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matlab绘制figure的x y特殊标签数据

数据分析的Matlab用户最常见的问题之一是如何在日期绘制数据。很多时候,分析师最初会使用Excel处理数据,然后用相应的工具去处理数据,分析数据。...Excel有一种在日期绘制数据的简单方法,但在Matlab中使用日期需要麻烦一点。...使用datenum,用户可以用字符串或多个参数指定日期和时间。要从datenum中检索日期和时间,用户可以使用datevec。Matlab将datenum的输出用于绘图上的x数据。...例如,假设用户希望以6个月的间隔绘制3年的数据。首先要创建要绘制的日期、月份和年份的矢量。之后,将这些矢量转换为日期数字,并根据数据绘制日期数字。...接下来,将记号设置为与日期数字相对应,使用datestr将日期数字转换为日期字符串,并将记号标签设置为日期字符串。

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,当Pandas遇上Excel会擦出什么样的火花呢?!

或者使用豆瓣镜像 pip install -i https://pypi.douban.com/simple xlsxwriter 安装成功之后,来看一下如何使用 将多个DataFrame数据保存到...我们来实现一下如何将多个DataFrame数据保存在一张Excel表格当中,并且分成不同的sheet import pandas as pd # 创建几个DataFrame数据集 df1 = pd.DataFrame...下面我们来看一下,如何利用Pandas来根据表格中的数据绘制柱状图,并且保存在Excel表格当中,在xlsxwriter模块当中有add_chart()方法,提供了9中图表的绘制方法,我们先来看一下柱状图的绘制...添加x与y上面的标注,需要用到的方法是 chart.set_x_axis({'name': '...'}) chart.set_y_axis({'name': '...'})...$C$1:$C$5'}) # 标题与标注 chart.set_title({"name": "直方图"}) chart.set_x_axis({'name': '这个是X'}) chart.set_y_axis

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使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

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。...我们使用数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果: image.png 自行绘制数据 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...要在 x 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(...会自动知道我希望如何分组,如果我希望进行不同的分组,Pandas 可以很容易地重组 DataFrame。...'year', colormap=cmap) 我们可以使用绘图函数的返回值设置坐标标签和标题,它只是一个 Matplotlib 的 Axis 对象。

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PandasGUI:使用图形用户界面分析 Pandas 数据

Pandas 是我们经常使用的一种工具,用于处理数据,还有 seaborn 和 matplotlib用于数据可视化。...上述查询表达式将是: Pandas GUI 中的统计信息 汇总统计数据为您提供了数据分布的概览。在pandas中,我们使用describe()方法来获取数据的统计信息。...PandasGUI 中的数据可视化 数据可视化通常不是 Pandas 的用途,我们使用 matplotlib、seaborn、plotly 等库。...但 PandasGUI 在 Grapher 部分下提供了使用 plotly 绘制的交互式图形。 我们通过将fare拖放到x下来创建fare的直方图。...如果您想快速概览数据,从检查汇总统计数据绘制数据,PandasGUI 是一个很好的工具,可以轻松完成,无需代码。

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【Python】pyecharts 模块 ⑥ ( 绘制柱状图 | pyecharts 绘制柱状图步骤 | 柱状图 x y 翻转 | 柱状图数据标签位置设置 )

柱状图的 x 和 y 数据 , 调用 Bar#add_xaxis() 函数 , 设置 x 数据 , 实际数据放在 列表 中 , 作为参数传递给该函数 ; 调用 Bar#add_yaxis()...函数 , 设置 y 数据 , 第一个参数是柱状图标题 , 第二个参数 是 列表类型的容器变量 , 表示 y 数据 ; # 设置 x 数据 bar.add_xaxis(["河北", "河南", "...x 数据 bar.add_xaxis(["河北", "河南", "山东", "山西"]) # 设置 y 数据 bar.add_yaxis("GDP", [40391, 58887, 82875,...x 数据 bar.add_xaxis(["河北", "河南", "山东", "山西"]) # 设置 y 数据 bar.add_yaxis("GDP", [40391, 58887, 82875,...x 数据 bar.add_xaxis(["河北", "河南", "山东", "山西"]) # 设置 y 数据 bar.add_yaxis("GDP", [40391, 58887, 82875,

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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

数据可视化本来是一个非常复杂的过程,但随着Pandas数据plot()函数的出现,使得创建可视化图形变得很容易。...最近,一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例,详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧,熟练掌握这些技巧后,你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外,Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据的表格,并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y的范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为从0到100。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里,我们绘制堆叠的水平条,stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

本文经AI新媒体量子位(QbitAI)授权转载,转载请联系出处 数据可视化本来是一个非常复杂的过程,但随着Pandas数据plot()函数的出现,使得创建可视化图形变得很容易。...最近,一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例,详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧,熟练掌握这些技巧后,你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外,Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据的表格,并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y的范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为从0到100。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里,我们绘制堆叠的水平条,stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

数据可视化本来是一个非常复杂的过程,但随着Pandas数据plot()函数的出现,使得创建可视化图形变得很容易。...最近,一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例,详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧,熟练掌握这些技巧后,你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外,Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据的表格,并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y的范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为从0到100。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里,我们绘制堆叠的水平条,stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

晓查 编译整理 量子位 出品 数据可视化本来是一个非常复杂的过程,但随着Pandas数据plot()函数的出现,使得创建可视化图形变得很容易。...最近,一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例,详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧,熟练掌握这些技巧后,你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外,Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据的表格,并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y的范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为从0到100。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里,我们绘制堆叠的水平条,stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

整理 | 晓查 来自 | 量子位 数据可视化本来是一个非常复杂的过程,但随着Pandas数据plot()函数的出现,使得创建可视化图形变得很容易。...最近,一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例,详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧,熟练掌握这些技巧后,你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外,Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据的表格,并将其添加到matplotlib Axes实例中。...坐标设置 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y的范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为从0到100。...其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里,我们绘制堆叠的水平条,stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

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Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

导读:数据可视化本来是一个非常复杂的过程,但随着Pandas数据plot()函数的出现,使得创建可视化图形变得很容易。...最近,一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例,详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧,熟练掌握这些技巧后,你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。...此外,Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据的表格,并将其添加到matplotlib Axes实例中。...03 坐标设置 1. 取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y的范围。在折线图中,我们要将x设置为0到20,y限制为从0到100。...04 其他高阶用法 可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里,我们绘制堆叠的水平条,stacked设置为True。 ? 将grid参数设置为True,可以给图表加入网格。 ?

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Python 使用XlsxWriter操作Excel

数据处理和报告生成的领域中,Excel 文件一直是广泛使用的标准格式。为了让 Python 开发者能够轻松创建和修改 Excel 文件,XlsxWriter 库应运而生。...图表和图形: XlsxWriter 支持创建各种类型的图表,如折线图、柱状图、饼图等,使用户能够直观地呈现数据。同时,它还支持插入图片、形状和注释等图形元素。...公式和函数: XlsxWriter 允许在单元格中使用 Excel 公式和函数,这对于进行复杂的计算和数据分析非常有用。...图表和条件格式: 除了基本的单元格样式,XlsxWriter 支持添加条件格式,以及在工作表中插入图表,提供更直观的数据可视化。 安装模块 要开始使用 XlsxWriter,首先需要安装该库。...$A$2:$A$10", # X Item名称 "values": "=CPU负载数据统计!

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如何Pandas 中创建一个空的数据并向其附加行和列?

在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中,我们创建了一个空数据。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据的索引。 然后,我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置数据的索引。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据进行操作的人来说非常有帮助。

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将Python绘制的图形保存到Excel文件中

标签:Python与Excel,pandas 在上篇文章中,我们简要地讨论了如何使用web数据在Python中创建一个图形,但是如果我们所能做的只是在Python中显示一个绘制的图形,那么它就没有那么大的用处了...假如用户不知道如何运行Python并重新这个绘制图形呢?解决方案是使用Excel作为显示结果的媒介,因为大多数人的电脑上都安装有Excel。...', ylabel = 'Number of cases') ax.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambdax, p: format(x/...plt.savefig(r'D:\python_pretty_plot.png') 然后可以使用xlsxwriter库创建一个Excel文件。...要将确认病例数据保存到Excel中,执行以下操作: writer = pd.ExcelWriter(r'D:\Python_plot.xlsx',engine = 'xlsxwriter') global_num.to_excel

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【Android RTMP】x264 编码器初始化及设置 ( 获取 x264 编码参数 | 编码规格 | 码率 | 帧率 | B个数 | 关键间隔 | 关键解码数据 SPS PPS )

关键解码数据 : 关键及后面的如何解码 , 需要根据 SPS , PPS 数据进行解码 ; 2 . 关键间距 : 这里使用 fps 描述关键之间的间距 , 2 秒一个关键 ; 3 ....肯定是 SPS PPS 关键 三种数据 SPS PPS 作用是告知后续如何解码视频中的图像数据 第二个图像数据输入到 x264 编码器后, 进行编码 编码的第二个图像编码出来的数据...x264Param.b_repeat_headers = 1; // 计算间距的依据, 该设置表示使用 fps 帧率计算间距 // 两之间间隔多少 fps // 也可以使用时间戳计算间距 x264Param.b_vfr_input...编码的第一个图像编码出来的数据 肯定是 SPS PPS 关键 三种数据 SPS PPS 作用是告知后续如何解码视频中的图像数据 第二个图像数据输入到 x264 编码器后,...// 计算间距的依据, 该设置表示使用 fps 帧率计算间距 // 两之间间隔多少 fps // 也可以使用时间戳计算间距 x264Param.b_vfr_input

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Pandas专家总结:指定样式保存excel数据的 “N种” 姿势!

目录 准备数据 Pandas直接保存数据 Pandas的Styler对表格着色输出 Pandas使用xlsxwriter引擎保存数据 xlsxwriter按照指定样式写出Pandas对象的数据 Pandas...Pandas使用xlsxwriter引擎保存数据 进一步的,我们需要将数值等其他类型的数据也修改一下显示格式,这时就需要从ExcelWriter拿出其中的workbook进行操作: writer = pd.ExcelWriter...下面看看如何直接通过xlsxwriter保存指定样式的数据吧: import xlsxwriter workbook = xlsxwriter.Workbook('demo2.xlsx') worksheet...Pandas使用openpyxl引擎保存数据 pandas的默认写出引擎是xlsxwriter,那么是不是可以修改为其他引擎呢?答案是可以,下面我们使用 openpyxl 实现同样的效果。...Pandas自适应列宽保存数据 大多数时候我们并不需要设置自定义样式,也不需要写出公式字符串,而是直接写出最终的结果文本,这时我们就可以使用pandas计算一下各列的列宽再保存excel数据

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Pandas 秘籍:6~11

默认情况下,在数据上调用plot方法时,pandas 尝试将数据的每一列绘制为线图,并使用索引作为 x 。...在数据的当前结构中,它无法基于单个列中的值绘制不同的组。 但是,第 23 步显示了如何设置数据,以便 Pandas 可以直接绘制每个总统的数据,而不会像这样循环。...使用 matplotlib 时将与之交互的主要对象,通常可以将其视为实际的绘图表面。 包含 x/y ,点,线,标记,标签,图例以及其他任何绘制的有用项目。...对于条形图也是如此,后者需要一些 x 坐标来定位条形,并需要另一个变量来设置条形的高度。 箱线图,直方图和 KDE 仅使用一个变量进行绘制。...在继续进行多变量图绘制之前,让我们绘制出每周的飞行次数。 使用带有 x 上日期的时间序列图的正确情况。 不幸的是,我们在任何列中都没有 Pandas 时间戳,但确实有月和日。

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