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五分钟入门数据可视化

反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值....在 Matplotlib 中，我们可以直接使用 plt.plot() 函数，当然需要提前把数据按照 x 轴的大小进行排序，要不画出来的折线图就无法按照 x 轴递增的顺序展示。...Matplotlib seaborn: ? seaborn ? seaborn 条形图 条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.pie(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制饼图的数据，labels 是缺省值，可以为饼图添加标签。

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matplotlib简单示例

折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 简单来说，折线图可以反映事物的变化情况。...# 线条颜色 linewidth=3, # 线宽 linestyle="--") # 线条样式 # 设置x轴刻度...为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。 这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。...3.2 准备数据 数据选用上一篇随笔：爬取豆瓣电影信息中爬取到的电影的时长。去除无效数据后，从下图可以看出总共有2247条数据，最大值为170，最小值为3。 ?...四、结语 本文简单举例介绍了matplotlib绘制折线图、条形图和直方图的方法，matplotlib很强大，可以绘制非常多的图形，可以参考https://matplotlib.org/gallery/

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大数据应用导论 Chapter05 | 数据可视化

图形多样:条形图、饼图、箱线图、气泡图、直方图… 绘图工具也多种多样：Matplotlib、Seaborn、Tableau、Echarts等 条形图与直方图能最快地展示数据分布是否均匀。...条形图(bar chart) 纵轴通常代表数量 直方图(histogram) 纵轴通常代表频率 ? 箱纸图(box plot) 用来展示一个连续数值特征地分布。 ?...散点图(scatter plot) 散点图是一种图形表达形式，具有描述两个连续型地特征，具有检测离群值地功能。 ?...气泡图(bubble chart) 展示第三个连续型数值的特征，气泡大小反应特征的大小。 ? 饼图(pie chart) 饼图是条形图的变种，能很好展示各个分量占总体数的比例。...连续渐变颜色可用于数值型数据：数据值越大，颜色越深 ? 还有用于区别不同类别数据的颜色 ?

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Matplotlib可视化没那么难：7种常用图表最全绘制攻略来了！

：x轴名称 plt.ylabel：y轴名称 plt.xlim：x轴的范围 plt.ylim：y轴范围 plt.xticks：第一个参数为范围，数组类型；第二个参数是标签，第三个是控制标签 plt.yticks...在广告数据分析中，我们通常会根据散点图来分析两个变量之间的数据分布关系。散点图的主要参数及其说明如下。 x/y：X/Y轴数据。两者都是向量，而且必须长度相等。...▲图2 条形图 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...直方图是数值数据分布的精确图形表示，是对连续变量（定量变量）的概率分布的估计，由卡尔·皮尔逊（Karl Pearson）首先引入，是一种特殊的条形图。...在构建直方图时，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续的、不重叠的变量间隔，间隔必须相邻，并且通常是相等的大小。

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娱乐圈排行榜动态条形图绘制

二、绘制动态条形图代码分步解析 1 导入库并加载数据 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import numpy as np import...plt.xlabel("人气值") #给x轴加说明 title = '第'+str(int(data1.period_num[1]))+'期娱乐圈男星排行榜' #构造图片标题 plt.title(...; name_color: 读取根据前10名出现次数分配的颜色; colors_0: 根据分配的颜色，给出当前期绘制颜色; plt.barh: 绘制横向条形图; plt.xlim: 设置x轴的范围; plt.annotate...图2 娱乐圈男明星第538期排行榜条形图 数据来源：123粉丝网 三、绘制动态条形图整合代码 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import...注：该代码只是在绘制单个条形图代码的基础上，用循环把所有图每隔一个很短的时间展示出来，给人一种动图的效果。 本文是本人使用matplotlib库进行绘图得到的结果，如有问题请指正。

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matplotlib入门

初开发的Matplotlib，仅支持绘制2d图形，后来随着版本的不断更新，Matplotlib在二维绘图的基础上，构建了一部分较为实用的3D绘图程序包，通过调用该程序包一些接口可以绘制3D散点图、3D曲面图...#画第二个条形图 rects2 = plt.bar( # index, # 与第一个条形图在X周上无缝“肩并肩” index +bar_width...= plt.bar(index + bar_width, # 与第一个条形图在X周上无缝“肩并肩” means_guido, bar_width...', label = '张三') #定义第一个条形图的标签信息 #画第二个条形图 rects2 = plt.bar(index, # 与第一个条形图在X周上无缝“...当normed取默认值时，n即为直方图各组内元素的数量（各组频数）； bins: 返回各个bin的区间范围； patches：返回每个bin里面包含的数据，是一个list。

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matplotlib

=’x’,label=’xxx’,color=’xxx’) x:x轴上的值 y:y轴上的值 linestyle:线条风格 linewidth:线条粗细 label:标签文本 plot函数常见问题： x...]是在top,bottom,left和right中的选择；()表示需补充参数，参数未经过初始化 区分选择和补充的含义 以下是set_position中各种值的类型 data:移动轴的位置到交叉轴的指定坐标...，不能够改变坐标轴 而left和bottom可以改变坐标轴的位置，参数如上图所示 添加图例： 在plot函数中以[键-值] 的形式增加一个参数 plot(X,S,color="blue",linewidth...plot(x,y,'yd:') show() plot中的线条的线性，标记的符号和线条的颜色参数的前后位置没有要求 条形图 特点： 在条形图中可以非常直观地通过位置比较比较数值大小，因为在条形图中条的高度就是数值...，所以一眼就可以看出数值的高度 函数 bar(x,height,width,bottom) 参数： (x,height)定义在什么位置上，多高的bar（这个地方的高度其实是条形图的宽度，因为是躺着的，所以叫高度

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10分钟入门Matplotlib: 数据可视化介绍&使用教程

例如，零售商想知道最近12个月中两家分店的销售趋势，而他希望在同一个坐标轴里查看两家商店的趋势。 让我们在一张图中绘制两条线sin（x）和cos（x），并添加图例以了解哪一条线是什么。...条形图 概述： 条形图使用水平或垂直方向的长条去表示数据。条形图用于显示两个或多个类别的值，通常x轴代表类别。每个长条的长度与对应类别的计数成正比。...绘制散点图需要两个变量，一个变量表示X轴位置，另一个变量表示y轴位置。散点图用于表示变量之间的关联，通常建议在进行回归之前使用。...它是对连续数据概率分布的估计。它与上面讨论的条形图相似，但它用于表示连续变量的分布，而条形图用于表示离散变量的分布。...每个分布都有四个不同的特征，包括 分布中心 分布散布 分布形状 分布峰值 直方图需要两个输入，x轴表示bin, y轴表示数据集中每个bin对应值的频率。每个bin都有一个最小值和最大值的范围。

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详解pandas.DataFrame.plot() 画图函数

如果没有设置，则使用当前matplotlib subplot**其中，变量和函数通过改变figure和axes中的元素（例如：title,label,点和线等等）一起描述figure和axes，也就是在画布上绘图...line style per column logx : boolean, default False#设置x轴刻度是否取对数 Use log scaling on x axis logy : boolean..., default False Use log scaling on y axis loglog : boolean, default False#同时设置x，y轴刻度是否取对数 Use log scaling...on both x and y axes xticks : sequence#设置x轴刻度值，序列形式（比如列表） Values to use for the xticks yticks : sequence...当上述步骤完成后，可以用 ax.plot（）函数或者 df.plot(ax = ax) – 在jupternotebook 需要用%定义：%matplotlib notebook；如果是在脚本编译器上则不用

4.9K61

python 画条形图(柱状图)实例

竖放条形图 画条形图要用到 pyplot 中的 bar 函数，该函数的基本语法为： bar(x, height, [width], **kwargs) x 数组，每个条形的横坐标 height 个数或一个数组...其次，由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。...最后，条形图主要用于展示分类数据，而直方图则主要用于展示数据型数据，我们初中学的就是条形统计图，很显然有没有当初那种感觉？（身高-年龄 条形统计图）在坐标上画出每个年龄对应的频数。...条形图x轴 # y：条形图的高度 # width：条形图的宽度 默认是0.8 # bottom：条形底部的y坐标值 默认是0 # align：center / edge 条形图是否以x轴坐标为中心点或者是以...x轴坐标为边缘 plt.legend() plt.xlabel('ages') plt.ylabel('count') plt.title(u'测试例子——条形图') for i in range(

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python matplotlib各种绘图类型完整总结

，默认是"face" cmap: 自定义色彩盘，实际上就是一个三列的矩阵，shape为 [ N , 3 ] annotate(s, xy, *args, **kwargs) 函数用于在图形上给数据点添加文本注解...直方图 ---- 直方图和条形图外观上看上去差不多，但概念和实现上完全不同，需要加以区分： 条形图: 每个条形表示一个类别，条形的高度表示类别的频数。...条形图 5.1 一个数据样本的条形图 ---- bar() 参数： x: 长条形中的横坐标点list left: 长条形左边沿x轴坐标list height: 长条形对应每个横坐标的高度值 width:...width: 每个y轴坐标值对应的条形的宽度list height: 条形的高度，在水平条形图中，条形的高度都是固定的。...m次，得到m*n维的矩阵 这样做可以使得X和Y中的每两个值互相都可以组成一个坐标点( x i , y j )，在将这些坐标点作为输入，通过一个 映射函数f ( x ) f(x)f(x)求值，就可以得到一个三维图形

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Pandas绘图功能

Pandas中的绘图是在matplotlib之上构建的，如果你很熟悉matplotlib你会惊奇地发现他们的绘图风格是一样的。 本案例用到的数据集是关于钻石的。...柱状图 柱状图是一个单变量图（注意区分柱状图和条形图），它将一个数值变量分组到各个数值单元中，并显示每个单元中的观察值数量。直方图是了解数值变量分布的一种有用工具。...为了获得更多细节的数据，我们可以增加分箱的数量来查看更小范围内的钻石重量，通过限制x轴的宽度使整个图形在画布上显得不那么拥挤。...将X轴限制在3.5可能会剔除一些异常值，以至于它们在原始图表中没有显示。接下来看看有没有钻石大于3.5克拉： diamonds[diamonds["carat"] > 3.5] ?...箱线图的中心框代表中间50%的观察值，中心线代表中位数。 boxplot最有用的特性之一是能够生成并排的boxplots。每个分类变量都在一个不同的boxside上绘制一个分类变量。

1.7K10

数据分析与数据挖掘 - 08图形绘制

((-4, 5)) # 设置坐标轴名称 plt.xlabel('我是x轴') plt.ylabel('我是y轴') # 显示 plt.show() 5 刻度的修改 我们看到，在坐标轴上还会有一些刻度的存在...首先我们来学习一下bar()函数，它的功能是在x轴上绘制定性数据的分布特征，也就是柱状图。使用方法是plt.bar(x,y)，其中x表示在x轴上的定性数据的类别，而y表示每种定性数据的类别的数量。...关于scatter的参数： x就表示x轴上的值 y就表示y轴上的值 s表示散点标记的大小，这个是可选项 c表示散点标记的颜色，可选项 cmap表示将浮点数映射成颜色的颜色映射表 让我们通过一段代码的演示...4 堆积条形图参数详解 同理，堆积条形图就是把堆积图横放，原来需要考虑底部的是哪一个值，现在需要思考的是左边的是哪一个值，具体代码如下： import matplotlib.pyplot as plt...8 间断条形图参数详解 间断条形图是在条形图的基础之上绘制而成的，主要用来可视化定性数据的相同指标在时间维度上的指标值的变化情况，直观比较并展现出定性数据的相同指标的变化情况。

2.4K20

数据可视化：认识Matplotlib

通过 Matplotlib，我们可以仅需要写几行代码，就可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等，方便数据展示。...fc:全写为facecolor，长条形的颜色 ec:全写为edgecolor，长条形边框的颜色 条形图 在之前的小节中得到了高分电影上映年份的TOP，现在我们就将此数据做成可视化的条形图。...= plt.bar(x, y, width=0.4) # 添加横坐标显示 plt.xticks(x, x) # 在每个条形图上方显示数值 for a, b in zip(x, y): plt.text...plt.xlabel('上映年份') plt.ylabel('上映数量') plt.title('高评分电影上映年代TOP10') plt.show() 代码运行结果如图所示，得到这个可视化的图表后，在简单意义上已经完成了一个简单的数据获取...: 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

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使用Matplotlib的数据可视化初学者指南

第一个等级将绘制在x轴上，第二个等级将绘制在y轴上。plt.show() 图表实际打印到屏幕上需要调用。运行时输出如下： ? 创建此图表非常简单，它展示了期望看到的内容。但是此图表存在一些问题。...因为幸福分数需要连续的价值范围，所以无法通过观察得到确切的数据，但可以得到一个大致的想法。例如大约有15个国家的幸福分数在3到4之间，而且幸福分数在4.5左右的国家（约25个）数量最多。...换句话说最常见的幸福分数是4.5左右的值。 条形图 在Matplotlib中构建条形图比想象的要困难一些。它可以在几行代码中完成，但了解这段代码的作用非常重要。...第一行将所有幸福分数转换为整数，这样幸福分数可以只有少数离散值。第二行获得每个分数发生的次数。此计数将用作条形图的高度。然后第三行获得与每个计数相关联的分数，这需要作为图的x轴。...它更容易解释，可以在这里看到有大多数观察结果的圆形幸福分数为5.因为使用int（）函数“舍入”，这意味着得分为5可以是任何值在5≤x<6的范围内。

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