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Python数据可视化入门教程

]}) df['Y']=df['X']**3 df #设置图像的大小 plt.figure(facecolor='white',figsize=(9,6),dpi=100) plt.plot...(df['X'],df['Y']) #设置图像的标题 plt.title('折线图',fontsize=15,color='b') #设置图像的X、Y轴标题大小，颜色，与坐标轴的距离...这里首先设置图像的大小，跟我们画画一样，选择多大的纸张去作图，一样的道理，然后设置坐标轴，起始坐标，网格线等。 有时候，要在一张图表上绘制多条线。...绘制多行图 将变量按照多行的形式进行绘制，使用sns.FacetGrid命令。...如何绘制图表，同时引申matplotlib库的使用，并且介绍Seaborn和Pyecharts这两个数据可视化库，加以了解Python数据可视化内容，同时在数据可视化中学习多表绘制和设置全局变量，相信通过以上的学习

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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....') # 以下代码从全局设置字体为SimHei（黑体），解决显示中文问题【Windows】 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文字体下坐标轴负数的负号显示问题...=(10,5)) 除了在绘图时定义图像大小外，我们还可以通过matplotlib的全局参数设置图像大小 plt.rcParams['figure.figsize'] = (10,5) 标题 通过参数...(vert=False, positions=[1, 4, 5, 6, 8]) 面积图 面积图又称区域图，是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充，填充颜色可以很好地突出趋势信息，一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系...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:/

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『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....') # 以下代码从全局设置字体为SimHei（黑体），解决显示中文问题【Windows】 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文字体下坐标轴负数的负号显示问题...除了在绘图时定义图像大小外，我们还可以通过matplotlib的全局参数设置图像大小 plt.rcParams['figure.figsize'] = (10,5) 标题 通过参数title设置图表标题...面积图 面积图又称区域图，是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充，填充颜色可以很好地突出趋势信息，一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。...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:/

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AI数据分析：用Kimi根据Excel表格数据绘制多条折线图

工作任务：将Excel文件中的学生姓名和他们的语文、数学、英语成绩绘制成三条折线图，以便于比较不同科目的成绩分布情况。...3条折线图： 第1条折线图表示“语文”成绩，使用红色，标记为粉色的圆点。...第2条折线图表示“数学”成绩，使用绿色，标记为红色的小圆点，并且设置透明度为0.7。 第3条折线图表示“英语”成绩，使用蓝色，标记为星号，并且折线样式为点划线。...A列'姓名'这一列作为x轴的数据，B列'语文'、C列'数学'、D列'英语'作为y轴的数据； 显示y轴的网格； 设置y轴的标签为“分数”，并将y轴的刻度设置为从50到150，每隔10个单位一个刻度； 设置图表的标题为...# 设置matplotlib默认字体为SimHei，解决中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 plt.rcParams

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GPT4做数据分析时间序列预测之四相当棒2023.5.25

2、 下面的代码将三种不同的预测方法合并到一个程序中，并将预测结果保存到同一个Excel文件的不同列中。在这个代码中，我们首先读取数据，然后对数据进行预测，最后将预测结果保存到一个Excel文件中。...我们将使用pandas的ExcelWriter对象来将所有的预测结果保存到同一个Excel文件中。...每次迭代都会对一个不同的时间窗口进行预测，并将预 3、 根据您的需求，以下是将这三种预测方法（SARIMAX、Prophet、ARIMA）合并到一个程序中，并将预测结果保存到Excel文件的不同列中的代码...，并将预测结果保存到Excel文件的不同列中。...= pd.read_excel('销售数据.xlsx') # 将年月列转换为时间格式 df['年月'] = pd.to_datetime(df['年月']) # 将年月列设置为索引 df.set_index

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精选6种制作竞赛动图的方法，收藏！

，其中动图图表尤为强大 有大量的例子供我们选择 还有如下条形竞赛图例子，是不是很惊艳 条形竞赛图也是完全支持的，下图就是制作页面，我们可以上传数据，并自由的设置图表的各项参数 唯一美中不足的就是导出动图需要付费...lang=zh-CN Python 代码制作 上面介绍的两个网站虽然制作简单，但是在灵活度方面还是有一定的限制，下面我们来看看通过代码的方式应该如何制作，是否可以更加灵活 bar_chart_race...库还是使用 pip 即可 当我们一切准备就绪之后，绘制动图就简单很多了 import bar_chart_race as bcr import pandas as pd # 生成GIF图像 index_dict...下面再介绍一个非常棒的可视化库，通过名称我们也可以想到，该库与 Pandas 深度结合，同样可以绘制众多动态图表，当然包括我们今天的主题竞赛图啦 安装什么的就不多说了，我们直接看代码 import pandas_alive...，就可以制作效果很不错的动态图 下面再来看看动态折线图的绘制方法 import pandas_alive import pandas as pd covid_df = pd.read_csv('covid19

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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。...我们可以使用同样的方式来提取出图书的基本信息和评分数据，并将其保存为字典格式。close：该方法在爬虫结束时被调用，我们可以在这里将抓取到的数据保存为csv格式的文件。...使用matplotlib的子模块figure来保存图表为图片文件。...如何使用亿牛云爬虫代理服务，提高爬虫效率和稳定性，避免被豆瓣网站屏蔽或封禁。如何使用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。...如何使用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。希望本文能够对你有所帮助，如果你对爬虫技术或者数据可视化有兴趣，可以继续深入学习和探索。

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用Python绘制棒棒糖图表，真的好看！

棒棒糖图表则是对条形图的改进，以一种小清新的设计，清晰明了表达了我们的数据。 下面小F就给大家介绍一下，如何使用Python绘制棒棒糖图表。...下面将最后一年，即2019年的数据区分出来。 给2019年的条形着色为黑色，其他年份为浅灰色。 并且在图表中添加散点图，可在条形图的顶部绘制圆形。...比起先前的蓝色条形图图表，棒棒糖图表确实是好看了不少。 除了用条形图来绘制棒棒糖图表，还可以使用线条，这样整体的宽度会更加一致。...X将Year(年份)数据作为起点和终点，Y以-20和各年份数据作为起点和终点。...可以使用参数标记在两端绘制圆，而不是只在顶部生成散点图。 然后可以通过更改y-limit参数来隐藏最底端的圆。

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用Python绘制棒棒糖图表，真的好看！

棒棒糖图表则是对条形图的改进，以一种小清新的设计，清晰明了表达了我们的数据。 下面小F就给大家介绍一下，如何使用Python绘制棒棒糖图表。...下面将最后一年，即2019年的数据区分出来。 给2019年的条形着色为黑色，其他年份为浅灰色。 并且在图表中添加散点图，可在条形图的顶部绘制圆形。...比起先前的蓝色条形图图表，棒棒糖图表确实是好看了不少。 除了用条形图来绘制棒棒糖图表，还可以使用线条，这样整体的宽度会更加一致。...X将Year(年份)数据作为起点和终点，Y以-20和各年份数据作为起点和终点。...可以使用参数标记在两端绘制圆，而不是只在顶部生成散点图。 然后可以通过更改y-limit参数来隐藏最底端的圆。

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手把手教你用Python直观查看贵州茅台股票交易数据

另外，可以将Excel中的电子表格另存为CSV文件，但这可能会导致数据格式丢失，例如CSV文件中的"0001"数据使用Excel打开会变为1。...as pd plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] # 设置中文字体plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False...第②行通过plt.plot函数绘制折线，其中df2['Date']是x轴数据，df2['Volume']是y轴数据。...第①行和第②行绘制了4个折线图，label参数用于设置在图例中显示的折线标签。 至此，我们便可以直观地看到茅台一个月内的历史股票交易数据啦！...内页植入配套视频二维码，看不懂的地方随手扫一扫，轻松看视频 贴心配套随书源码、视频、课件，根据封底读者服务即可轻松获取 本书以数据收集→数据清洗→数据分析→数据可视化→根据数据可视化结果（即图表）做决策为脉络

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爬取微博热搜榜并进行数据分析

再讲数据保存到CSV文件中，进行数据清洗，数据可视化分析，绘制数据图表，并用最小二乘法进行拟合分析。...().value_counts()) #若有则删除缺失值 df[df.isnull().values==True] df.corr() 将数据统计信息打印出来 df.describe() 3.数据分析与可视化...print("回归系数为：", predict_model.coef_) # 判断相关性 #绘制散点图 import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize...',y='热度', data=df) box() #用Seaborn绘制各种分布图 sns.jointplot(x="排名",y='热度',data = df, kind='kde', color=...plt.legend() plt.title('排名热度回归曲线') plt.grid() plt.show() 四、结论 1.通过对热搜主题的数据分析与可视化的回归曲线可以看出 热度和排名是成正相关的，数据的可视化与图表可以清晰明了的将数据的关系体现出来

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腾龙公司开户TL7320，C0 M

其实这也是我当时很困扰的一个问题，我当时在学习完numpy和pandas后，就开始了matplotlib的学习。我反正是非常崩溃的，每次就感觉绘图代码怎么这么多，绘图逻辑完全一团糟，不知道如何动手。...由于seaborn是matplotlib的更高级的封装，对于matplotlib的那些调优参数设置，也都可以在使用seaborn绘制图形之后使用。...② 将轨迹包裹成一个列表，形成一个“轨迹列表”。一个轨迹放在一个列表中，多个轨迹也是放在一个列表中。 ③ 创建画布的同时，并将上述的轨迹列表，传入到Figure()中。...trace0 = go.Scatter(x=df["年份"],y=df["城镇居民"],name="城镇居民") trace1 = go.Scatter(x=df["年份"],y=df["农村居民"],...； ③ 选择全局变量； ④ 显示及保存图表； 2）案例说明 # 1.选择图表类型：我们使用的是线图，就直接从charts模块中导入Line这个模块； from pyecharts.charts import

1.3K20

十七.可视化分析之Matplotlib、Pandas、Echarts入门万字详解

---- 可视化技术是将数据转换成图形或图像呈现在屏幕上，再进行视觉交互。在数据分析中，可视化是非常重要的环节，它通过呈现图形图像直观的体现数据或算法的好坏，给读者最直观的视觉信息。...= 40) 代码表示绘制类标（label）为1的散点，其他参数包括x值和y值，设置点样式（marker= ‘x’）为叉形，设置颜色（color = ‘r’）为红色，粗细为40。...如果读者想仅仅获取某一个城市的房价，比如“贵阳”，再绘制成折线图，如何实现呢？...Pandas的DataFrame提供的plot()函数设置参数绘制不同类型图形，第一张为北京市房价数据对应的柱状图（bar），第二张为贵阳市的横向柱状图（barh），第三张显示上海市房价数据对应的折线图...其中，参数histtype='stepfilled’表示连续显示，柱状图之间没有间隔线；bins=30表示将区间设置为30，即为直方图的宽度，默认是10个区间；normed=True表示将直方图标准化处理

2.4K30

数据采集：亚马逊畅销书的数据可视化图表

本文将介绍如何使用Python和Scrapy框架来编写爬虫程序，以及如何使用亿牛云爬虫代理服务来提高爬虫效果。本文还将介绍如何使用Matplotlib库来绘制亚马逊畅销书的数据可视化图表。...使用Scrapy的Pipeline类，将获取的数据保存到CSV文件中。使用Matplotlib库，读取CSV文件中的数据，绘制柱状图、饼图、散点图等，展示不同类别的图书的销量和评价。...使用Matplotlib库绘制数据可视化图表当我们将爬取到的数据保存到CSV文件中后，我们就可以使用Matplotlib库来绘制数据可视化图表。...as pd# 导入numpy模块，并简写为npimport numpy as np接下来，我们可以使用pandas模块的read_csv函数，读取books.csv文件中的数据，并将其转换为一个DataFrame...']列的值按照作者分组，并计算每组的评分均值作为y轴的数据# 使用df['author']列的值按照作者分组，并获取每组的第一个值作为x轴的标签# 设置柱子的宽度为0.8# 设置柱子的颜色为绿色# 设置柱子的边缘颜色为黑色

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AI数据分析：用deepseek进行贡献度分析(帕累托法则)

： 从A列“热门bot名称”中提取数据作为标签，用于X轴； 从E列“月活用户占比”中提取数据作为大小，用于Y轴； 设置图表的标题为“Poe平台前50个bots月活用户贡献度分析”； 在相同的图表上绘制累积比例曲线...，颜色为红色，使用次y轴，次y轴的刻度是从0到1，中间间隔0.1，数据来自于E列，在累积比例曲线上要显示累积比例的数值； 设置matplotlib默认字体为'SimHei'，文件路径为：C:\Windows...cumulative_size:.2f}', (label, cumulative_size), textcoords="offset points", xytext=(0,10), ha='center') # 设置图表标题...image_path = r'F:\AI自媒体内容\AI行业数据分析\poetop50bots贡献度.png' plt.savefig(image_path) # 显示图片 plt.show() print("图表绘制完成...，图片已保存到：", image_path)

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数据可视化：认识Matplotlib

轴标签 plt.xlabel("x轴") #设置y轴标签 plt.ylabel("y轴") #绘制折线图 plt.plot(x, y) #将折线图显示 plt.show() 代码运行结果会生成y=2x的坐标图...marker:标记风格，例如marker = 'o'， markerfacecolor:标记颜色，简写用mfc，例如mfc= 'red' markersize:标记尺寸，简写用ms，例如ms= 10 下面使用上面的自定义参数制作一个个性化的图表...import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] df =...: 横坐标（序列） height：纵坐标（系列） width：条形图的宽度，默认是0.8，可以根据实际大小设置，以更加美观 bottom：用于绘制堆叠条形图，默认值为None align：x轴刻度标签的对齐方式...radius：设置饼图的半径，数值越大，饼图越大 counterclock：设置饼图的方向，默认为True，表示逆时针方向，值为False时为顺时针方向 colors：颜色设置，默认值为None, 会使用默认的调色盘

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