Delusional的博客

Pandas常用数据类型1.Series 一维，带便签的数组2.DataFrame 二维，Series容器创建Series对象# pandas的常用数据类型：# 1.Series 一维，带便签的数组# 2.DataFrame 二维，Series容器import pandas as pdimport numpy as npimport string# 创建一个Series对象t = pd.Series(np.arange(10), index=list(string.asci

1. 使用numpy生成数组，得到ndarray的类型import numpy as npimport random# 方法1：t1 = np.array([1, 2, 3])print(t1)print(type(t1))# 方法2：t2 = np.array(range(10))print(t2)print(type(t2))# 方法3：t3 = np.arange(4, 10, 2)print(t3)print(type(t3))2. numpy中的数据

在使用matplotlib绘图的过程中，有时会有将多个不同的图绘制在不同坐标轴上的需求，这个时候就要借助subplots方法来实现。如果我们想要将上海和北京的天气图显示在同一个图的不同坐标系当中，显示的效果如下图所示：实现的代码如下，注意点已经在注释中标明：from matplotlib import pyplot as pltimport randomplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # 显示中文# 0

绘制简单直方图直方图是统计出现的次数的，因此和其他的图不同，它的横轴是连续的，代表某一个区间，纵轴代表出现的次数 直方图需要计算出组距和组数，组数=(数据的最大值-数据的最小值)/组距，因此组距设计的尽量能够被整除，否则绘制的直方图会出现偏差。from matplotlib import pyplot as plta = [131, 98, 125, 131, 124, 139, 131, 117, 128, 108, 135, 138, 131, 102, 107, 114, 119, 12

1. 简单条形图使用bar方法绘制条形图 width参数可以指定条形图的宽度 其他的一些设置与之前相同from matplotlib import pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # 显示中文a = ["战狼2", "速度与激情8", "功夫瑜伽", "西游伏妖篇", "变形金刚5：最后的骑士", "摔跤吧！爸爸", "加勒比海盗5：死无对证", "金刚：骷髅岛", "极限特工：终极回

问题：假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此时如何寻找出气温和随时间(天)变化的某种规律?解答：在同一张图中绘制3月和10月的数据plt.scatter方法绘制散点图，并指定label属性 为了使两个月份的数据区分开，在x轴的设置上，中间空一截距离 x轴刻度使用+=，将两个月份的x轴数据绘制到一起 其他的一些API，均和绘制折线图相同# 假设通过爬虫你获取到了北京2016年3,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a,b),那么此

给定两条曲线，将其绘制在一张图中绘制折线时指定颜色，折线的类型，线的宽度等 设置背景网格线的类型 添加图例，并指定图例所处的位置 plt.plot调用两次，绘制双折线from matplotlib import pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # 显示中文y_1 = [1, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 3, 1, 1,

1. 使用指定的数据绘制简单气温折线图设置图片大小和像素 坐标轴刻度常见的设置方法 保存图片from matplotlib import pyplot as pltx = range(2, 26, 2)y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 24, 22, 18, 15]# 设置图片大小plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 20表示宽，8表示高，dpi是像素，越高越清晰# 绘图plt.plot.