当df.plot(kind='hist')时，参数y做什么？ - 腾讯云开发者社区

横坐标轴参数x传入的是df中的列名Month 纵坐标轴参数y传入的是df中的列名Tmax 折线图上面的图就是折线图，折线图语法有三种 df.plot(x='Month', y='Tmax') df.plot...饼形图 df.plot(kind='pie', y='Sun') plt.show() ?...直方图 df2.plot(y='Rain', kind='hist') #df2.plot.hist(y='Rain') plt.show() ?...纵坐标的刻度可以通过bins设置 df2.plot(y='Rain', kind='hist', bins=[0,25,50,75,100,125,150,175, 200]) #df2.plot.hist...df.plot更多参数 df.plot(x, y, kind, figsize, title, grid, legend, style) x 只有dataframe对象时，x可用。

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Pandas可视化详解 | 轻松玩转Pandas（12）

别怕，Pandas 非常方便的为我们提供了参数 x 和 y。 df.plot(x="A", y="C") 参数 kind 设置为 hist。 df.plot(kind="hist") 参数 bins 来改变 bin 的大小。 df.plot(kind="hist", bins=5) 参数 c 作为列的名称以为每个点提供颜色。 df.plot(kind="scatter", x="A", y="B", c="C") df.plot(kind="scatter", x="A", y="B", color="blue") df.plot(kind="scatter", x="C", y="B", color=

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原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

让我们绘制一个折线图，看看微软在过去 12 个月的表现如何： df.plot(y='MSFT', figsize=(9,6)) Output: figsize 参数接受两个参数，以英寸为单位的宽度和高度...方法提供的其他参数来为绘图添加更多细节，如下所示： df.plot(y='FB', figsize=(10,6), title='Facebook Stock', ylabel='USD') Output...df[['MSFT', 'FB']].plot(kind='hist', bins=25, alpha=0.6, figsize=(9,6)) Output: 在上面的示例中， bins 参数指定...六边形图当数据非常密集时，六边形 bin 图（也称为 hexbin 图）可以替代散点图。换句话说，当数据点的数量很大，并且每个数据点不能单独绘制时，最好使用这种以蜂窝形式表示数据的绘图。...df.plot(kind='hexbin', x='MSFT', y='AAPL', gridsize=10, figsize=(10,6)) Output: gridsize 参数指定 x 方向上六边形的数量

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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）

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。...包括x和y的参数，像这样： x = 'Duration', y = 'Calories' import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df...= pd.read_csv('data.csv') df.plot(kind = 'scatter', x = 'Duration', y = 'Calories') plt.show() 让我们创建另一个散点图...', x = '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。...在下面的例子中，我们将使用 "持续时间 "列来创建柱状图： df["Duration"].plot(kind = 'hist')

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Python数据分析实战（3）Python实现数据可视化

当它们成为当前子图时，包含它们的图表2也自动成为当前图表，因此不需要调用figure(2)依次在图表1和图表2的两个子图之间切换，逐步在其中添加新的曲线即可。...='hist', alpha=0.5) df4.plot(kind='hist', stacked=True, bins=20) df4['a'].plot(kind='hist', orientation...(kind='area') df.plot(kind='area',stacked=False) plt.show() 显示： ?...调用Series.hist()即可实现，在之后调用plot时加上参数kind='kde'即可生成一张密度图。...]) df.plot(kind='pie', subplots=True, figsize=(8, 4)) df.plot(kind='pie', subplots=True,autopct='%.2f

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Pandas-25.可视化

pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('2018/12/18', periods=10), columns=list('ABCD')) print(df.plot...默认绘图日期类的索引，可以用gct.autofmt_xdate()来格式化x轴用x和y关键字来绘制一列和另一列默认折线图，可以用kind参数指定以下图形： bar或者barh - 条形图 `hist...box - 盒型图 area - 面积图 scatter - 散点图条形图有直接的bar方法绘制条形图指定stacked=True为堆积条形图 barh()方法绘制水平条形图直方图有hist...()方法直接绘制直方图 bins参数指定柱数在DataFrame上调用分别为每列绘制不同的直方图在DataFrame的plot上调用会在一个图上绘制整个DataFrame的图箱形图 df.plot.box...()来绘制箱型图面积图 df.plot.area()绘制面积图散点图 df.plot.scatter()方法绘制散点图饼状图 df.plot.pie()方法绘制饼状图要指定subplots或者y参数

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Pandas绘图功能

所用到的方法是df.hist() diamonds.hist(column="carat", # 具体列 figsize=(8,8), # 图片大小...diamonds.hist(column="carat", figsize=(8,8), color="blue...条形图条形图是直观显示分类变量计数的图形，df.plot(kind="bar")： carat_table = pd.crosstab(index=diamonds["clarity"], columns...创建单个散点图使用方法df.plot(kind="scatter")： diamonds.plot(kind="scatter", # Create a scatterplot...折线图折线图通常用于绘制时间序列数据： years = [y for y in range(1950,2016)] readings = [(y+np.random.uniform(0,20)-1900

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数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

轴字体大小 df.plot(figsize=(10, 6), # 画布大小 title='标题', # 标题 grid=True, # 显示网格线...ax = df.plot(secondary_y=['A', 'C', 'D'], figsize=(10, 6), # 画布大小 title='...= 'bar'表示垂直，若kind = 'barh'表示为水平 # 重新生成数据，并对使用条形图可视化 df2 的第 3 行 df2.iloc[2].plot(kind = 'bar', figsize...= 'hist', # 直方图 figsize=(10, 6), # 画布大小 alpha = 0.5, # 透明度 bins = 20, # 刻度...stacked=True # 是否堆叠 ) plt.show() 输出为： 3.3 拆分子图 # 将3个直方图拆分为3个子图 df3.diff().hist(alpha

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机器学习测试笔记（7）——可视化

columns = ['A','B','C'], index =np.arange(0,100,10)) df.plot...=None, fit_kws=None, color=None, vertical=False,norm_hist=False, axlabel=None, label=None, ax=None) 关键参数...hist和kde：通过hist和kde参数调节是否显示直方图及核密度估计(默认hist,kde均为True) bins：int或list，控制直方图的划分 rag：控制是否生成观测数值的小细条 fit...：控制拟合的参数分布图形，能够直观地评估它与观察数据的对应关系(黑色线条为确定的分布) hist_kws, kde_kws, rug_kws, fit_kws参数接收字典类型，可以自行定义更多高级的样式...columns = list('ABC')) sns.regplot('A','B',data=df)#散点图 plt.show() sns.pairplot(df,diag_kind

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一文掌握Pandas可视化图表

() 我们可以指定数据源，比如指定列A的数据 df.plot(y='A') 我们还可以指定x轴和多列为y，我这里先构建一列X，然后进行数据源选取 df["X"] = list(range(len...(df))) df.head() 选择X列为x轴，B、C列为y轴数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) 图大小通过参数figsize传入一个元组，指定图的长宽...np.random.rand(10, 3), columns=["a", "b", "c"]) df.head() # 图像大小 df.plot.bar(figsize=(10,5)) 除了在绘图时定义图像大小外...单个直方图（自定义分箱+透明度） # 以下2种方式效果一致 df.hist('a', bins = 20, alpha=0.5) # df.a.hist(bins = 20, alpha=0.5)...x="a", y="b", c="c", s=50) # 参数s代表散点大小一组数据，然后分类并用不同颜色（色系下）表示 df.plot.scatter(x="a", y="b", c="species

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Matplotlib 学习笔记

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 2), columns=['A', 'B']) f = plt.figure(figsize=(10, 10)) fig = df.plot...fig.add_subplot(2, 2, 1) plt.plot(np.random.rand(50).cumsum(), '--g') ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 4) ax2.hist...包括，line, bar, barh kind='line', color='r', # linestyle -, marker . color g style='-gx...='bar', ax=axes[0], grid=True,legend=True,label='s',alpha=0.6) # 多系列柱状图 df.plot(kind='bar',ax=axes[1...],colormap='Reds_r') # 多系列堆叠图 df.plot(kind='bar',ax=axes[2], colormap='Blues_r', stacked=True) df.plot.barh

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Python数据分析：手把手教你用Pandas生成可视化图表

但自从Python进入3.0时代以后，pandas的使用变得更加普及，它的身影经常见于市场分析、爬虫、金融分析以及科学计算中。 ...pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index=pd.date_range('2018/12/18', periods=10), columns=list('ABCD')) df.plot...我们可以使用x和y关键字绘制一列与另一列。 ...random. randn( 10). cumsum(), index= np. arange( 0, 100, 10)) s. plot() pandas 的大部分绘图方法都有一个可选的ax参数...=' bar'（垂直柱状图）或 kind=' barh'（水平柱状图）即可生成柱状图。

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『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

对于案例数据，直接绘图效果如下（显示全部列） df.plot() ? 我们可以指定数据源，比如指定列A的数据 df.plot(y='A') ?...选择X列为x轴，B、C列为y轴数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) ?...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...df.plot.hist(alpha=0.5) # alpha设置透明度 ? 单直方图 # 单直方图 df.a.plot.hist() ?...一组数据，x/y及z，其中x/y表示位置、z的值用于颜色区分 df.plot.scatter(x="a", y="b", c="c", s=50) # 参数s代表散点大小 ?

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《Pandas Cookbook》第11章用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化

# 画柱状图，使用行索引做x轴，列的值做高度，使用plot方法，参数kind设为bar In[47]: color = ['.2', '.7'] df.plot(kind='bar'...# KDE图忽略行索引，使用每列的值作为x轴，并计算y值得概率密度 In[48]: df.plot(kind='kde', color=color, figsize=(16,4)) Out[48]:...1.02) df.plot(kind='kde', color=color, ax=ax1, title='KDE plot') df.plot(kind='box'..., ax=ax2, title='Boxplot') df.plot(kind='hist', color=color, ax=ax3, title='Histogram') Out[...', y='Oranges', kind='bar', ax=ax2) df.plot(x='Apples', kind='kde', ax=ax3) Out[51]: <matplotlib.axes

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Pandas高级教程之:plot画图详解

"B"); 其他图像 plot() 支持很多图像类型，包括bar, hist, box, density, area, scatter, hexbin, pie等，下面我们分别举例子来看下怎么使用。...bar df.iloc[5].plot(kind="bar"); 多个列的bar： df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "..."b"); scatter图还可以带第三个轴： df.plot.scatter(x="a", y="b", c="c", s=50); 可以将第三个参数变为散点的大小： df.plot.scatter...(legend=False); 设置label的名字 In [118]: df.plot(); In [119]: df.plot(xlabel="new x", ylabel="new y");...使用secondary_y=True 可以绘制多个Y轴数据： In [125]: plt.figure(); In [126]: ax = df.plot(secondary_y=["A", "B"

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pandas 图形可视化大全

dataframe.plot.func() series.plot.func() func()主要是日常比较基础的图形，如下：折现图(line) 条形图(bar) 直方图(hist) 箱箱型(box...pd.Series(np.random.randn(100), index=pd.date_range("5/1/2022", periods=100)) tsc = ts.cumsum() tsc.plot(kind...np.random.randn(100), "C": np.random.randn(100) - 1, }, columns=list('ABC') ) df.plot.hist...: np.random.randn(500)}) ax = df.plot.hexbin(x='x', y='y', gridsize=15, figsize=(10,8)) 9）子图 plot()...的参数设置subplots=True即可自动对dataframe数据生成子图的可视化图形。

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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）

例如，df.plot( )等价于df.plot.line( )。我们之后将会探索这些方法中的一部分。...alpha 图片不透明度(从0到1) kind 可以是 'area'、 'bar'、 'barh'、 'density'、'hist'、 'kde'、 'line'、 'pie' logy 在y轴上使用对数缩放...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...使用之前的小费数据，我们可以使用Series的plot.hist方法制作小费占总费用百分比的直方图(见图9-21)： In [92]: tips['tip_pct'].plot.hist(bins=50...例如，箱形图（显示中位值，四分位数和异常值）可以是有效的可视化类型(图9-28)： In [110]: sns.factorplot(x='tip_pct', y='day', kind='box',

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怎么用matplotlib画出漂亮的分析图表

='scatter', x='SH', y='SY', figsize=(10, 6), color='darkred') plt.title('Average Temperature Between...='hist', figsize=(8,5), colors=['grey']) plt.title('ShangHai AverageTemperature Of 2010-2013') # add...a title to the histogram plt.ylabel('Number of month') # add y-label plt.xlabel('AverageTemperature')....loc[:,['dt','AverageTemperature']]\ .set_index('dt') df.head() df.plot...of shanghai') plt.show() df.plot(kind='barh', figsize=(12, 16), color='steelblue') plt.xlabel('AverageTemperature

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15，DataFrame快速绘图

3，dataframe快速绘图方案（df.plot）能够将数据分析和可视化过程很好地衔接起来。【强烈推荐】本节我们dataframe快速绘图方案。dataframe绘图方案概要如下。...二，dataframe绘图参数说明在jupyter notebook中输入help(pd.DataFrame.plot)可以查看相关参数说明。...kind : - 'line' : line plot (default) - 'bar' : vertical bar plot - 'barh' : horizontal...bar plot - 'hist' : histogram - 'box' : boxplot - 'kde' : Kernel Density Estimation plot

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Python基础（十二） | 还不会python绘图？两万字博文教你Matplotlib库（超详细总结）

_subplots.AxesSubplot at 0x20534763f28> df = pd.DataFrame() df.plot?..._subplots.AxesSubplot at 0x2053533bbe0> 概率密度图 df4['A'].plot(kind="kde") <matplotlib.axes....房价可视化""" # 圆的半价大小代表每个区域人口数量(s),颜色代表价格(c),用预定义的jet表进行可视化 with sns.axes_style("white"): housing.plot(kind...figsize=(12, 8)) plt.legend() plt.axis([-125, -113.5, 32, 43]) [-125, -113.5, 32, 43] housing.plot(kind..._subplots.AxesSubplot object at 0x0000020539C60908>], dtype=object) 设定图形安排 df.plot(subplots=True

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干货案例 | Pandas数据可视化怎么做？

Pandas可视化详解 | 轻松玩转Pandas（12）

原来使用 Pandas 绘制图表也这么惊艳

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