import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('D:\\myfiles\\study\\python\\analyse\\数据团\\城市数据团_数据分析师_体验课_课程资料\\数据资料\\地市级党委书记数据库(2000-10).csv', encoding='gbk') # 这里研究一下出生年份和任期的关系 data_term = data[['年份','党委书记

Matplotlib里有两种画散点图的方法,一种是用ax.plot画,一种是用ax.scatter画. 一. 用ax.plot画 ax.plot(x,y,marker="o",color="black") 二. 用ax.scatter画 ax.scatter(x,y,marker="o",s=sizes,c=colors) ax.plot和ax.scatter的区别: ax.plot:各散点彼此复制,因此整个数据集中所有的点只需配置一次颜色和大小

1 气泡图 气泡图和上面的散点图非常类似,只是点的大小不一样,而且是通过参数 s 来进行控制的,多的不说,还是看个示例: 例子一: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 处理中文乱码 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] x_data = np.array([2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]) y_data = np.array([58000,

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter2/chapter2 关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系. 也就是说,一个变量如何相对于另一个变化. 带边界的气泡图 有时,您希望在边界内显示一组点以强调其重要性. 在这个例子中,你从数据框中获取记录,并用下面代码中描述的 encircle() 来使边界显示出来. 导入所需要的库 # 导入numpy库 import numpy as np # 导入pandas

数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导,供领导做决策用,因此熟练掌握饼图.柱状图.线图等图表制作是一个数据分析师必备的技能.Python有两个比较出色的图表制作框架,分别是Matplotlib和Pyechart.本文主要讲述使用Matplotlib制作各种数据图表. Matplotlib是最流行的用于绘制2D数据图表的Python库,能够在各种平台上使用,可以绘制散点图.柱状图.饼图等. 1.柱状图 是一种以长方形或长方体的高度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹表示数

  散点图 #导入必要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #产生测试数据 x = np.arange(1,10) y = x fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111) #设置标题 ax1.set_title('Scatter Plot') #设置X轴标签 plt.xlabel('X') #设置Y轴标签 plt.ylabel('Y') #画散点图 ax1.scatter(x,

1.bar() -- 绘制柱状图 plt.bar(x,y,align="center",color="b",tick_label=["a","b","c","d","e"],alpha=0.6) 参数说明: x:表示x轴上数据的类别 y:每种数据的类别的数量 align:柱体对齐方式 color:柱体颜色 tick_label:刻度标签值 alpha:柱体透明度 代码

Matplotlib有两种接口,一种是matlab风格接口,一种是面向对象接口.在这里,统一使用面向对象接口.因为面向对象接口可以适应更复杂的场景,在多图之间进行切换将变得非常容易. 首先导入matplotlib:from matplotlib import pyplot as plt.plt是最常用的接口. 一. 创建图像和坐标轴 fig=plt.figure()   ---   创建图像 ax=plt.axes()   ---   创建坐标轴 在matplotlib中,可以把figure看成

前言 众所周知,通过数据绘图,我们可以将枯燥的数字转换成容易被人们接受的图表,从而让人留下更加深刻的印象.而大多数编程语言都有自己的绘图工具,matplotlib就是基于Python的绘图工具包,使用它我们可以仅仅使用几行代码就生成 饼图.直方图.功率谱.条形图.错误图.散点图.气泡图,甚至生成动态图型也都很轻松.而且它的绘图方法丰富,可以在各种交互式环境中运行,且生成的图像质量高.兼容各种硬拷贝格式. 博主也是在测试一个算法的时候,为了更直观的呈现数据走向,学习了它的相关用法,这篇博客大部分内

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

为什么要绘图? 一个图表数据的直观分析,下面先看一组北京和上海上午十一点到十二点的气温变化数据: 数据: 这里我用一段代码生成北京和上海的一个小时内每分钟的温度如下: import random count = range(60) beijing = [random.uniform(1, 5) for i in count] shanghai = [random.uniform(15, 18) for j in count] print(beijing, shanghai, sep="\n&qu

众所周知,通过数据绘图,我们可以将枯燥的数字转换成容易被人们接受的图表,从而让人留下更加深刻的印象.而大多数编程语言都有自己的绘图工具,matplotlib就是基于Python的绘图工具包,使用它我们可以仅仅使用几行代码就生成 饼图.直方图.功率谱.条形图.错误图.散点图.气泡图,甚至生成动态图型也都很轻松.而且它的绘图方法丰富,可以在各种交互式环境中运行,且生成的图像质量高.兼容各种硬拷贝格式. matplotlib的官网地址是https://matplotlib.org/index.html

国外大神制作的一个很棒的matplotlib 可视化教程 参考:https://www.machinelearningplus.com/plots/top-50-matplotlib-visualizations-the-master-plots-python/ ♔一:关联 散点图 带边界的气泡图 散点图与最佳拟合线 与stripplot抖动 计数图 边缘直方图 边缘Boxplot 相关图 矩阵图 ♔二:偏差 发散酒吧 分歧的文本 分散点图 用标记分散棒棒糖图表 面积图 ♔三:排行 条形图 棒棒

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

示例1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] #用来正常显示负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False t = np.arange(1,10, 0.05) x = np.sin(t) y

1 折线图 折线图主要用于表现随着时间的推移而产生的某种趋势. cat = ["bored", "happy", "bored", "bored", "happy", "bored"] dog = ["happy", "happy", "happy", "happy", "bored",

(一)函数bar()---------绘制柱状图 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False x = [1,2,3,4,5,6,7,8] y = [3,1,4,5,8,9,2,7] plt.bar(x,y

目录 在一张画布中绘制多个图表 加图表元素 气泡图 组合图 直方图 雷达图 树状图 箱形图 玫瑰图 在一张画布中绘制多个图表 Matplotlib模块在绘制图表时,默认先建立一张画布,然后在画布中显示绘制的图表. 如果想要在一张画布中绘制多个图表,可以使用subplot()函数将画布划分为几个区域,然后在各个区域中分别绘制不同的图表. subplot()函数的参数为3个整型数字: 第1个数字代表将整张画布划分为几行: 第2个数字代表将整张画布划分为几列: 第3个数字代表要在第几个区域中绘制图表,

今日内容概要 pandas补充知识(2) matplotlib补充知识 今日内容详细 pandas补充 数据汇总 # 数据透视表 pd.pivot_table(data,values-None,index=None,columns=None,aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna=True,margins_name='All') data:指定需要构造透视表的数据集 values:指定需要拉入"数值"框的字段列表 inde

最近装了python和PyCharm开发环境,但是在安装numpy和matplotlib等包时出现了问题,现总结一下在windows平台下的安装方法. 由于现在找不到了工具包新版本的exe文件,所以采用了whl格式文件的安装.本人事先安装了python3.5.2,电脑是32位. 1.先安装wheel,在cmd窗口下输入: pip install wheel 2.下载工具包: numpy模块:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy scip

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