条形图 2.1 单行垂直/水平条形图 2.2 多行条形图 3. 直方图 3.1 生成数据 3.2 透明度/刻度/堆叠直方图 3.3 拆分子图 4....总结 参考:微信公众号「早起Python」 1....# 绘制 df 第一列的折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为: 1.3 绘制多列折线图 df 的四列分别放在四个子图上 # 折线图|子图 # 将 df 的四列分别放在四个子图上...iloc[2].plot(kind = 'bar', figsize=(10, 6)) plt.show() 输出为: 2.2 多行条形图 多行堆叠 # 多行,堆叠对应着着stacked=True...总结 关于pandas的可视化的用法还有很多,这里不再拓展,但还是建议使用matplotlib,seaborn等库完成绘图。
其中,Matplotlib和Pandas样式简单,看上去吸引力不大。Seaborn可往单变量直方图上添加很多东西,更美观,pandas可成组生成直方图。...Pandas模块 #注意直方图上添加核密度图,必须将直方图频数更改为频率,即normed参数设置成True #直方图 df.年龄.plot(kind="hist",bins=20,color="steelblue...15)、label:设置直方图的标签,可通过legend展示图例。 16)、stacked:当有多个数据时,是否需要将直方图呈堆叠摆放,默认水平摆放。...9)、rug_kws:以字典形式传递须图的其他修饰属性,如线的颜色、线的宽度等。 10)、fit_kws:以字典形式传递须图的其他修饰属性,如线的颜色、线的宽度等。...14)、axlabel:用于显示轴标签。 15)、label:指定图形图例,需要结合plt.legend()一起使用。 16)、ax:指定子图的位置。 Python新手成长之路案例集锦,长按关注:
pandas库是Python数据分析的核心库 它不仅可以加载和转换数据,还可以做更多的事情:它还可以可视化 pandas绘图API简单易用,是pandas流行的重要原因之一 Pandas 单变量可视化...,易于比较各组数据之间的差别 折线图: 易于比较各组数据之间的差别; 能比较多组数据在同一个维度上的趋势; 每张图上不适合展示太多折线 面积图就是在折线图的基础上,把折线下面的面积填充颜色 : 直方图...points',figsize=(14,8),fontsize = 16) 修改x轴 y轴标签字体 上图显示了价格和评分之间有一定的相关性:也就是说,价格较高的葡萄酒通常得分更高。...堆叠图(Stacked plots) 展示两个变量,除了使用散点图,也可以使用堆叠图 堆叠图是将一个变量绘制在另一个变量顶部的图表 接下来通过堆叠图来展示最常见的五种葡萄酒 从结果中看出,最受欢迎的葡萄酒是...: 通过透视表找到每种葡萄酒中,不同评分的数量 : 从上面的数据中看出,行列分别表示一个类别变量(评分,葡萄酒类别),行列交叉点表示计数,这类数据很适合用堆叠图展示 折线图在双变量可视化时,仍然非常有效
文章目录 一、前言 二、主要内容 三、总结 一、前言 JoyPy 是一个基于 matplotlib + pandas 的单功能 Python 包,它的唯一目的是绘制山脊线图 Joyplots(也称为 Ridgeline...通过将多个组的分布放置在同一张山脊线图上,并使用不同的颜色或线型进行标识,我们可以轻松比较它们之间的相似性和差异性。...平滑展示数据分布:与传统的条形图或直方图相比,山脊线图提供了一种更平滑、更直观的方式来展示数据的分布情况。 比较能力:山脊线图非常适合比较多个分布的形状和大小,清晰地展示不同组之间的变化和趋势。...空间效率:通过在单个图中堆叠,山脊线图可以有效地利用空间,避免了创建多个单独的密度图。 美观性:山脊线图在视觉上吸引人,用不同的颜色和样式区分不同的组,使得数据更加生动和直观。...使用 JoyPy,一个基于 matplotlib + pandas 的轻量级 Python 包,可以轻松绘制山脊线图 Joy Plot。 ️
我们可以将 11 种不同的字符串值分配给 kind 参数,也就可以创建出不一样的绘图了。...: 正如我们在图中看到的,title 参数为绘图添加了一个标题,而 ylabel 为绘图的 y 轴设置了一个标签。...字符串值分配给 kind 参数来创建水平条形图: df_3Months.plot(kind='barh', figsize=(9,6)) Output: 我们还可以在堆叠的垂直或水平条形图上绘制数据...,这些条形图代表不同的组,结果条的高度显示了组的组合结果。...如果在同一个图中显示了多个面积图,则不同的颜色可以区分不同的面积图: df.plot(kind='area', figsize=(9,6)) Output: Pandas plot() 方法默认创建堆积面积图
我们这里用到的是后者,至于其中的区别,大概就是后者是高级版本,封装了很多后者的复杂操作,可以直接用pandas.Dataframe类型,是现在主推的。 1....条形图 条形图其实就是柱状图转个90度,横着显示呗。所以,本质上是一样的,唯一的区别:在 Bar 函数中设置orientation='h',其余参数与柱状图相同。...自动聚合做饼图 设置配色方案: 关于配色方案的更多选择,大家可以参考《我又用Python爬取了4000+股票数据,并用plotly绘制了树状热力图(treemap)》里介绍的内容。...自定义每个色块颜色 在饼图上显示数据标签: # 在饼图上显示数据标签 import plotly.express as px df = px.data.gapminder().query("year...在饼图上显示数据标签 圆环图: 圆环图是指饼图中间一定半径的圆部分为空白,设置参数hole=int即可(0-1)。
Matplotlib简介 Matplotlib是一个Python全面的绘图库,用于创建静态、动画和交互式可视化。...Matplotlib的官网地址为https://matplotlib.org/,这里有权威的官网资料,同样与numpy和pandas一样,文档是英文的表达,对读者有一定的能力要求。...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。...获得纵(y)坐标数据 y = series.values.tolist() ax = 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...: 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
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....(legend=False) # 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') 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?...) 柱状图多子图 # 柱状图多子图 df.plot.bar(subplots=True, rot=0) 条形图 条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh...(figsize=(6,8)) 堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内的分布情况,描述的数据量一般比较大...=[1, 4, 5, 6, 8]) 面积图 面积图又称区域图,是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充,填充颜色可以很好地突出趋势信息,一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。
今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。 1....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) ?...条形图 条形图和柱状图其实差不多,条形图就是柱状图的横向展示 # 条形图barh df.plot.barh(figsize=(6,8)) ?...堆叠条形图 # 堆叠条形图 df.plot.barh(stacked=True) ? 直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内的分布情况,描述的数据量一般比较大。...面积图 面积图又称区域图,是将折线图与坐标轴之间的区域使用颜色填充,填充颜色可以很好地突出趋势信息,一般颜色带有透明度会更合适于观察不同序列之间的重叠关系。
人口金字塔是人口年龄和性别分布的图形表示。它由两个背靠背的条形图组成,一个显示男性的分布,另一个显示女性在不同年龄组的分布。...x 参数指定要用于条形长度的变量,条形长度是每个年龄组中的人数。 y 参数指定要用于条形高度的变量,即年龄组。 方向参数指定条形应该是水平的。 颜色参数指定条形应按性别着色。...barmode 参数指定条形应相对于彼此堆叠。 range_x 参数指定 x 轴的范围,该范围确定金字塔的大小。 最后,我们使用 show() 方法打印绘图。...使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法,分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。方向设置为水平,并使用名称和标记参数为每条迹线指定名称和颜色。...输出 结论 在本文中,我们学习了如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。我们探索了两种不同的方法来实现这一目标,一种使用熊猫数据透视表,另一种使用 Plotly 图形对象。
亚组通过不同的颜色进行区分。...这是堆叠条形图的类型,其中每个堆叠条形显示其离散值占总值的百分比。...复合折线图也可以称作堆叠面积图,堆叠面积图和基本面积图一样,唯一的区别就是图上每一个数据集的起点不同,起点是基于前一个数据集的,用于显示每个数值所占大小随时间或类别变化的趋势线,展示的是部分与整体的关系...简单气泡图 它是气泡图的基本类型,相当于普通气泡图。 带标签的气泡图 此气泡图上的气泡已标记,以便于识别。这是为了处理不同的数据组。 多变量气泡图 此图表有四个数据集变量。...第四个变量用不同的颜色区分。 地图气泡图 它用于说明地图上的数据。 3D 气泡图 这是在 3 维空间中设计的气泡图。这里的气泡是球形的。 雷达图 它是一个图形显示数据,由许多自变量组成。
目的:使用python时,改变在终端里的输出颜色和样式。...环境:ubuntu 16.4 python 3.5.2 情景:在写小的脚本时,我们如果不需要输出到文件,也许只是想在终端中显示信息,这时可以尝试改变输出文字的颜色和样式,突出显示或者只是想秀一下。...查了一点资料: 终端的字符颜色是用转义序列控制的,是文本模式下的系统显示功能,和具体的语言无关。...转义序列是以 ESC 开头,可以用 \033 完成相同的工作(ESC 的 ASCII 码用十进制表示就是 27, = 用八进制表示的 33)。...红)、36(青色)、37(白色) 3) 背景色:40(黑色)、41(红色)、42(绿色)、 43(×××)、44(蓝色)、45(洋 红)、46(青色)、47(白色) 比如: \033[0m 使用默认的样式
用灰度线绘制折线图 以高 dpi 绘制 PDF 输出 绘制不同颜色的多线图 语料库创建词云 使用特定颜色在 Matplotlib Python 中绘制图形 NLTK 词汇色散图 绘制具有不同线条图案的折线图...更新 Matplotlib 折线图中的字体外观 用颜色名称绘制虚线和点状图 以随机坐标绘制所有可用标记 绘制一个非常简单的条形图 在 X 轴上绘制带有组数据的条形图 具有不同颜色条形的条形图 使用 Matplotlib...中的特定值改变条形图中每个条的颜色 在 Matplotlib 中绘制散点图 使用单个标签绘制散点图 用标记大小绘制散点图 在散点图中调整标记大小和颜色 在 Matplotlib 中应用样式表 自定义网格颜色和样式...Pandas 数据在 Matplotlib 中生成热图 带有中间颜色文本注释的热图 热图显示列和行的标签并以正确的方向显示数据 将 NA cells 与 HeatMap 中的其他 cells 区分开来...Matplotlib 创建方形气泡图 使用 Numpy 和 Matplotlib 创建具有气泡大小的图例 使用 Matplotlib 堆叠条形图 在同一图中绘制多个堆叠条 Matplotlib 中的水平堆积条形图
目录 柱状图 箱线图 密度图 条形图 散点图 折线图 保存绘图 总结 可视化是用来探索性数据分析最强大的工具之一。Pandas库包含基本的绘图功能,可以让你创建各种绘图。...color="blue"); # 绘画颜色 ?...从图上我们可以看到钻石重量的分布是十分倾斜的:大多数钻石大约1克拉及以下,但也有极少量极端值。...分组条形图是堆叠条形图的另一种选择,设置stacked=False即可: carat_table.plot(kind="bar", figsize=(8,8),...总结 Python绘图生态系统有许多不同的库,大部分人可能会很难从中抉择,不知道该如何人下手。Pandas绘图函数使你能够快速地可视化和浏览数据。
最近阅读学习了林骥老师的《数据化分析 Python 实战》,书中讲好的技能应该刻意的练习,而不是简单的重复。...林骥老师将数据可视化分析源代码分享在他的GitHub空间https://github.com/linjiwx/mp 堆叠条形图,用于展示不同类别之间占比数据,常常能起到很好的对比效果。...] # 画堆叠水平条形图 for i, (colname, color) in enumerate(zip(category_names, category_colors)): widths...height=0.68, label=colname, color=color, edgecolor='w') xcenters = starts + widths / 2 # 设置数据标签及其文字颜色...ax.tick_params(axis='y', which='major', length=0) # 设置坐标标签字体大小和颜色 ax.tick_params(labelsize=16, colors
我们通过传递stacked=True从 DataFrame 创建堆叠条形图,导致每行中的值水平堆叠在一起(参见 DataFrame 堆叠条形图): In [75]: df.plot.barh(stacked...=True, alpha=0.5) 图 9.17:DataFrame 堆叠条形图 注意 一个有用的条形图的制作方法是使用value_counts来可视化 Series 的值频率:s.value_counts...让我们看一个关于餐厅小费的示例数据集。假设我们想要制作一个堆叠条形图,显示每天每个派对规模的数据点的百分比。我使用read_csv加载数据,并通过日期和派对规模进行交叉制表。...因为在day的每个值中有多个观察值,所以条形图是tip_pct的平均值。在条形图上画的黑线代表 95%的置信区间(可以通过可选参数进行配置)。...与在 facet 内通过不同的条形颜色对“时间”进行分组不同,我们还可以通过为每个time值添加一行来扩展 facet grid(请参见 Tipping percentage by day split
我们还可以设置点大小、点颜色和透明度。你甚至可以把y轴设成对数刻度。然后,为该图设置标题和轴标签。这是一个很容易使用的函数,它从头到尾创建了一个散点图!...我们将看到三种不同类型的条形图:常规条形图、分组条形图和堆叠条形图。在我们进行的过程中,请查看下图中的代码。 常规的条形图如下面的第一个图所示。...查看下面的第二个条形图。我们要比较的第一个变量是各组得分的变化情况。我们还将性别本身与颜色编码进行了比较。看一下代码,' ydatalist '变量现在实际上是列表的列表,其中每个子列表表示不同的组。...然后我们循环遍历每一组,对于每一组,我们在x轴上画出每一个刻度的横杠,每一组也用颜色进行编码。 堆叠的条形图对于可视化不同变量的分类构成非常有用。在下面的堆叠条形图中,我们比较了每天的服务器负载。...我们循环遍历每一组,但是这次我们在旧的条形图上绘图,而不是在它们旁边画新条形图。 ? 常规条形图 ? 分组条形图 ?
pandas as pd from pandas import concat import os os.chdir(r"F:\微信公众号\Python\21.娱乐圈排行榜\2.绘制动图条形图")...); value_counts(): 统计男演员在前10名中出现的次数; 注:颜色分配是绘制动态条形图的关键,本文按照在前10名中出现次数分配颜色,出现次数越多,给的颜色越深,标注颜色并无其它含义。...; 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:添加图形右下角截止统计日期,其中str...numpy as np import pandas as pd from pandas import concat import os os.chdir(r"F:\微信公众号\Python\21.娱乐圈排行榜...,即关闭交互模式 plt.show() # 显示图片,防止闪退 代码解析: plt.clf():清除之前画的图,避免在一张图上画两个图; plt.pause:每隔0.4秒展示一张图。
时间变化图包括: 1.折线图 2.条形图 3.堆叠的条形图 4.K线图 5.面积图(折线图) 6.时间线 7.地平线图(折线图) 8.瀑布图 同类别分析 同类别分析是同一维度下的不同类别的数据之间比较分析...例如,条形颜色可以表示不同类别,而条形的长度可以表示值(数据大小)。 ? 形状可以用来表示不同数据。...颜色 颜色在图表上的应用有四种主要应用方式: 区分类别 代表数量 突出显示特定数据 表达意义 颜色区分不同类别 ? 颜色用于定义甜甜圈图中的不同类别。 颜色代表数量 ?...不要在图表X轴上添加过多的数值文本。 文字方向 文本标签应水平放置在图表上,以便于阅读。 文字标签不应: 旋转文字角度 垂直堆叠文字 ? 允许。...将文本水平放置在柱状图上,如果需要,可以旋转柱状图以腾出空间。 ? 警告。 不要旋转条形标签角度,因为这会使它们难以阅读。 图例和注释 图例和注释是用来描述图表的详细数据信息。
条形图用于比较不同数据之间的差异,条形图的宽度表示数值的大小,可以对单一的变量或者多组变量进行比较。...='h' : 用户表示绘制条形图 barmode='group' : 按照标签y和颜色color进行聚合,每个“颜色”单独一个条图 text_auto=True : 显示数据标签 ''' fig =...,其与条形图的含义相同,只是呈现方式不同。...(通常用于时间标签的比较) 在plotly中没有直接进行百分比柱形图绘制的方法,因此我们可以先使用pandas算出数据的百分比,然后再将百分比数据用于绘图。...,每块内容用不同的颜色进行表示。
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