在python中构建一个直方图，其中一列作为x轴，3列作为y轴。 - 腾讯云开发者社区

这几章节作为入门，书籍作为进阶。数据的关联性寻找关系 Pandas模块的一个重要方面是corr()方法。corr()方法计算你的数据集中每一列之间的关系。...在[Matplotlib教程]（https://www.w3schools.com/python/matplotlib_intro.asp）中阅读更多关于Matplotlib的信息。...Download data.csv[3] or Open data.csv[4] 散点图用kind参数指定你想要的散点图： kind = 'scatter' 散点图需要一个X轴和一个Y轴。...在下面的例子中，我们将使用 "持续时间 "作为X轴，"卡路里 "作为Y轴。...= 'Duration', y = 'Maxpulse') plt.show() 柱状图使用kind参数来指定你想要一个直方图： kind = 'hist' 直方图只需要一列。

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教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

Matplotlib 是一个很流行的 Python 库，可以帮助你快速方便地构建数据可视化图表。然而，每次启动一个新项目时都需要重新设置数据、参数、图形和绘图方式是非常枯燥无聊的。...其次，我们在一个图表上绘制两个直方图，需要保证一个直方图存在更大的透明度。...在 barplot() 函数中，x_data 表示 x 轴上的不同类别，y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线，可用于表示标准差。 ?...如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。正如代码所示，y_data_list 变量现在实际上是一组列表，其中每个子列表代表了一个不同的组。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图，因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。 ?

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5 种快速易用的 Python Matplotlib 数据可视化方法

Matplotlib 是一个很流行的 Python 库，可以帮助你快速方便地构建数据可视化图表。然而，每次启动一个新项目时都需要重新设置数据、参数、图形和绘图方式是非常枯燥无聊的。...其次，我们在一个图表上绘制两个直方图，需要保证一个直方图存在更大的透明度。...在 barplot() 函数中，x_data 表示 x 轴上的不同类别，y_data 表示 y 轴上的条形高度。误差条形是额外添加在每个条形中心上的线，可用于表示标准差。...如下图所示，我们第一个变量会随不同的分组（G1、G2 等）而变化，我们在每一组上比较不同的性别。正如代码所示，y_data_list 变量现在实际上是一组列表，其中每个子列表代表了一个不同的组。...Matplotlib 函数 boxplot() 为 y_data 的每一列或 y_data 序列中的每个向量绘制一个箱线图，因此 x_data 中的每个值对应 y_data 中的一列/一个向量。

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数据可视化干货：使用pandas和seaborn制作炫酷图表（附代码）

▲图9-13 简单序列图形 Series对象的索引传入matplotlib作为绘图的x轴，你可以通过传入use_index=False来禁用这个功能。...x轴的刻度和范围可以通过xticks和xlim选项进行调整，相应地y轴使用yticks和ylim进行调整。表9-3是plot的全部选项列表。本节我会介绍这些选项中的一些，其余你可以自行探索。...参数描述 subplots 将DataFrame的每一列绘制在独立的子图中 sharex 如果subplots=True，则共享相同的x轴、刻度和范围 sharey 如果subplots=True，则共享相同的...在绘制柱状图时，Series或DataFrame的索引将会被用作x轴刻度(bar)或y轴刻度(barh)(参考图9-15)： In [64]: fig, axes = plt.subplots(2, 1...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。

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Pandas可视化（一）：pandas.Series.plot

在时序分析中一般而言我们会将原始数据构造为 Series 数据结构，其中索引为时间序列的时间列，而值列则是相对应的数据结果，比如股票价格，订单数量等等。...为了在进行时序分析的过程中，方便地查看数据的变化过程，以及时序的特征，本文对 Series 的 plot 方法进行介绍。...x轴使用对数刻度 logy y轴使用对数刻度 loglog x,y轴都使用对数刻度 xticks x轴刻度标签 yticks y轴刻度标签 xlim 横轴坐标刻度的取值范围 ylim 纵轴坐标刻度的取值范围...双 y 轴，在右边的第二个 y 轴 mark_right 双 y 轴时，在图例中的列标签旁增加显示 (right) 标识 **kwds matplotlib plot方法的其他参数 3....构建一个时间序列 ? 折线图 ? 图例 ? ? 坐标轴刻度 ? 显示样式：网格，标题，画布，字体 ? 折线图线型 ?

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不使用直方图的6个原因以及应该使用哪个图替代

查看左上图（在Python和R中默认情况下得到），我们会看到一个具有单个峰（模式）的良好分布的印象。但是，如果我们查看其他直方图，则会得到完全不同的图片。直方图可以得出矛盾的结论。...如果你在Excel、R或Python中拥有所有数据，那么制作直方图很容易:在Excel中，你只需单击直方图图标，在R中执行命令hist(x)，而在Python中则是plt.hist(x)。...换句话说，CDP上的每个点显示: x轴:变量的原始值(正如直方图所示); y轴:有多少个是与观察值相同或少于观察值的数量。让我们来看一个常见变量的例子:最大心率。 ?...我们取坐标为x = 140 y = 90(30%)的点。在横轴上，你可以看到变量的值:每分钟140次心跳。在纵轴上，你可以看到心率等于或低于140的观察计数(在本例中是90人，这意味着样本的30%)。...FROM TABLE_NAME 如何在Excel, R, Python中制作一个累积分布图在Excel中，需要构建两列。

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Pandas可视化（一）：pandas.Series.plot

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Python可视化库Matplotlib绘图入门详解

Matplotlib是Python的绘图库，其中的pyplot包封装了很多画图的函数。 Matplotlib.pyplot 包含一系列类似 MATLAB 中绘图函数的相关函数。...1 基本用法指定x和y plt.plot(x,y) 默认参数，x 为 0~N-1 plt.plot(y) 因此，在上面的例子中，我们没有给定 x 的值，所以其默认值为 [0,1,2,3]。...分别传入 x 和 y： ? 2 字符参数和 MATLAB 中类似，我们还可以用字符来指定绘图的格式。表示颜色的字符参数有： ? 表示类型的字符参数有： ? 例如我们要画出红色圆点： ?...仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例，数据点显示为整个饼图的百分比。...)饼图外侧显示的说明文字 explode (每一块)离开中心距离 startangle 起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow表示是否阴影 labeldistance

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Seaborn从零开始学习教程（三）

绘制单变量分布在 seaborn 中，快速观察单变量分布的最方便的方法就是使用 distplot() 函数。默认会使用直方图 (histogram) 来绘制，并提供一个适配的核密度估计(KDE)。...直方图（histograms）直方图是比较常见的，并且在 matplotlib 中已经存在了 hist 函数。..., "y"]) Scatterplots 双变量分布最熟悉的可视化方法无疑是散点图了，在散点图中每个观察结果以x轴和y轴值所对应的点展示。...在 seaborn 中，这种绘图以等高线图展示，并且可以作为 jointplot() 的一种类型参数使用。...这创建了一个轴矩阵，并展示了在一个 DataFrame 中每对列的关系。默认情况下，它也绘制每个变量在对角轴上的单变量。

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R语言作图基础20230206

而低价绘图函数是指在图中添加的“零部件”，低级绘图函数必须在高级绘图函数的基础上才能绘制，二者都是base包的内容eg:plot绘图> plot(iris[,1],iris[,3],col=iris[,5]) #以iris表格第一列作为...x轴，第三列作为y轴，根据品种来绘制不同颜色> text(6.5,4,label="hello"） #添加文字，并加上坐标图片三、ggplot2绘图（最常用的绘图R包）⚠️⚠️首先必须 library(..._开头的函数中，每一个函数都需要重新映射）例如：> ggplot(data=iris,mapping = aes(x = Sepal.Length,y = Petal.Length))+geom_point...，geom_function的映射只能在局部使用7）柱状图/直方图（y轴无需映射）ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut)...) #常用于统计个数，y轴会根据x轴自动计算图片也可以把count改成prop,计算百分比>ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x =

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Matplotlib引领数据图表绘制

Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库，为我们提供了丰富的绘图功能和灵活的绘图选项。本文将深入探索Matplotlib。...在当前图形中添加标题，可以指定标题的名称、位置、颜色、字体大小等 plt.plot(x, y) plt.plot(x, y * 2) plt.title("sin(x) & 2sin(x)")...plt.show() 设置坐标轴通过 xlim 和 ylim 来限定坐标轴的范围，只能确定一个数值区间通过 xlabel 和 ylabel 来设置坐标轴的名称通过 xticks 和 yticks...比如将上面第一张子图完全放置在第一行，其他的子图都放在第二行。...我们可以使用x和y关键字绘制一列与另一列。绘图方法允许除默认线图之外的少数绘图样式。这些方法可以作为plot()的kind关键字参数提供。

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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...data参数后，x、y以及hue即可用相应的列名作为参数，但也支持numpy的数组类型和list类型绘图接口底层大多依赖一个相应的类来实现，但对外开放的只有3个类：PairGrid、JointGrid

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数据科学 IPython 笔记本 8.11 多个子图

例如，我们可以通过将x和y位置设置为 0.65（也就是说，从图形宽度的 65% 和高度的 65% 开始），x和y范围为 0.2（即轴域的大小是图形宽度的 20% 和高度的 20%），在另一个轴域的右上角创建一个插入的轴域...plt.subplot：子图的简单网格子图的对齐的列或行是一个常见的需求，Matplotlib 有几个便利例程，使它们易于创建。其中最低级别是plt.subplot()，它在网格中创建一个子图。...plt.subplots：一次创建整个网格在创建大型子图网格时，刚才描述的方法会变得相当繁琐，特别是如果你想在内部绘图上隐藏x轴和y轴标签。...在这里，我们将创建2x3子图的网格，其中同一行中的所有轴域共享其y轴刻度，并且同一列中的所有轴域共享其x轴刻度： fig, ax = plt.subplots(2, 3, sharex='col', sharey...我最经常在创建多轴域直方图时使用它，如下图所示： # 创建一些正态分布的数据 mean = [0, 0] cov = [[1, 1], [1, 2]] x, y = np.random.multivariate_normal

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我用Python的Seaborn库，绘制了15个超好看图表！

为了使用这个图，为x轴选择一个分类列(物种)，为y轴选择一个数值列(花瓣长度)。...在折线图中，每个数据点都是由直线连接。这里在x轴上使用花瓣长度，在y轴上使用花瓣宽度。...小提琴形状表示数据的核密度估计，形状在每个点的宽度表示该点的数据密度。这里使用x轴表示物种，y轴表示花瓣长度。...创建了一个坐标轴网格，将所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。对角线图是单变量分布图，它绘制了每列数据的边际分布。...FacetGrid Seaborn中的FacetGrid函数将数据集的一个或多个分类变量作为输入，然后创建一个图表网格，每种类别变量的组合都有一个图表。

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NumPy 1.26 中文文档（四十二）

计算中使用的除数是N - ddof，其中N代表元素的数量。默认情况下，ddof为零。 keepdimsbool，可选如果设置为 True，则被减少的轴会留在结果中作为大小为 1 的维度。...x 的每一行代表一个变量，每一列代表所有这些变量的单个观测值。也请参阅下方的 rowvar。 yarray_like, 可选一个包含额外变量和观测值的集合。y 的形状与 x 相同。...参数： x array_like，形状(N,) 包含要进行直方图制作的点的 x 坐标的数组。 y array_like，形状(N,) 包含要进行直方图制作的点的 y 坐标的数组。...x中的值沿第一个维度进行直方图处理，而y中的值沿第二个维度进行直方图处理。 xedges ndarray，形状(nx+1,) 第一个维度的 bin 边缘。...请注意，直方图不遵循笛卡尔坐标系的惯例，其中x值在横轴上，y值在纵轴上。相反，x沿数组的第一个维度(垂直)进行直方图处理，y沿数组的第二个维度(水平)进行直方图处理。

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数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

总结参考：微信公众号「早起Python」 1....xlabel='时间', # x轴标签 ylabel='数量', # y轴标签 fontsize = 13) # 字体大小 # plt.legend(...loc=4) # 指定图例的位置 plt.show() 输出为： 1.4 绘制折线图-双y轴折线图–双y轴 A、C、D使用一个y轴，B使用一个y轴 # 折线图｜双y轴 # A、C、D使用一个y轴...，B使用一个y轴 ax = df.plot(secondary_y=['A', 'C', 'D'], figsize=(10, 6), # 画布大小...="a", # x轴 y="b", # y轴 c="c", # 渐变色 figsize=(8, 6

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案例：绘制Matplotlib动态图

学习 zhenguo 老师的 Python 课已经一个星期了，自己感觉已经学有小成，刚好昨天老师在接单群里发了一个 100元的单子，我毫不犹豫的接了，不仅可以检验自己能否学以致用，还能赚顿小龙虾的钱(50...核心问题 Matplotlib 库绘制一张静态的折线图比较简单，给定X轴和Y轴的数据集就行，但是想要绘制动态的折线图，就要想办法让绘制出来的图片动起来。...第一个操作，我是这样做的，直接上代码： for x, y in zip(xdata_set, ydata_set): xdata.append(x) ydata.append(y) 也就是将原始数据集拆成单个数据...，逐个加载到X轴和Y轴的数据集中，实现数据动态增加的效果。...而且这个类用起来很方便，在构建函数中传入 figure 对象、更新图表的函数、初始化函数和间隔参数就行了。

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Matplotlib可视化没那么难：7种常用图表最全绘制攻略来了！

Matplotlib提供了一个面向对象的API，有助于使用Python GUI工具包（如PyQt、WxPythonotTkinter）在应用程序中嵌入绘图。...：x轴名称 plt.ylabel：y轴名称 plt.xlim：x轴的范围 plt.ylim：y轴范围 plt.xticks：第一个参数为范围，数组类型；第二个参数是标签，第三个是控制标签 plt.yticks...在广告数据分析中，我们通常会根据散点图来分析两个变量之间的数据分布关系。散点图的主要参数及其说明如下。 x/y：X/Y轴数据。两者都是向量，而且必须长度相等。...x：数据源 height：bar的高度 width：bar的宽度,默认0.8 bottom：y轴的基准,默认0 align：x轴的位置,默认中间,edge表示将bar的左边与x对齐 color：bar颜色...在构建直方图时，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续的、不重叠的变量间隔，间隔必须相邻，并且通常是相等的大小。

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精品教学案例 | 利用Matplotlib和Seaborn对苹果股票价格进行可视化分析

例如：折线图、散点图、柱状图、直方图、核密度图和小提琴图等。提高学生动手实践能力。案例中使用Python中的两个常用可视化工具Matplotlib和Seaborn，提高学生绘制常用图表的实践能力。...Matplotlib是一个Python库，用于2D绘图，而Seaborn是Python基于Matplotlib的数据可视化的库。...1.数据载入及预处理本案例我们将分析一个股票数据集，此数据集包含美国500家上市公司2013-2018年的股票数据，我们选择其中苹果公司的股票作为分析对象，来进行股票涨跌的分析。...我们看到柱状图与直方图的形状很相似，但是实际上的含义及用处并不一样，直方图主要表示频率分布，其x轴为定量数据，而柱状图展示的是大小的比较，其x轴变量是分类数据。...，共享表示的就是x轴使用同一刻度线，twinx()函数表示共享x轴，twiny()表示共享y轴。

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数据可视化Seaborn入门介绍

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。...对象，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...，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...data参数后，x、y以及hue即可用相应的列名作为参数，但也支持numpy的数组类型和list类型绘图接口底层大多依赖一个相应的类来实现，但对外开放的只有3个类：PairGrid、JointGrid

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飞速搞定数据分析与处理-day5-pandas入门教程（相关性与绘图）

教程 | 5种快速易用的Python Matplotlib数据可视化方法

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不使用直方图的6个原因以及应该使用哪个图替代

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