人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学…

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又是一年双十一,广大单身狗们有没有很寂寞(好把,其实我也是)!但是这次的双十一,我不再孤单,因为结识了一个js的强大的图表库---ECharts. 最近做软件工程项目的时候,由于设计图中有柱状图和饼图的设计,第一反应用原生js写肯定很麻烦,于是我请求能否不做,但我们的PM铁了心要做,最终逼迫我找到了这个强大的图表库,哈哈,在这里感谢一下PM李佳玮.(当我发现它还兼容IE6-8时,真的炒鸡感动!)  ECharts提供商业产品常用图表,底层基于ZRender(一个全新的轻量级canvas类库),创…

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绘图一般用于数据可视化 1.常用的图表有: 折线图(坐标系图) 散点图/气泡图 条形图/柱状图 饼图 直方图 箱线图 热力图 折线图(坐标系图) 折线图用于显示随时间或有序类别的变化趋势 #载入matplotlib绘图库 import matplotlib.pyplot as plt # 绘制一条线时,x轴可以省略,默认用y轴数据的索引代替 plt.plot([0,2,4,6,8]) # 默认Y轴坐标 plt.plot([0,2,4,6,8],[1,5,3,9,7]) # X…

工作中需要观察数据的变化趋势,用python写了一段小程序来用显示简单图表,分享出来方便有同样需求的人,matplotlib是个很不错的库. #!encode=utf8 from matplotlib import pyplot as plt import sys ignore_num=(int)(sys.argv[1]) data=sys.argv[2] show_type=0 if len(sys.argv)>3: show_type=(int)(sys.argv[3]) x=[] vali…

上一节 <echart图表控件配置入门(一)>介绍了echarts图表控件的入门配置,使开发人员可以快速搭建出一个静态的图表.但是在实际开发过程这还是不够的,不可能所有的图表控件都是静态数据.决大部份图表是需要读取后台大量的数据时行可视化展示.图表较区表格形式的数据在可视化方面是有一定的优势.能使用户可以快速看出数据存在的问题.趋势.比较分析.因为人类对图表中的颜色.大小.形状更加敏感. 现在分别对折线图.柱状图.饼图.中国地图四类图表的数据绑定进行详细的介绍.echarts中其它的图表方法都…

pyplot饼图的绘制 pyplot直方图的绘制 极坐标图的绘制…

一.绘制三点图 """ 三月份最高气温 a = [12,15,18,6,7,5,6,8,9,10,15,10,4,5,11,10,5,6,12,15,10,5,14,10,10,12,16,5,3,5,5,5,6] """ from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager y = [12,15,18,6,7,5,6,8,9,10,15,10,4,5,1…

一.使用subplots绘制子图 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt %matplotlib inline x = np.arange(1,100) #print(x) #划分子图将画布分为2x2的画布 fig,axes = plt.subplots(2,2) axe1 = axes[0,0] axe2 = axes[0,1] axe3 = axes[1,0] axe4 = axes[1,1] #画布大小和分辨率 fig…