一.Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形. 它主要用来回事图形,用来展现一些数据,更加直观的展示,让你第一眼就只要数据的呈现趋势 二.Matplotlib 的基本用法 # !/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib from matplotlib import pyplot x = [1, 2, 3, 4, 7, 5, 6, 7, 4, 6…

环境 虚拟机:VMware 10  Linux版本:CentOS-6.5-x86_64  客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 python3.6 1.介绍NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库.(1)使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵,NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算.傅里叶变换和随机数生成等功能;(2)NumPy通常与SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起使用;S…

从网上看到一篇好的文章是关于如何学习python数据分析的迫不及待想要分享给大家,大家也可以点链接看原博客.希望对大家的学习有帮助. 本次的Python学习教程是关于Python数据分析实战基础相关内容,本文主要讲的是Pandas中第二好用的函数——谦虚的apply. 为什么说第二好用呢?那第一呢?秉承这谦虚使人进步,骄傲使人落后的品质,apply选择做一个谦虚又优雅的函数. 我们单独用一篇来为apply树碑立传,原因有二,一是因为apply函数极其灵活高效,甚至是重新定义了pandas的灵活,…

这里使用了Titanic Machine learning数据集,然后通过Seaborn的函数来拟合和绘制回归线,matplotlib进行可视化. 先来一个简单的测试: import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.read_csv('../test.csv', index_col=0) # 读取csv表格, index_col=0表示第0列为id print(df.h…

最近常常使用matplotlib进行数学函数图的绘制,可是怎样使用matplotlib绘制动态图,以及绘制动态多图.直到今天才学会. 1.參考文字 首先感谢几篇文字的作者.帮我学会了怎样绘制.大家也能够參考他们的文字. http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/11731003:文字作者给出了数个演示样例的源代码.可是没有非常具体的解说.源代码面前无秘密.自己看吧. http://mytrix.me/2013/08/matplotlib-anim…

 pandas官方网址 : http://pandas.pydata.org/ . pandas的安装比较复杂,如果想开箱即用,可以考虑下载WinPython.WinPython的官方地址是: http://winpython.github.io/ .  pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包,类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 .Series 和 DataFr…

matplotlib自带的颜色 seaborn的颜色 装了seaborn扩展的话,在字典seaborn.xkcd_rgb中包含所有的xkcd crowdsourced color names. 使用的代码 plt.plot([1,2], lw=4, c=seaborn.xkcd_rgb['baby poop green']) 使用的颜色名称 [参考] [1](原)python中matplotlib的颜色及线条控制…

1 简介 DataFrame是Python中Pandas库中的一种数据结构,它类似excel,是一种二维表. 或许说它可能有点像matlab的矩阵,但是matlab的矩阵只能放数值型值(当然matlab也可以用cell存放多类型数据),DataFrame的单元格可以存放数值.字符串等,这和excel表很像. 同时DataFrame可以设置列名columns与行名index,可以通过像matlab一样通过位置获取数据也可以通过列名和行名定位,具体方法在后面细说. 2 创建DataFrame 首先声…

import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range(',periods=6) dates import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range(',periods=6) mytbl = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD')) mytbl mytbl.sort_val…

环境:win10家庭版, Anocada的 Spyder 一.简单使用 使用函数 plt.polt(x,y,label,color,width) 根据x,y 数组 绘制直,曲线 import numpy as np #引用numpy库,从新命名它为np(以后用np代替numpy,简洁) import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib x = np.linspace(0,6,100) #在[0,6]平均分为100个print(x) #输出查看一下…

import numpy as np; #创建数组的四种办法 ##可以传入任何类数组 a = np.array([0,1,2,3,4]); b = np.array((0,1,2,3,4)); c = np.arange(5); d = np.linspace(0,2*np.pi,5); print(a); print(b); print(c); print(d); [0 1 2 3 4] [0 1 2 3 4] [0 1 2 3 4] [0. 1.57079633 3.14159265 4.7…

import numpy as np; //一维NumPy数组 myArray = np.array([1,2,3,4]); print(myArray); [1 2 3 4] //打印一维数组的形状 print(myArray.shape); (4,) //像普通的Python数组一样,NumPy数组的起始索引编号为0. print(myArray[0]); print(myArray[1]); 1 2 //像数组一样直接修改NumPy数组 myArray[0] = 0; print(myAr…

1.函数FuncAnimation(fig,func,frames,init_func,interval,blit)是绘制动图的主要函数,其参数如下: a.fig 绘制动图的画布名称 b.func自定义动画函数,即下边程序定义的函数update c.frames动画长度,一次循环包含的帧数,在函数运行时,其值会传递给函数update(n)的形参“n” d.init_func自定义开始帧,即传入刚定义的函数init,初始化函数 e.interval更新频率,以ms计 f.blit选择更新所有点,还…

用 Python 进行数据分析处理,其中最炫酷的就属 Pa ndas 套件了 . 比如,如果我 们通过 Requests 及 Beautifulsoup 来抓取网页中的表格数据 , 需要进行较复 杂的搜寻才能抓取 , 但通过 Pandas 不但可以自动读取网页中的表格数据,还能对数 据进行修改.排序等处理,以及给制统计图表 . Pandas 主要的数据类型有两种: Series 是一维数据结构, 其用法与列表类 似: DataFrame 是 二维数据结 构, 表格 即为 DataFrame 的典…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def main(): #scatter fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(3,3,1) n = 128 X = np.random.normal(0,1,n) Y = np.random.normal(0,1,n) T = np.arctan2(Y,X) #plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95]) ax.scatter(X…

import numpy as np def main(): # print("hello") # line import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) # print(x) c, s = np.cos(x), np.sin(x) plt.figure(1) # 绘制第一个图 plt.plot(x, c, color="blue", linewi…

在使用pandas的DataFrame打印时,如果表太长或者太宽会自动只给前后一些行列,但有时候因为一些需要,可能想看到所有的行列. 所以只需要加一下的代码就行了. #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置value的显示长度为100,默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100)…

有时候,手工生成 Pandas 的 DataFrame 数据是件非常麻烦的事情,所以我们通 常会先把数据保存在 Excel 或数据库中,然后再把数据导入 Pandas . 另 一种情况是抓 取网页中成千上万的表格数据导入 Pandas ,作为 DataFrame 数据. Pandas 常用的导入数据方法有: 下面,我们示范用 read html 方法抓取网页中的表数据. Pandas 的 read_html 方法会用到 html5lib 套件,可通过命令来安装:pip install html5…

Pandas 通过 drop 函数删除 DataFrarne 数据,语法为: 例如,删除陈聪明(行标题)的成绩: import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93,56], [81,85,91,89,77], [79,53,47,94,80]] indexs = ["林大明", "陈聪明", "黄美丽", "熊小娟"] columns = ["语文…

import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93,56], [81,85,91,89,77], [79,53,47,94,80]] indexs = ["林大明", "陈聪明", "黄美丽", "熊小娟"] columns = ["语文", "数学", "英文", "自然", &…

用 df.va lue s 读取数据的前提是必须知道学生及科目的位置,非常麻烦 . 而 df.loc 可直接通过行.列标题读取数据,使用起来更为方便 . 使用 df.loc 的语法为: 行标题或列标题若是包含多个项目,则用小括号将项目括起来,项目之间以逗 号分隔,如“( ” 数学 ” , ” 自然 ”) ”:若要包含所有项目,则用冒号“．”表示. 例如读取学生陈聪明的所有成绩: import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93…

读取行数据 读取一个列数据的语法为: 例如,读取所有学生自然科目的成绩 : import pandas as pd datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93,56], [81,85,91,89,77], [79,53,47,94,80]] indexs = ["林大明", "陈聪明", "黄美丽", "熊小娟"] columns = ["语文", "数学&qu…

python和java,.net,php web平台交互最好使用web通信方式,不要使用Jypython,IronPython,这样的好处是能够保持程序模块化,解耦性好 python允许使用'''...'''方式来表示多行代码: >>> print(r'''Hello, ... Lisa!''') Hello, Lisa! >>> >>> print('''line1 ... line2 ... line3''') line1 line2 line3…

figure:last-child { margin-bottom: 0.5rem; } #write ol, #write ul { position: relative; } img { max-width: 100%; vertical-align: middle; } button, input, select, textarea { color: inherit; font: inherit; } input[type="checkbox"], input[type=&quo…

最近在用pycharm学习python语言,不得不感叹python语言的强大与人性化! 但对于使用pycharm画图(较复杂的图)就要用到几个插件了,即matplotlib.numpy和scipy!但是pycharm本身并不内置,所以需要自己下载与安装!于是各种百度,各种搜索,明明开源的插件,却在某些所谓开源社区或论坛上需要积分来兑换,而这些积分是花钱按照比例兑换的!可见人性丑陋! 在这里给大家分享免费的下载链接!支持win10  64位系统的安装,pycharm 64位版本的使用! pycha…

在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)一文里,我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式,在本文里,将在此基础上再引入成交量效果图,并结合量价理论,给出并验证一些交易策略. 1 成交量对量化分析的意义 美国的股市分析家葛兰碧(Joe Granville)在他所著的<股票市场指标>一书里提出著名的“量价理论”.“量价理论”的核心思想是,任何对股价的分析,如果离开了对成交量的分析,都将是无本之木,无水…

个人总结: import module,module就是文件名,导入那个python文件 import package,package就是一个文件夹,导入的文件夹下有一个__init__.py的文件, __init__.py可以有两种形式, 一种是直接import多个模块,例如 import fibo import abc 另外一种是 __all__ = ["A","B"] python学习笔记之module && package python的mo…

安装任何python模块的标准方式是使用标准的python版本,然后添加标准的模块最简单的方法是登陆相应的网站下载程序包. 但是要考虑依赖关系 , 平台和Python版本号. windows一般带有安装程序(.exe or .msi格式) 下面是 numpy和matplotlib模块的下载与安装: Numerical Python下载地址: http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/ matplotlib 下载地址:http://sour…

初识pandas python最擅长的就是数据处理,而pandas则是python用于数据分析的最常用工具之一,所以学python一定要学pandas库的使用. pandas为python提供了高性能.易于使用的数据结构和数据分析工具,广泛应用于金融.经济.统计分析等行业领域. pandas主要特点: 1.快速高效的DataFrame对象,具有默认和自定义的索引: 2.将数据从不同文件对象加载到内存中的数据对象的工具: 3.丢失数据的数据对齐和综合处理: 4.重组和摆动日期集: 5.基于标签的切…

一.python求绝对值的三种方法 1.条件判断 2.内置函数abs() 3.内置模块 math.fabs 1.条件判段,判断大于0还是小于0,小于0则输出相反数即可 # 法1:使用条件判断求绝对值 def abs_value1(): # input返回str,需转换为浮点数的格式 a = float(input('1.请输入一个数字:')) if a >= 0: a = a else: a = -a print('绝对值为:%f' % a) 2.abs()函数 # 法2:使用内置函数求绝对值…