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。
3文章目录 一、绘制多图 1、绘制多图 2、代码示例 二、设置图形对话框在 Windows 界面的位置和大小 三、在一个图形上绘制多个小图形 一、绘制多图 ---- 1、绘制多图 存在一种绘图情况 ,...需要同时展示两条曲线 , 但是二者的 x 或 y 轴差距过大 , 需要绘制在两个图中 ; 在绘制每个图前 , 先调用一次 figure , 就会在新的对话框中生成一张新的图形 ; 使用示例如下 :...三、在一个图形上绘制多个小图形 ---- 使用 subplot 可以指定内部的小图形 ; subplot(m, n, 1); m 参数 : 行数 ; n 参数与 : 列数 ; 第三个参数是 1 ~...equal tight 执行结果 : 上面绘制出来的图的效果 , 最正确的是第 张图的样式 equal , x 轴上长度 1 与 y 轴上长度 1 相同 , 是最直观的效果 ; square...样式表示的是坐标轴的 x 轴和 y 轴长度相同 ; equal tight 样式是在 equal 样式基础上 , 贴边切割有效曲线图形 ;
本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据可视化功能，并通过实例演示如何创建各种图表和图形。 1....柱状图 使用 Pandas 绘制柱状图： # 柱状图 df['Category'].value_counts().plot(kind='bar', title='Bar Chart') plt.show...时间序列图 使用 Pandas 绘制时间序列图： # 时间序列图 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df.set_index('Date', inplace...多图形展示 在同一图中展示多个图形： # 多图形展示 fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(12, 8)) df.plot(ax=axes...总结 通过学习以上 Pandas 中的数据可视化技术，你可以更好地展现数据的特征、趋势和分布。这些图形可以用于报告撰写、数据分析和决策支持等场景。
导读： 前面探索性数据分析在介绍可视化探索特征变量时已经介绍了多个可视化图形绘制方法，本文继续介绍两大绘图技巧，分布使用seaborn与pandas包绘制可视化图形。...折线图看趋势 折线图在股市中地位是不可撼动的，折线图即股票走势图也就是K线图，是股民们分析股市历史数据即走势的重要图形，通常分为，日、周、月、季、年K线图。...如果想画出所有变量中任意两个变量之间的图形，用矩阵图探索多维数据不同维度间的相关性非常有效。 散布图有两个主要用途。其一，他们图形化地显示两个属性之间的关系。...可以使用不同的axes-level绘图函数在上三角形和下三角形中绘制双变量图，并且每个变量的边际分布可以显示在对角线上。...pandas可视化[2]中，可以使用Series和DataFrame上的plot方法，它只是一个简单的包装器 plt.plot()，另外还有一些有几个绘图功能在pandas.plotting 内。
从不好的是，在单图和混合图之间切换时，语法可能会非常混乱。...但是，在同一x轴（时间）上具有两个或更多数据计数的Plotly呢？ 为了解决上面的问题，我们就需要从Plotly Express切换到Plotly Graph Objects。...运行中的go.Scatter（）图，但未达到预期。点的连接顺序错误。下面图形是按日期对值进行排序后的相同数据。...因此，我们可以将它们作为图形对象在循环中绘制出来。 注意，我们使用Graph Objects将两类数据绘制到一个图中，但使用Plotly Express为每个类别的趋势生成数据点。...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。
图2 条形图 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...图7 水平箱形图 组合图 前面介绍的都是在figure对象中创建单独的图像，有时候我们需要在同一个画布中创建多个子图或者组合图，此时可以用add_subplot创建一个或多个subplot来创建组合图，...或者通过subplot使用循环语句来创建多个子图。...代码清单7 绘制组合图 from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt #在同一个figure中创建一组2行2列的subplot...图8 组合图 通过subplot使用循环语句来创建组合图，如代码清单8所示，其可视化结果如图9所示。
要引入Seaborn库，使用的命令是: import seaborn as sns 使用Seaborn，我们可以绘制各种各样的图形，如: 分布曲线 饼图和柱状图 散点图 配对图 热力图 在文章中，我们使用从...深色背景的分布图 2.饼图和柱状图 饼图通常用于分析数字变量在不同类别之间如何变化。 在我们使用的数据集中，我们将分析内容Rating栏中的前4个类别的执行情况。...让我们为数据集的评论、大小、价格和评级列创建一对图。 我们将在代码中使用sns.pairplot()一次绘制多个散点图。...热图的最终目的是用彩色图表显示信息的概要。它利用了颜色强度的概念来可视化一系列的值。 我们在足球比赛中经常看到以下类型的图形， ? 足球运动员的热图 在Seaborn中创建这个类型的图。...我们将使用sn .heatmap()绘制可视化图。 当你有以下数据时，我们可以创建一个热图。 ? 上面的表是使用来自Pandas的透视表创建的。 现在，让我们看看如何为上表创建一个热图。
结果如下： 我们可以在同一张图中制作多个变量的图，然后进行比较。...如果您使用的是Jupyter Notebook，则在制作图表之前，将％matplotlib内联添加到文件的开头并运行它。 我们可以在一个图形中制作多个图形。...在文本中，我们甚至可以按照TeX语言添加特殊字符。 我们还可以添加指向图形上特定点的标记。...： 我们可以在同一张图中添加两个以上变量的信息。...', y='data science', kind='violin', data=df) 结果如下： 我们可以像使用Matplotlib一样在一个图像中创建多个图形： fig, axes = plt.subplots
我们可以在同一张图中制作多个变量的图，然后进行比较。...如果您使用的是Jupyter Notebook，则在制作图表之前，将％matplotlib内联添加到文件的开头并运行它。 我们可以在一个图形中制作多个图形。...我们可以在图形中添加文本，并以与图形中看到的相同的单位指示文本的位置。在文本中，我们甚至可以按照TeX语言添加特殊字符 我们还可以添加指向图形上特定点的标记。...我们可以在同一张图中添加两个以上变量的信息。为此，我们使用颜色和大小。...我们可以像使用Matplotlib一样在一个图像中创建多个图形： fig, axes = plt.subplots(1, 2, sharey=True, figsize=(8, 4)) sns.scatterplot
hist() 绘制二维条形直方图，可显示数据的分配情形 Matplotlib/Pandas boxplot() 绘制样本数据的箱形图 Pandas plot(logy = True) 绘制y轴的对数图形...Pandas plot(yen = error) 绘制误差条形图 Pandas 在作图之前，通常要加载以下代码。...使用格式： plt.plot(x, y, S) 这是Matplotlib通用的绘图方式，绘制对于x (即以x为横轴的二维图形)，字符串参量S指定绘制时图形的类型、样式和颜色，常用的选项有：'b’为蓝色、...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) pie 功能：绘制饼型图。 使用格式：plt.pie(size) 使用Matplotlib绘制饼图，其中size是一个列表，记录各个扇形的比例。
▲图2 条形图 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...▲图7 水平箱形图 07 组合图 前面介绍的都是在figure对象中创建单独的图像，有时候我们需要在同一个画布中创建多个子图或者组合图，此时可以用add_subplot创建一个或多个subplot来创建组合图...，或者通过subplot使用循环语句来创建多个子图。...代码清单7 绘制组合图 from numpy.random import randn import matplotlib.pyplot as plt #在同一个figure中创建一组2行2列的subplot...▲图8 组合图 通过subplot使用循环语句来创建组合图，如代码清单8所示，其可视化结果如图9所示。
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与pandas数据结构紧密集成。...你会得到最出seaborn的，如果你的数据集，这种方式组织，并且在更详细的解释如下。 我们绘制了一个带有多个语义变量的分面散点图。 此特定图显示了提示数据集中五个变量之间的关系。...例如，使用scatterplot()函数绘制散点图，并使用barplot()函数绘制条形图。这些函数称为“轴级”，因为它们绘制到单个matplotlib轴上，否则不会影响图的其余部分。...可视化数据集结构 在seaborn中还有另外两种图形级函数可用于使用多个图形进行可视化。它们各自面向照亮数据集的结构。一，jointplot()专注于单一关系： ?...例如，时间序列数据有时与每个时间点一起存储为同一观察单元的一部分并出现在列中。
“山脊”图通常用来表示不同类别的数据在同一因素的分布差异情况。在 Matplotlib 中，我们可以使用 Matplotlib 的“原生”方法绘制“山脊”图，也可以使用 JoyPy 库绘制。...在将多个密度图绘制在同一坐标系时，除了使用 Matplotlib 库进行循环绘制以外，还可以使用 Seaborn 库进行快速绘制。...下图为使用 Matplotlib 和 Seaborn 分别绘制的“同一坐标系中的多个密度图”。...Seaborn 绘制的同一坐标系中的多个密度图的默认顺序与 Matplotlib 绘制结果不同。...下图为使用 ProPlot、SciencePlots 库分别绘制的“同一坐标系中的多个密度图”。
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。...展示轴网格(默认是打开的) ▲表9-3 Series.plot方法参数 DataFrame拥有多个选项，允许灵活地处理列；例如，是否将各列绘制到同一个子图中，或为各列生成独立的子图。...回到本书之前使用的数据集，假设我们想要绘制一个堆积柱状图，用于展示每个派对在每天的数据点占比。...▲图9-19 用错误栏按天显示小费百分比 seaborn中的绘图函数使用一个data参数，这个参数可以是pandas的DataFrame。其他的参数则与列名有关。...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。
对于从网页上爬取下来的数据很多很杂乱，我们需要进行数据可视化，pandas除了数据处理还可以进行数据可视化展示，这里我们简单说明一下pandas绘制常见图形的一些API：由于现在针对数据可视化有很多库...，matplotlib、seaborn、pyecharts等等，使用pandas绘图其实并不多，这里做一个简单展示。...，x、y分别指定下，x、y轴的序列，但是由于分组柱图y轴不再是一个序列，而是由两个(或多个)序列组成的列表； plt.title() 设置标题，当然也可以在bar() 函数里面设置； plt.gca()...home_data.xlsx',index_col='id') data.plot.scatter(x='sqft_living',y='price') # 房子面积 价位 plt.show() 结果如下： 该图形绘制的是在某地区房子价位与房子面积的分布关系...总结 以上就是使用pandas结合matplotlib绘制一些基本常用图形的例子，当然了例子是固定的，图形是灵活的，我们还是要根据不同的数据表，结合不同的现实状况，绘制不同的图形达到我们的目的。
什么是关联图？ 关联图是查找两个事物之间关系的图像，他能为我们展示出一个事物随着另一个事物的变化如何变化。 典型的关联图有：折线图、散点图、相关矩阵等 我们什么时候会需要关联图？...as pd import matplotlib as mpl 绘制一个简单的散点图 使用pd.scatter函数绘制散点图 简单的散点图示例： ?...中没有 label 属性的下面这句会出现警告 plt.legend() # 显示图形 plt.show() 绘制多种图例颜色的散点图（以两种为例） 绘制一下图形需要找到以下三个要素： 1、绘图用的数据，...[i], label=labels[i] ) # 在标签中存在几种类别，我们就需要循环几次，一次画一个颜色的点 plt.legend() plt.show() 绘制复杂的散点图 自己创造数据过于简单...，我们可以使用网上大神的简单数据集学习绘制复杂的散点图。
要使用本章中的代码示例，请确保你的IPython是以Pylab模式启动的（ipython --pylab），或通过%gui魔术命令打开了GUI事件循环集成。...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。...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。...这是因为要根据数据制作一张完整图表通常都需要用到多个对象。在pandas中，我们有行标签、列标签以及分组信息（可能有）。...在探索式数据分析中，同时观察一组变量的散布图是很有意义的，这也被称为散布图矩阵（scatter plot matrix）。
文章目录： 一.Matplotlib可视化分析 1.绘制曲线图 2.绘制散点图 3.绘制柱状图 4.绘制饼图 5.绘制3D图形 二.Pandas读取文件可视化分析 1.绘制折线对比图 2.绘制柱状图和直方图...直方图是用来描述等距数据或等比数据，直观上，直方图矩形之间是衔接在一起的，表示数据间的数学关系；柱形图则留有空隙，表示仅作为两个或多个不同的类，而不具有数学相关性质。...生成图形如图所示。 ---- 3.绘制箱图 箱图是一种用于表示分布的图形，展示数据的分布情况，由五个分位数组成，具体包括上四分位数、下四分位数、中位数以及上下5%的极值。...代码是绘制贵州省六个城市的柱状图，在代码中引入ECharts后，可以直接调用。...然后在option中可以定义图形的标题（title）、坐标（tooltip）、标注图（legend）、X下标（xAxis）等。
大家应该知道，绘制的Matplotlib图，一般都是直接展示在控制台，供我们观看的。但是将绘制的matplotlib嵌入到Excel中，这个需求真的有点新颖。 ?...我们已经知道matplotlib可以绘制很多种图形。...如果可以完成上述操作，我们是否还可以实现这样的需求：利用pandas读取Excel中的数据，利用matplotlib绘图，然后将绘制的图形嵌入到Exce中，然后发给同事，彷佛你是在Excel中完成一样。...这里我们使用的是Python中的xlwings库。下面，我们分步骤为大家讲解这个过程。...③ 利用xlwings将上述图形嵌入到Excel中 这里我将绘制的图形，写入到了一个新工作表中。大家可以下去思考，怎么讲数据和图形放置在同一个工作表中。
Python 中可以通过 matplotlib 模块的 pyplot 子库来完成绘图。Matplotlib 可用于创建高质量的图表和图形，也可以用于绘制和可视化结果。...绘制饼图 (1) 使用饼图查看运动员的惯用脚（Preffered_Foot）字段中不同惯用脚人数的占比。...数据可视化的时候，有时需要将多个子图放在同一个画板上进行比较。通过使用GridSpec类配合subplot，可以很容易对子区域进行划定和选择，在同一个画板上绘制多个子图。 8....绘制多个子图 测试数据如下： ?...，且绘制出的图形美观。
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