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Python数据分析实战(3)Python实现数据可视化

pandas 是在matplotlib的基础上实现画图的,官网为https://pandas.pydata.org/。...x、y数组传递给plot之后,用关键字参数指定各种属性: label 给所绘制的曲线取一个名字,用于在图示(legend)中显示; 在字符串前后添加$符号,就会使用内置的latex引擎绘制数学公式。...设置x轴刻度的数量 ax = plt.gca() ax.locator_params("x", nbins = 20) # 添加坐标轴,并在新添加的坐标轴中画y2 = log(x)图像 ax2 =...、'kde' logy 在Y轴上使用对数标尺 use_index 将对象的索引用作刻度标签 rot 旋转刻度标签(0-360) xticks 用作X轴刻度的值 yticks 用作Y轴刻度的值 xlim...列绘制到单独的subplot中 sharex 如果subplots=True,则共用同一个X轴,包括刻度和界限 sharey 如果subplots=True,则共用同一个Y轴,包括刻度和界限 figsize

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    WPF 的 ElementName 在 ContextMenu 中无法绑定成功?试试使用 x:Reference!...▲ 使用普通的 ElementName 绑定 以下代码就无法正常工作了 保持以上代码不变,我们现在新增一个 ContextMenu,然后在 ContextMenu 中使用一模一样的绑定表达式: x:Reference 代替 ElementName 能够解决 以上绑定失败的原因,是 Grid.ContextMenu 属性中赋值的 ContextMenu 不在可视化树中,而 ContextMenu...类似的情况也发生在设置非可视化树或逻辑树的属性时,典型的比如在 Grid.Row 或 Grid.Column 属性上绑定时,ElementName 也是失效的。...而这是不允许的。 为了解决循环依赖问题,我们可以考虑将 x:Reference 放到资源中。因为资源是按需创建的,所以这不会造成循环依赖。 那么总得有一个对象来承载我们的绑定源。

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    Pandas-25.可视化 用matplotlib库的plot()方法实现简单的可视化 df = 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...- 直方图 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

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    干货案例 | Pandas数据可视化怎么做?

    数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律,察觉到变量之间的互动关系,可以帮助我们更好的给他人解释现象,做到一图胜千文的说明效果。...seaborn 是建构于matplotlib基础上,能满足绝大多数可视化需求。更特殊的需求还是需要学习matplotlib。...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...#grid绘制格线 df.plot(x='Month', y='Tmax', kind='line', grid=True) plt.show() ?...多个y值 上面的折线图中只有一条线, 如何将多个y绘制到一个图中,比如Tmax, Tmin。 df.plot(x='Month', y=['Tmax', 'Tmin']) plt.show() ?

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    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。...取值范围 使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中,我们要将x轴设置为0到20,y限制为从0到100。...x、y轴刻度 有时候坐标轴上的刻度并不理想,我们希望在上面标上我们喜欢的数值。...比如对于x轴,我们想要标上0、10、15和20几个值;对于y轴,我们想要标上0、50、70、100几个值,可以在xticks和yticks参数中悉数列出。...如果我们不希望在坐标轴上看到数字,而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。

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    一文掌握Pandas可视化图表

    数据源选择 这里是指坐标轴的x、y轴数据,对于Series类型数据来说其索引就是x轴,y轴则是具体的值;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x轴的值,y轴默认为全部,不过可以进行指定选择。...() 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...,在上图中x轴标签数字显示是躺着的,怎么坐起来呢?...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

    数据源选择 这里是指坐标轴的x、y轴数据,对于Series类型数据来说其索引就是x轴,y轴则是具体的值;对于Dataframe类型数据来说,其索引同样是x轴的值,y轴默认为全部,不过可以进行指定选择。...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']) ?...坐标轴文字 细心的朋友可能会发现,在上图中x轴标签数字显示是躺着的,怎么坐起来呢? 那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) ?...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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    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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