iis服务器助手广告广告
返回顶部
首页 > 资讯 > 后端开发 > Python >PythonPandas工具绘制数据图使用教程
  • 471
分享到

PythonPandas工具绘制数据图使用教程

2024-04-02 19:04:59 471人浏览 泡泡鱼

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

目录背景介绍折线图条形图水平条形图堆积图散点图饼图蜂巢图箱线图绘制子图背景介绍 pandas的DataFrame和Series在Matplotlib基础上封装了一个简易的绘图函数,使

背景介绍

pandas的DataFrame和Series在Matplotlib基础上封装了一个简易的绘图函数,使得数据处理过程中方便可视化查看结果。

折线图


import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data=np.random.randn(5,2)*10
df=pd.DataFrame(np.abs(data),index=[1,2,3,4,5],columns=[1,2])
df.plot()
plt.show()

条形图


import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data=np.random.randn(5,2)*10
df=pd.DataFrame(np.abs(data),index=[1,2,3,4,5],columns=[1,2])
df.plot(kind='bar')
plt.show()

水平条形图


import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data=np.random.randn(5,2)*10
df=pd.DataFrame(np.abs(data),index=[1,2,3,4,5],columns=[1,2])
df.plot(kind='barh')
plt.show()

堆积图


import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data=np.random.randn(5,2)*10
df=pd.DataFrame(np.abs(data),index=[1,2,3,4,5],columns=[1,2])
df.plot(kind='bar',stacked=True)
plt.show()


import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data=np.random.randn(5,2)*10
df=pd.DataFrame(np.abs(data),index=[1,2,3,4,5],columns=[1,2])
df.plot(kind='barh',stacked=True)
plt.show()

散点图

数据通常是一些点的集合

常用来绘制各种相关性,适合研究不同变量间的关系

  • x:x坐标位置
  • y:y坐标位置
  • s:散点的大小
  • c:散点颜色

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data=np.random.randn(5,2)*10
df=pd.DataFrame(np.abs(data),index=[1,2,3,4,5],columns=['A','B'])
df.plot(kind='scatter',x='A',y='B',s=df.A*100,c='red')
plt.show()

饼图


import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df=pd.Series(3*np.random.rand(4),index=['a','b','c','d'])
df.plot.pie(figsize=(6,6))
plt.show()

蜂巢图

体现数据出现的次数


import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df=pd.DataFrame(np.random.randn(1000,2),columns=['a','b'])
df.plot.hexbin(x='a',y='b',sharex=False,gridsize=30)
plt.show()

箱线图

基于最小值、上四分位、中位数、下四分位和最大值5个数值特征展示数据分布的标准方式,可以看出数据是否具有对称性,适用于展示一组数据的分布情况


import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df=pd.DataFrame(np.random.randn(1000,2),columns=['a','b'])
df.plot(y=df.columns,kind='box',vert=False)
plt.show()

绘制子图

subplots:默认False 若每列绘制子图就为True

layout:子图布局

figsize:画布大小


import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df=pd.DataFrame(np.random.randn(5,2),columns=['a','b'])
df.plot(subplots=True,layout=(2,3),figsize=(10,10),kind='bar')
plt.show()

以上就是python Pandas工具绘制数据图使用教程的详细内容,更多关于Python Pandas 绘制图的资料请关注编程网其它相关文章!

--结束END--

本文标题: PythonPandas工具绘制数据图使用教程

本文链接: https://www.lsjlt.com/news/158854.html(转载时请注明来源链接)

有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com    QQ/279061341

本篇文章演示代码以及资料文档资料下载

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档
猜你喜欢
软考高级职称资格查询
编程网,编程工程师的家园,是目前国内优秀的开源技术社区之一,形成了由开源软件库、代码分享、资讯、协作翻译、讨论区和博客等几大频道内容,为IT开发者提供了一个发现、使用、并交流开源技术的平台。
  • 官方手机版

  • 微信公众号

  • 商务合作