用x =df2.index .values，y=df2.index绘制散点 - 腾讯云开发者社区

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【无痛学Python】Pandas统计分析基础，看这一篇就够了！

当然，如果你不指定，就会默认用整形数据作为index，但是如果你想用别的方式来作为索引，你可以用别的方式。...(df2.index[0]) print(df2.index[1]) print(df2.index[2]) Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object') a b c 同时索引也有它的方法和属性...这一点其实在上述的索引操作中已经体现出来了，这里再重新复述一下。缺失值默认为NaN，但是也可以通过fill_value来进行参数的填充。...x / x.sum()) print(df) Department Salary Salary_Ratio 0 HR 5000 0.256410 1...x * 0.8) # 计算每个部门的工资方差 variance = df.groupby('Department')['Salary'].apply(lambda x: x.var()) print

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人物社交网络分析—平凡的世界

0.025].reset_index(drop=True) plt.figure(figsize=(12, 12)) # 生成社交网络图 G = nx.Graph() # 添加边 for ii in df2...in G.edges(data=True) if (d['weight'] <= 0.1)] # 图的布局 # 节点在一个圆环上均匀分布 pos = nx.circular_layout(G) # 点...())}) # 第一张图,所有人物 #Gdegree.sort_values(by='degree', ascending=False).plot(x='name', y='degree', kind=...'bar', color=(136/255, 43/255, 48/255), figsize=(12, 6), legend=False) # 第二张图,前20人物 Gdegree.sort_values...(by='degree', ascending=True)[-20:].plot(x='name', y='degree', kind='barh', color=(16/255, 152/255, 168

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Python人物社交网络分析—平凡的世界

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业务数据分析最佳案例！旅游业数据分析！⛵

("hotel_bookings.csv")df.head()图片数据信息初览df.info()图片数据预处理清洗&缺失值处理首先统计字段缺失值比例df.isnull().sum().sort_values...)[: 20]plt.figure(figsize = (18, 8))sns.barplot(x = df2.index, y = df2)plt.xticks(rotation = 30)plt.xlabel...= False)[: 20]plt.figure(figsize = (18, 8))sns.barplot(x = df2.index, y = df2)plt.xticks(rotation =...(ascending = False)[: 20]plt.figure(figsize = (18, 8))sns.barplot(x = df2.index, y = df2, order = months...axis = 1)# 相关矩阵corr_matrix = round(df_sub.corr(), 3)"Correlation Matrix: "corr_matrix图片热力图我们做一个热力图的绘制

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6种方式创建多层索引

('a', 1, 'x'), ('a', 1, 'y'), ('a', 2, 'x'), ('a', 2, 'y'),...('b', 0, 'x'), ('b', 0, 'y'), ('b', 1, 'x'), ('b', 1, 'y'),...('b', 2, 'x'), ('b', 2, 'y'), ('c', 0, 'x'), ('c', 0, 'y'),...('c', 1, 'x'), ('c', 1, 'y'), ('c', 2, 'x'), ('c', 2, 'y')],....index Out[28]: MultiIndex([('a', 'x'), ('a', 'y'), ('b', 'x'), (

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项目

页面效果如下图3所示图3 汇总房产信息注意： 1）页面效果要求用模板继承实现 2）表格要求用bootstrap美化 3）图表展示要求用echarts 三、数据库设计 1....(ascending=False).head(5) print(df2) return render_template("echartshow.html" ,x=list(df2.index...),y=list(df2))if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) DBHelper.py import pymysql class DBHelper... calculable : true, xAxis : [ { type : 'category', data : {{ x|... ], series : [ { name:'汇总住房信息', type:'bar', data:{{ y|

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Python｜Pandas的常用操作

本文来讲述一下科学计算库Pandas中的一些常用操作～看完别忘记文末点赞呦～ 01 为什么要用Pandas？...df1.sort_values(by='B') # 将df转化为array df1.to_numpy() 04 一般的选择数据 # 直接获取数据 df1['A'] # 按照索引值切片行数据 df1....iloc[3] # 使用切片的方式批量选择 df1.iloc[3:5, 0:2] # 使用索引值位置列表选择 df1.iloc[[1, 2, 4], [0, 2]] 07 按条件选择数据 # 用单列的值选择数据...fillna() 10 删除数据 # 删除具体列 df2.drop('A', axis=1) # 删除具体的行 df2.drop('a', axis=0) # 根据索引值进行删除 df2.drop(df2...np.square(x) if x.name == 'x' else x)

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对比学习，用Excel和Python绘制「棒棒糖图」

设置x坐标轴标签在图的底部。结果得到如下样式。当然，可以设置条形和散点的样式，如颜色形状等。也可以单独选中某条柱状图和散点标志的样式，以突出某个或某些值。...# 设置标记点宽度 s=50) # 设置标记点大小 plt.show() 设置样式这一步主要实现将X轴向上移动。...将所有y值加上一个固定值v（负数）：y = y+v 并且设置y轴的下限为该固定值v ：plt.ylim(v, 0.6) 绘制一条横线通过绘制折线的方法绘制一条基线，并固定 y=0 plt.plot(values.index..., [0]*n) 或直接用直线函数绘制基线，同样设置 y=0 plt.axhline(y=0, xmin=0, xmax=1）上面两种方法均可以绘制直线图，第二种方法的缺点是在设置直线两个端点时，不太好把控...stem(x,y, linefmt=None, markerfmt=None, basefmt=None) x : array-like, optional 数据x轴 y : array-like 数据

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Python数据分析实战(1) 成都土地市场分析

)] data_pair_2 = [(i, int(j)) for i, j in zip(df2.index, df2.values)] # 绘制饼图 c = ( Pie(init_opts=...土地面积'][1:-1]] ydata_2 = [float('{:.2f}'.format(j)) for j in planned_area['规划建筑面积'][1:-1]] # 绘制柱形图 bar...'规划建筑面积'][:-1]) if item in df.loc[x, '土地位置'] else 0 for x in range(len(df['土地位置']))] date = df['推出时间...{'size': 18, 'weight': 'bold'}) ax.set_title(r'各行政区2015-2019年的总规划建筑面积(平方米)', fontsize=25, x=0.5, y=1.02...觉得文章对你有帮助、让你有所收获的话，期待你的点赞呀，不足之处，也可以在评论区多多指正。 [6zo8f4nr9u.png?

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R 可视乎 | 绘制卡通圣诞树

简介先和大家说一句圣诞快乐呀，最近 DIY 涂鸦圣诞树非常受欢迎，小编琢磨着能否用 R 语言来绘制一颗圣诞树呢，最后终于让小编找到了教程[1]，这不赶紧在今天分享出来给大家，一起动手试一试吧~ 画图步骤...(breaks = NULL) + scale_y_continuous(breaks = NULL) + labs(x = "", y = "") tree geom_tile() 将每个数据点绘制成一个实心正方形...Step 2：添加灯饰现在，可以在树上添加一些灯光，通过在基础树图上叠加一些散点来完成。这些散点的坐标是基于均匀分布随机产生的。...", shape = 16) + theme(legend.position = "none") tree Step 3：添加装饰物在第二步的图上添加了另一种散点(这一次是加权散点...手动绘制了每个点的坐标，并手动分配每个点的颜色和大小。也可以任意修改这些位置和大小。

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动态数据可视化—使用Python的Matplotlib库创建动态图表的技巧与实践

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 生成随时间变化的数据x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x...)# 创建动态图表plt.ion() # 打开交互模式fig, ax = plt.subplots()line, = ax.plot(x, y)# 更新动态图表for i in range(100...下面是一个示例代码：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 生成随机的散点数据x = np.random.rand(100)y = np.random.rand...2)) # 更新散点的位置 sc.set_sizes(1000 * np.random.rand(100)) # 更新散点的大小 sc.set_facecolor(np.random.rand...(100, 3)) # 更新散点的颜色 plt.draw() # 重新绘制图表 plt.pause(0.1) # 暂停一小段时间，使得动画效果更明显在这个示例中，我们首先生成了随机的散点数据

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精选3种张炫酷的动态交互式图表，Pandas一键生成，通俗易懂

C 70 3 D 85 然后我们来绘制直方图 df2.iplot(kind='bar',x='Category',y='Values', xTitle... = "Category",yTitle = "Values", title = "直方图") output 其中的x参数上面填的是x轴上面对应的变量名，而y参数填的是y轴上面对应的变量名...iplot(bestfit = True,bestfit_colors=['pink']) output 这里我们着重来介绍一个iplot()方法里面常用的参数 kind:图表类型，默认的是scatter，散点类型...y轴上面的轴名 colors: 绘制图表时候的颜色 subplots: 布尔值，绘制子图时候需要用到，默认为False mode: 字符串，绘图的模式，可以有lines、markers，也还有lines...+markers和lines+text等模式 size: 针对于散点图而言，主要用来调整散点的大小 shape: 在绘制子图时候各个图的布局 bargap: 直方图当中柱子之间的距离 barmode :

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24种R语言新手入门之箱线图（二）

以下主要是用boxplot和geom_boxplot 二、初阶画图 2.1 基础语法 boxplot(x, data, notch, varwidth, names, main) #x：向量或公式 #data...', dotsize=1) 图片 #发散式散点 p + geom_jitter(shape=16, position=position_jitter...dose, y=len, color=dose)) + geom_boxplot() p+scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9...dose, y=len, color=dose)) + geom_boxplot() p+scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9...=x, #add = "jitter", #绘制每个样品的散点 legend = "right") p+rotate_x_text(45) #倾斜角度

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ggplot2_散点图

参数 color:点的颜色 size：点的大小 shape ：点的形状 # 设置主函数 p x = wt, y = mpg)) # 绘制散点图 p + geom_point...# 多组散点图 # 根据cyl设置散点的形状 # cyl是发动机的缸数 p + geom_point(aes(shape = cyl)) ?...")) ## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x' ?...Jitter points 当数据集的数据过多时，绘图就会显得很杂乱 position = position_jitter()用于避免过量绘图 width: x轴上的点 height: y轴上的点 #...结束语我比较喜欢ggplot2的一点是可以将绘图程序写进函数，可以批量绘图，批量下载，至于设置这些东西，能记就记，记不住，用的时候百度。 love&peace

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R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

x(在x-轴上)与y(在y-轴上)的二元作图 sunflowerplot(x,y)同上，但是以相似坐标的点作为花朵，其花瓣数目为点的个数 pie(x)饼图 boxplot(x)盒形图(“box-and-whiskers...一些常用的低级图形命令包括： scatter.smooth(x, y, …)LOESS(局部加权散点平滑)拟合曲线 points(x, y)添加点(可以使用选项type=) lines(x, y)同上,...y2)为右上角 polygon(x, y)绘制连接各x,y坐标确定的点的多边形 legend(x, y, legend)在点(x,y)处添加图例,说明内容由legend给定 title()添加标题,也可添加一个副标题...一些常用的低级图形命令包括： scatter.smooth(x, y, …)LOESS(局部加权散点平滑)拟合曲线 points(x, y)添加点(可以使用选项type=) lines(x, y)同上,...y2)为右上角 polygon(x, y)绘制连接各x,y坐标确定的点的多边形 legend(x, y, legend)在点(x,y)处添加图例,说明内容由legend给定 title()添加标题,也可添加一个副标题

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R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

(x,y,z)等高线图（画曲线时用内插补充空白的值） filled.contour(x,y,z)同上，等高线之间的区域是彩色的，并且绘制彩色对应的值的图例 image(x,y,z)同上，但是实际数据大小用不同色彩表示...一些常用的低级图形命令包括：scatter.smooth(x, y, …)LOESS(局部加权散点平滑)拟合曲线points(x, y)添加点(可以使用选项type=)lines(x, y)同上,但是添加线...x, y)绘制连接各x,y坐标确定的点的多边形legend(x, y, legend)在点(x,y)处添加图例,说明内容由legend给定title()添加标题,也可添加一个副标题axis(side,...一些常用的低级图形命令包括：scatter.smooth(x, y, …)LOESS(局部加权散点平滑)拟合曲线points(x, y)添加点(可以使用选项type=)lines(x, y)同上,但是添加线...x, y)绘制连接各x,y坐标确定的点的多边形legend(x, y, legend)在点(x,y)处添加图例,说明内容由legend给定title()添加标题,也可添加一个副标题axis(side,

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plotly-express-25-36张图爱上plotly_express

安装用pip install plotly_express 命令可以安装 plotly_express pip install plotly_express 内置数据集先导入相关库，进行查看数据集：...,color="continent" # 区分颜色 ,size="pop" # 区分圆的大小 ,size_max=60 # 散点大小...散点矩阵图 px.scatter_matrix(iris, # 传入绘图数据 dimensions=["sepal_width","sepal_length","petal_width...3、绘制饼图，自动显示每个day的占比 px.pie(total_bill_byday, # 绘图数据 names="day", # 每个组的名字 values="total_bill...散点极坐标图 px.scatter_polar( # 散点极坐标 wind, # 数据集 r="frequency", # 半径 theta="direction",

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一个没法商用，但是好玩有趣的 Python 手绘图形库！

坐标轴标签数据 x_label: str = "" X 坐标轴名称 y_label: str = ""...Y 轴刻度分割段数 is_show_line: bool = False 是否将散点连成线 dot_size: int = 1...散点大小 time_format: Optional[str] = None 日期格式 legend_pos: str = "upLeft"...Scatter-散点大小 def scatter_dotsize_tickcount(): chart = Scatter("Scatter-散点大小") chart.set_options...Scatter-散点连成线 def scatter_show_line(): chart = Scatter("Scatter-散点连成线") chart.set_options(y_tick_count

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震惊！他竟然用回归分析做这种事

我们先利用天猫双十一前十年的数据绘制成散点图的样子，可以明显地感觉到类似于y=x²样子的曲线，于是我们就假设该散点的连线和一个多项式曲线一致。 ?...其中x为自变量年份，y为因变量成交额。设置参数 degree=2 可以拟合二次的多项式。同理， degree=2 可以拟合三次的多项式。...() lrModel.fit(x_2_fit,y) print("多项式方程为:{:.3f}x²{:.3f}x+{:.3f}".format(lrModel.coef_[2],lrModel.coef_...[1],lrModel.intercept_)) 可以由此得到多项式方程为: y=30.087x²-94.107x+70.183 接着可以绘制出该多项式方程，可以清楚看到与散点拟合的较好，那么如何从数学上的角度来分析拟合得是否完美呢...score = r2_score(y, y_predicted, multioutput='raw_values') 由此我们得到0.99938的值，可以说拟合程度相当之高。

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Python 绘图还在用 Matplotlib？发现一款手绘可视化神器！

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【无痛学Python】Pandas统计分析基础，看这一篇就够了！

人物社交网络分析—平凡的世界

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Python｜Pandas的常用操作

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ggplot2_散点图

R语言高级绘图命令（标题-颜色等）

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震惊！他竟然用回归分析做这种事

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