注意事项

作为一位数据分析师,我有幸能够和许多Pandas使用者进行交流,看到了他们使用Pandas所面临的各种问题。...('data.csv') #价格列数据类型转换为浮点型 df['price'] = df['price'].astype(float) #日期数据类型转换为日期类型 df['date']...) #数据透视为每个日期分类对应的总销售额 df_pivot = pd.pivot_table(df,index=['date'], columns=['category'],values=['sales...= pd.read_csv('data2.csv') #df2的数据合并到df1 df = df1.merge(df2, on='id') 性能优化 处理大数据,Pandas 处理速度可能会比较慢...例如下面的例子,我们可以使用matplotlib库来绘制数据的可视化结果: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #读取CSV文件 df

20930

Matplotlib绘图遇到时间刻度就犯难?现在,一次性告诉你四种方法

Python大数据分析 记录 分享 成长 最近有小伙伴私信我关于matplotlib时间类型刻度的设置问题,第一感觉就是官网有好多例子介绍 转念一想,实际应用类似设置还挺多和好多小伙伴询问...AutoMinorLocator 轴为线性且主刻度线等距分布,副刻度线定位器。主要刻度间隔细分为指定数量的次要间隔,根据主要间隔默认为4或5。 看完是不是觉得小编啥都没说,越看越糊涂?...IndexFormatter 从标签列表设置刻度标签。 FixedFormatter 手动设置标签字符串。 FuncFormatter 用户定义的功能设置标签。...时间刻度形式 默认时间格式 这里我们使用自己生成的数据进行绘制,详细代码如下: //filename time_tick01.python //@by DataCharm import matplotlib.pyplot...] sales=[20,30,40,60,50,70,40,30] #dates改成日期格式 x= [datetime.strptime(str(d), '%Y%m%d').date() for d

2.3K30

分析你的个人Netflix数据

Netflix说,准备一份数据报告可能需要30天。我24小内拿到了报告。报告准备好后,你收到一封电子邮件。...字符串转换为Pandas的Datetime和Timedelta 我们两个时间相关列数据看起来确实正确,但是这些数据实际存储的格式是什么?...我们的数据探索,我们注意到当某些内容(如章节预览)主页上自动播放,它将被视为我们数据的视图。 然而,只看两秒钟的预告片和真正看一部电视剧是不一样的!...这些结果更容易直观地理解,因此我们首先使用%matplotlib使图表显示我们的Jupyter笔记本。然后,我们导入matplotlib。...让我们一步一步来看看它的样子: # 设置我们的分类并定义顺序,以便日期绘制为星期一到星期日 friends['weekday']=pd.Categorical(friends['weekday'],categories

1.7K50

BackTrader 中文文档(十二)

数据指示系统无法检索数据 DELAYED 表示历史/回填操作正在进行,并且策略处理的数据不是实时数据 LIVE 表示从这一点开始要处理的数据是实时数据 策略的开发人员应考虑发生断开连接或接收延迟数据采取哪些行动...线条特定的绘图选项 指标/观察者有线条,如何绘制这些线条可以通过plotlines对象进行影响。plotlines中指定的大多数选项意味着绘图直接传递给matplotlib。...) _plotvaluetag(布尔值)控制是否绘制带有最后值的右侧标签(默认为True) _name(字符串)用于更改特定线路的绘图名称 _skipnan(布尔值,默认值:False):绘图跳过NaN...值,例如允许绘制由指标生成的两个远点之间的线,其中所有中间值都为NaN(新创建的数据点的默认值) _samecolor(布尔值)这会强制下一行具有与前一行相同的颜色,避免matplotlib默认的循环遍历颜色映射以绘制每个新绘制的元素的机制...在数据进入系统之前,很容易假设输入的日期时间已经得到处理。 但是 1.5.0 版本,实时 数据源被支持了,这就需要考虑日期时间管理。

17100

Python Seaborn (5) 分类数据绘制

Seaborn ,相对低级别和相对高级别的方法用于定制分类数据绘制图,上面列出的函数都是低级别的,他们绘制特定的 matplotlib 轴上。...对于其他数据类型,字符串类型的类别将按照它们 DataFrame 显示的顺序进行绘制,但是数组类别将被排序: ?... Seaborn barplot() 函数完整数据集上运行,并显示任意估计,默认情况下使用均值。 当在每个类别中有多个观察值,它还使用引导来计算估计周围的置信区间,并绘制使用误差条: ?... Seaborn ,使用 countplot() 函数很容易绘制: 备注:函数默认使用 count 参数作为 x/y 未传的一组维度 ?...绘制多层面板分类图 正如我们上面提到的,有两种方法可以 Seaborn 绘制分类图。

3.9K20

通过支持向量回归和LSTM进行股票价格预测

datetime用于修复数据分析的库存日期 numpy重塑我们的数据以提供给我们的神经网络 matplotlib用于绘制和可视化我们的数据 警告忽略弹出的任何不需要的警告 获取库存数据: # Get...原始日期存储org_dates。稍后将使用org_dates来绘制预测和日期。 然后,使用mdates.date2numdates_df日期转换为整数。...使用SVM确定边界线,希望边距是两个类之间最宽的距离。这将有助于SVM在看到需要分类的新数据进行概括。...因此,使用内核函数数据转换为更高维度并“拉伸”数据空间以使数据点适合类别: 内核函数的Gif C是正则化参数。这是希望避免错误分类每个训练示例的程度。 对于较大的C值,算法选择较小边距的超平面。...然后,原始y值存储org_y变量绘制此图并将这些值与模型预测的价格值进行比较。 最后,重塑它,让网络做出价格预测。

3.4K22

Matpotlib绘图遇到时间刻度就犯难?现在,一次性告诉你四种方法

转念一想,实际应用类似设置还挺多和好多小伙伴询问,那么本期就就简单介绍下Python-matplotlib「刻度(ticker)」 的使用方法,并结合具体例子讲解时间刻度设置问题,使小伙伴们定制化刻度不再烦恼...AutoMinorLocator 轴为线性且主刻度线等距分布,副刻度线定位器。主要刻度间隔细分为指定数量的次要间隔,根据主要间隔默认为4或5。 看完是不是觉得小编啥都没说,越看越糊涂?...IndexFormatter 从标签列表设置刻度标签。 FixedFormatter 手动设置标签字符串。 FuncFormatter 用户定义的功能设置标签。...时间刻度形式 默认时间格式 这里我们使用自己生成的数据进行绘制,详细代码如下: //filename time_tick01.python //@by DataCharm import matplotlib.pyplot...] sales=[20,30,40,60,50,70,40,30] #dates改成日期格式 x= [datetime.strptime(str(d), '%Y%m%d').date() for d

2.8K41
领券