数据分析——matplotlib的用法】的更多相关文章

Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包.数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一,可以帮助我们完成很多操作,例如:找出异常值.必要的一些数据转换等.完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化 安装方式: pip install matplotlib 引用方法:import matplotlib.pyplot as plt 一.plot函数(绘制折线图) 线型linestyle(-,-.,--,..) 点型marker(v,^,s,*,H,+,X,D,…
本文介绍一下matplotlib的最基本用法. 这次我们要显示一个线性方程的直线. 首先要引入matplotlib库,一般是用plt这个简写的,我们就按照大多数人的惯例来进行命名: import matplotlib.pyplot as plt 下面我们用numpy生成x轴上的数据:从-1到1,总共有50个点: x = np.linspace(-1, 1, 50) 再定义一个线性方程: y = 2 * x + 1 接着把x和y在坐标轴上显示出来,并连点成线: plt.plot(x, y) 最后,…
Matplotlib绘图一般用于数据可视化 常用的图表有: 折线图 散点图/气泡图 条形图/柱状图 饼图 直方图 箱线图 热力图 需要学习的不只是如何绘图,更要知道什么样的数据用什么图表展示效果最好 import matplotlib.pyplot as plt 折线图 折线图用于显示随时间或有序类别的变化趋势 x = [1,2,3,4,5,6] # x轴坐标 y = [3,5,1,8,4,9] # y轴坐标 plt.plot(x, y) [<matplotlib.lines.Line2D at…
Matplotlib介绍 Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包. Matplotlib的主要功能 Matplotlib是python中的一个包,主要用于绘制2D图形(当然也可以绘制3D,但是需要额外安装支持的工具包) Matplotliban安装.调用   安装:pip install matplotlib 调用:import matplotlib.pyplot as plt Plot函数绘制多条曲线 一维参数 例如传入一个list对象使用plot,打印输出形成的…
博学谷-数据分析 python数学学科的基础 机器学习课程的基础 1.1 介绍 1.2 jupyter和conda 1.3 matplotlib from matplotlib import pyplot as plt x=range(2,26,2) y=[15,13,14,5,17,20,25,26,24,22,15,23] plt.plot(x,y) plt.show() 1.设置图片大小 2.保存到本地 3.描述信息 4.调整x或y刻度 5.线条样式 6.标记出特殊的点     添加文本注…
简介 Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包.数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一,可以帮助我们完成很多操作,例如:找出异常值.必要的一些数据转换等.完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化. 安装 >: pip install matplotlib 引用方法 import matplotlib.pyplot as plt windows下汉字显式 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  pl…
一.jupyter notebook 两种安装和启动的方式: 第一种方式: 命令行安装:pip install jupyter 启动:cmd 中输入 jupyter notebook 缺点:必须手动去安装数据分析包(比如numpy,pandas...) 第二种方式: 下载anaconda软件 优点:包含了数据分析的基础包大概200个左右的科学运算包 jupyter notebook一些快捷键操作: 1. 运行当前代码并选中下一个单元格 shift+enter 2. 运行当前的单元格 crtl +…
在数据分析中有时候需要自己定义分组规则 这里简单介绍一下用一个字典实现分组 people=DataFrame( np.random.randn(5,5), columns=['a','b','c','d','e'], index=['Joe','Steve','Wes','Jim','Travis']) mapping={'a':'red','b':'red','c':'blue','d':'blue','e':'red','f':'orange'} by_column=people.group…
学习路线 简介 简单绘制线形图 plot函数 支持图类型 保存图表 1.简介 Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包.数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一,可以帮助我们完成很多操作,例如:找出异常值.必要的一些数据转换等.完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化. 安装: pip3 install matplotlib 引用方法: import matplotlib.pyplot as plt 2.简单绘制线形图 plt.plot() # 绘图…
http://localhost:8888/notebooks/duanqs/matplotlib_advanced_example.ipynb 我不会弄呀, 刚才从matplotlib文档里吧示例用jupyter notebook跑了一遍, 很不错的笔记. 如何才能把它写到博客里呢. python代码和mk代码混合在一起了, 很难看呀!!! 1 Our Favorite Recipes — Matplotlib 1.5.1 documentation 2 http://matplotlib.o…
基础 # coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as pt import numpy as np from matplotlib import font_manager # 字体管理 # pt.figure(num='ljb',facecolor='y',figsize=(8,6)) #num画框名,facecolor画框颜色,figsize画框大小(宽,高) # pt.subplot(1,2,1) #子画框,1行1列1号位置 # X = np.linspa…
Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单. Python中通过matplotlib模块的pyplot子库来完成绘图.Matplotlib可用于创建高质量的图表和图形,也可以用于绘制和可视化结果.matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库,matplotlb.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式 import matplotlib.pyplot as plt…
Matplotlib基础知识 一.Matplotlib基础知识 Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线 x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 x轴和y轴刻度标签 tick label 表示特定坐标轴的值 绘图区域(坐标系) axes 实际绘图的区域 坐标系标题 title 实际绘图的区域 轴标签 xlabel ylabel 实际绘图的区域 # 使用包 import numpy as np import pandas a…
1.基础应用 >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy as np #使用np.linspace定义x:范围是(-1,1);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y)表示曲线1 >>> x = np.linspace(-1, 1, 50) >>> y = 2*x + 1 #使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y)曲线. 使用plt.sh…
创建画布或子图 函数名称 函数作用 plt.figure 创建一个空白画布,可以指定画布大小,像素. figure.add_subplot 创建并选中子图,可以指定子图的行数,列数,与选中图片编号.   绘制图形 函数名称 函数作用 plt.title 在当前图形中添加标题,可以指定标题的名称,位置,颜色,字体大小等参数. plt.xlabel 在当前图形中添加x轴名称,可以指定位置,颜色,字体大小等参数. plt.ylabel 在当前图形中添加y轴名称,可以指定位置,颜色,字体大小等参数. p…
Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包. 安装方法:pip install matplotlib 引用方法:import matplotlib.pyplot as plt 绘图函数:plt.plot() 显示图像:plt.show() 简单示例: In [268]: import matplotlib.pyplot as plt In [269]: x = np.linspace(5,15,1000) In [270]: y = x*x In [271]: plt.…
一.Matplotlib概述 1.Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包. 2.python中操作方式: 安装方法:pip install matplotlib 引用方法:import matplotlib.pyplot as plt 3.也可以通过安装anaconda软件操作,里面包含(numpy,pandas以及Matplotlib多个库),本片文章是在anaconda3中运行!!! anaconda下载地址请戳:https://www.anaconda.com…
我们先要了解,pandas是基于Numpy构建的,pandas中很多的用法和numpy一致.pandas中又有series和DataFrame,Series是DataFrame的基础. pandas的主要功能: 具备对其功能的数据结构DataFrame,Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作 灵活处理缺失数据,处理NaN数据(******) 一.Series Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成 1.创建方法 第一种: pd.S…
一 环境安装 Make sure you have installed numpy. 先安装np pip install matplotlib (Python2.X) pip3 install matplotlib (Mac) yum install python3-matplotlib(Python3.x   Linux) yum install python-matplotlib(Python2.x     Linux) https://pypi.python.org/pypi/matplo…
今天是数据处理专题的第9篇文章,在之前的8篇文章当中我们已经介绍完了pandas这个库的一些基本用法,我们先把一些冷门的高级用法放一放,先来给大家介绍一下另外一个很有用的数据分析库--matplotlib. matplotlib简介 如果你在大学里参加过数学建模竞赛或者是用过MATLAB的话,相比会对这一款软件中的画图功能印象深刻.MATLAB可以做出各种函数以及数值分布图像非常的好用和方便.如果你没用过呢也没关系,知道这么回事就好了.MATLAB虽然好用,但毕竟是收费软件,而且相比于MATLA…
这里权当一个matplotlib的用法小结,主要用于记录,以防忘记. 需要安装一下Anaconda,这里推荐清华大学的镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ matplotlib能将数据进行可视化,更直观地呈现.使数据更加客观,更具说服力. 1. 折线图 from matplotlib import pyplot as plt # E:\Anaconda3\Library\bin添加到环境变量 x = range(2, 26,…
一.matplotlib的用法 折线图+一些常用的设置 #显示中文 import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False fig,ax = plt.subplots() fig.set_size_inches(12,6) #设置图像大小 ax.plot(data.iloc[:,1:3]) #画图 ax.set_xlabel(…
1.什么是数据可视化 数据可视化在量化分析当中是一个非常关键的辅助工具,往往我们需要通过可视化技术,对我们的数据进行更清晰的展示,这样也能帮助我们理解交易.理解数据.通过数据的可视化也可以更快速的发现量化投资中的一些问题,更有利于分析并解决它们.接下来我们主要使用的可视化工具包叫做--Matplotlib,它是基于Numpy和tkinter二次开发的,它是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包. 2.Matplotlib的用法 2.1.Matplotlib绘图基础 安装方式: pip i…
Matplotlib 是建立在NumPy基础之上的Python绘图库,是在机器学习中用于数据可视化的工具. 我们在前面的文章讲过NumPy的用法,这里我们就不展开讨论NumPy的相关知识了. Matplotlib具有很强的工具属性,也就是说它只是为我所用的,我们不必花太多的精力去精进它.我们只需要知道它可以做那些事,可以绘制哪些图形,有一个印象就足够了.我们在实际使用中用什么拿什么,我们用到了自然就熟练了,用不到的功能也就说明它对你没什么用. 这就是按需学习(Learn on Demand) .…
前言: 最近公司有数据分析的任务,如果使用Python做数据分析,那么对Pandas模块的学习是必不可少的: 本篇文章基于Pandas 0.20.0版本 话不多说社会你根哥!开干! pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas==0.20.0 一.数据分析需要的基本数据结构 数据统计.分析建立在二维表为基础数据结构之上,每一行称为1个Case,每1列成为1个variable : 按列分析:分析每 1个变量的变化.趋势…
目录 Python 全栈之路 一. Python 1. Python基础知识部分 2. Python -函数 3. Python - 模块 4. Python - 面对对象 5. Python - 文件操作 6. Python - python中经常踩得的坑 7. Python - 网络编程 8. Python - 并发编程 二. 数据库 Mysql Redis MongoDB SQLAlchemy 三. 前端 前端 - HTML 前端 - CSS 前端 - Javescript 前端 - JQ…
常用Python机器学习包 Numpy:用于科学计算的包 Pandas:提供高性能,易于使用的数据结构和数据分析工具 Scipy:用于数学,科学工程的软件 StatsModels:用于探索数据.估计统计模型.统计检验 Scikit-learn:提供经典的机器学习算法用于数据挖掘和数据分析 matplotlib:2D绘图库,可绘制高质量的图片 Windows安装Python机器学习包网址:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/python-machine-learning-pa…
1.Python是一种解释性语言,大部分代码要比编译型语言(如C++,java等)运行要慢点多.2.对于高并发,多线程的应用程序而言,Python并不是理想语言,python有全局解释器锁(Global Interpreter Lock, GIL),放置解释器同时执行多条Python字节码指令的机制.并不是说Python不能执行真正的多线程并行代码,只不过这些代码不能在单个Python进程中执行而已.比如说,Cython项目可以集成OpenMP(一个用于并行计算的C框架)以实现并行处理循环进而大…
一.股票 股票: 股票是股份公司发给出资人的一种凭证,股票的持有者就是股份公司的股东. 股票的面值与市值 面值表示票面金额 市值表示市场价值 上市/IPO: 企业通过证券交易所公开向社会增发股票以募集资金 股票的作用: 出资证明.证明股东身份.对公司经营发表意见 公司分红.交易获利 股票的分类 股票按业绩分类: 蓝筹股:资本雄厚.信誉优良的公司的股票 绩优股:业绩优良公司的股票 ST股:特别处理股票,连续两年亏损或每股净资产低于股票面值 股票按上市地区分类: A股:中国大陆上市,人民币认购买卖(…
目录 一.计算机基础 二.Python基础 三.函数 四.常用模块 五.模块和包 六.面向对象 七.网络编程socket 八.数据库 九.前端 十.Python Web框架 十一.版本控制--GIT 十二.爬虫 十三.前端框架之VUE 十四.量化投资与Python 十五.算法 十六.设计模式 十七.restful framework 十八.linux基础 十九.权限管理 一.计算机基础 计算机基础知识 计算机的发展史及多道技术 计算机网路知识的简单介绍 二.Python基础 Python学习[第…