1.plt.hist(array, bins, color)  # array表示数值, bins表示的是bin的范围 data = np.random.normal(0, 20, 1000) # 画出bins值 bins = np.arange(-100, 100, 5) plt.hist(data, bins, color='b') # 进行x轴范围的设置 plt.xlim([data.min()-5, data.max()+5]) 2. 将两个直方图放在一张图上 import random…

1.画两个条形图,bar和barh, 同时axes[0].axhline画一条横线,axes[1].axvline画一条竖线 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(0) x = np.arange(5) y = np.random.randint(-5, 5, 5) # 分成两个方框,一行两列 fig,axes = plt.subplots(ncols=2) # 对第一个方框进行画图bar axes[0…

今天我们来学习一下python的数据可视化库,Matplotlib,是一个Python的2D绘图库 通过这个库,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率图,条形图,错误图,散点图等等 废话不多说,我们直接通过例子来进行讲解. 首先我们有一组数据如下: 我们可以看到,这组数据有日期,还有日期对应的值,因为这组数据中的日期格式不是标准的日期格式 那么我们对数据做一下转换,取1948年的整年的数据,来进行一个绘图操作 import pandas as pd unrate = pd.rea…

在做完数据分析后,有时候需要将分析结果一目了然地展示出来,此时便离不开Python可视化工具,Matplotlib是Python中的一个2D绘图工具,是另外一个绘图工具seaborn的基础包 先总结下绘制子图的步骤: 1.确定绘制的图形形状(如折线图/条状图/柱状图/饼图/散点图等) 2.填充x/y轴的数据 3.图形细节调整(这里可以做很多调整,如x/y轴文字参数说明,颜色/线粗/柱状粗度,x/y轴文字角度等) 4.显示图像(调用show()) 总结下一个区域同时绘制多个子图的步骤 1.确定绘图…

Visualization of seaborn  seaborn[1]是一个建立在matplot之上,可用于制作丰富和非常具有吸引力统计图形的Python库.Seaborn库旨在将可视化作为探索和理解数据的核心部分,有助于帮人们更近距离了解所研究的数据集.无论是在kaggle官网各项算法比赛中,还是互联网公司的实际业务数据挖掘场景中,都有它的身影.    在本次介绍的这个项目中,我们将利用seaborn库对数据集进行分析,分别展示不同类型的统计图形. 首先,我们将导入可视化所需的所有必要包,我…

一.导入数据 import pandas as pd unrate = pd.read_csv('unrate.csv') unrate['DATE'] = pd.to_datetime(unrate['DATE']) print(unrate.head(12)) 结果如下: DATE VALUE 0 1948-01-01 3.4 1 1948-02-01 3.8 2 1948-03-01 4.0 3 1948-04-01 3.9 4 1948-05-01 3.5 5 1948-06-01 3.…

一.读取文件 1)读取文件内容 import pandas info = pandas.read_csv('1.csv',encoding='gbk') # 获取文件信息 print(info) print(type(info)) # 查看文件类型 print(info.dtypes) # 查看每列文件的类型 print(help(pandas.read_csv)) 2)获取文件的信息 import pandas info = pandas.read_csv('1.csv',encoding='…

我们接着上次的继续讲解,先讲一个概念,叫子图的概念. 我们先看一下这段代码 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(3,2,1) ax2 = fig.add_subplot(3,2,2) ax3 = fig.add_subplot(3,2,3) ax4 = fig.add_subplot(3,2,6) plt.show() 我们看到plt.figure()这个方法,我们设置一个整体的图.然后…

Matplotlib大家都很熟悉    不谈. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Echarts是百度出的很有名  也很叼. 以前操练过很多次.. Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库.主要用于数据可视化. 散点  折线  饼图 等等 目前支持python的库pyecharts ---------…

1.画一个基本的图 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 最基本的一个图,"r--" 线条加颜色, 也可以使用linestyle和color来进行设置 linestyle='--', color='r' plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 9, 16, 25], 'r--') # 画出x轴 和 y轴的坐标,fontsize 打印字体大小 plt.xlabel('xlabel', fonts…