Python实战：绘制中国奥运奖牌数折线图

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分类专栏： Python编程天地 文章标签： 中国 奥运奖牌数 折线图
于 2024-08-11 18:21:02 首次发布
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Python 绘图入门
qq_39889473的博客
08-08 942
ggplot是基于matplotlib并旨在以简单方式提高matplotlib可视化感染力的库，它采用叠加图层的形式绘制图形，例如先绘制坐标轴所在的图层，再绘制点所在的图层，最后绘制线所在的图层，但其并不适用于个性化定制图形。seaborn是基于matplotlib进行高级封装的可视化库，它支持交互式界面，使得绘制图表的功能变得愈加容易，且图表的色彩更具吸引力，可以画出丰富多样的统计图表。的过程，它可以简单地理解为将一个不易描述的事物形成一个可感知画面的过程，也就是从数据空间到图形空间的。
用Python进行奥运会奖牌榜可视化分析
weixin_40637477的博客
08-13 541
动态条形图
巴黎奥运会中国奖牌数据分析
m0_64087341的博客
08-15 2394
7月27日、7月28日、8月6日、7月31日是奖牌数的低谷期，奖牌数较少，其中7月27日和7月31日是因为这两天是比赛日的第一天和最后一天，而且获得的都是金牌，这个成绩也是不错的；在巴黎奥运会上，中国队的表现可谓亮眼，各项比赛日的奖牌总数和不同项目的奖牌分布都引发了广泛关注。：8月3日、8月4日、8月8日、8月10日是奖牌数的高峰期，这几天中国队获得了较多的奖牌，8月8日和8月10日获得的金牌数量最多，均为5枚，尤其是8月10日，奖牌总数达到了11枚，是整个奥运会期间的最高峰。：占比12.09%。
python制作东京奥运会前5奖牌榜
php优质创造者
10-21 1082
👨‍💻。
day06-matplotlib不同图形的绘制（柱状图、折线图、饼图）
m0_57852920的博客
07-12 1792
直方图（Histogram），又称质量分布图，它是一种条形图的一种，由一系列高度不等的纵向线段来表示数据分布的情况。面的直方图都是等距的，但有时我们需要得到不等距的直方图，这个时候只需要确定分组上下限，并指定 histtype=“bar” 就可以。所谓堆叠柱状图就是将不同数组别的柱状图堆叠在一起，堆叠后的柱状图高度显示了两者相加的结果值。饼状图用来显示一个数据系列，具体来说，饼状图显示一个数据系列中各项目的占项目总和的百分比。
Python绘图库：Matplotlib
taifyang的博客
11-08 2574
rect 是位置参数，接受一个由 4 个元素组成的浮点数列表，形如 [left, bottom, width, height] ，它表示添加到画布中的矩形区域的左下角坐标(x, y)，以及宽度和高度。这是 axes 类的基本方法，它将一个数组的值与另一个数组的值绘制成线或标记，plot() 方法具有可选格式的字符串参数，用来指定线型、标记颜色、样式以及大小。add_axes() 的参数值是一个序列，序列中的 4 个数字分别对应图形的左侧，底部，宽度，和高度，且每个数字必须介于 0 到 1 之间。
matplotlib可视化：基础图像绘制
oax_knud的博客
11-23 405
2、在设置x轴坐标时，首先使用set_xticks(x)设置刻度，然后使用set_xticklabels(labels)设置刻度标签。bar函数中bottom参数表示的是垂直柱状图起始点的位置；left表示水平柱状图起始点的位置。1、多柱的柱状图首先选择一个基准点x，对于x向左，向右分别移动一个柱宽作为其他柱子的x坐标。采用axes对象中的bar方法，绘制垂直柱状图。
用python代码画出一片星空,python满天星绘制流程图
Aq1995的博客
06-04 764
这里整理了111个数据分析的案例，每一个都进行了严格的筛选，筛选标准如下：1. 有干货：杜绝纯可视化、统计性分析，有一定比例的讲解性文字2. 可跑通：所有代码均经过测试，（大概率）可以一键跑通（因为库包更新，或者链接有效性问题，或多或少会存在个别失效情况）数据集可下载：方便大家下载至本地仔细把玩（如果不行，请看我的另一篇博文）希望这份资料可以帮到大家呀~电商数据分析：只会环比下降3%的数据分析师还有救吗？本文用一个实战案例，与大家共同探讨如何撰写一份有业务价值的分析报告。
python数据分析学习day09：水平柱状图、直方图和饼状图
weixin_44748589的博客
07-16 3582
然后，它显示了属于几个类别中的每个类别的占比，其高度总和等于1。直方图（Histogram），又称质量分布图，它是一种条形图的一种，由一系列高度不等的纵向线段来表示数据分布的情况。而柱状图则用于展示各个类别的频数。上面的直方图都是等距的，但有时我们需要得到不等距的直方图，这个时候只需要确定分组上下限，并指定histtype="bar"就可。饼状图用来显示一个数据系列，具体来说，饼状图显示一个数据系列中各项目的占项目总和的百分比。我们在使用直方图查查看数据的频率时，有时候会查看多种类型数据出现的频率。...
基于python的图表生成系统,python导入数据生成图表
2401_84503581的博客
05-26 453
本篇文章给大家谈谈基于python的图表生成系统，以及python导入数据生成图表，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本篇文章给大家谈谈基于python的图表生成系统，以及python如何生成excel图表，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。matplotlib绘图库模块安装pip install matplotlib导入pyplot子模块import matplotlib.pyplot as plt 官网：Matplotlib — Visualization with Python官方文档：M
2020东京奥运会奖牌排行--数据可视化
weixin_44394124的博客
09-10 5465
爬取数据1 1、数据来源:https://2020.cctv.com/medal_list/index.shtml 数据为下面图片的表格数据 2、具体代码 2.1需要提前下载好的pip install 库名 from selenium import webdriver import lxml.html import csv 2.2获取网页完整代码 #自动打开chrome，获取代码 driver = webdriver.Chrome('D:\\数据分析\\chromedriver_win32\\chrom
使用pandas-alive对“2022年冬奥运奖牌信息“可视化
weixin_43762360的博客
03-03 1378
简介 pandas-alive 以matplotlib绘图为后端，对pandas的DataFrame对象进行绘图处理。虽然提供了很简单的绘制可视化图表机制，但是在使用的过程中，需要有特定的数据格式： 数据的索引具有维度意义：例如时间， ** 当索引为整型时需考虑步长的关系，会影响数值 每列包含特定类别的值 从上面的格式要求来看，用于生成可视化图表的最佳选择是：与时间有线性关系的数据集合。从文档里面给的数据源可以求证到这一点。 例子 在文档里面所列的数据都是经过了整理成合适的数据样例，数据与时间线性相关。
ERP系统客户与供应商信息视图创建：Oracle数据库中客户和供应商数据整合查询设计
最新发布
07-24
内容概要：本文档定义了一个名为 `xxx_SCustSuplier_info` 的视图，用于整合和展示客户（Customer）和供应商（Supplier）的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分，视图选择了与账单相关的记录，并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息；对于供应商部分，视图选择了有效的供应商及其站点信息，包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群：熟悉Oracle ERP系统，尤其是应付账款（AP）和应收账款（AR）模块的数据库管理员或开发人员；需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标：① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息，包括账单信息、财务代码组合等；② 开发人员可以利用此视图进行报表开发或数据迁移；③ 业务分析师可以使用此视图进行数据分析，如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议：由于该视图涉及多个表的复杂连接，建议读者先熟悉各个表的结构和关系，特别是 `hz_parties`、`hz_cust_accounts`、`ap_suppliers` 等核心表。此外，注意视图中使用的外连接（如 `gl_code_combinations_kfv` 表的连接），这可能会影响查询结果的完整性。
旋转坐标系下基于超稳定性的模型参考自适应控制与角度估算 - 超稳定性
07-24
内容概要：本文探讨了在旋转坐标系中利用模型参考自适应控制（MRAC）进行角度估算的方法。首先介绍了旋转坐标系下的模型及其面临的挑战，随后阐述了MRAC的基本概念和核心思想，即通过已知参考模型调整控制系统以应对未知变化。接着重点讲解了超稳定性设计，确保系统在外扰下迅速恢复稳定。然后深入讨论了自适应率的设计与实现，这是实现精确角度估算的关键环节。最后，文章通过代码与算法分析展示了具体实现细节，并展望了该方法在未来机器人技术和航空航天领域的广泛应用前景。 适合人群：从事自动化控制、机器人技术、航空航天等领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要在复杂动态环境下实现高精度角度测量和控制的项目，旨在提高系统的稳定性和响应速度。 其他说明：文中涉及大量数学运算和逻辑判断，建议读者具备一定的控制理论基础和编程经验，以便更好地理解和实践相关技术。
基于国产M0核MCU的风机量产程序与FOC电机控制开发方案 - FOC控制 全集
07-24
基于国产M0核MCU平台的风机量产程序及其FOC电机控制开发方案。主要内容涵盖龙博格电机观测器、SVPWM、顺逆风启动策略、五段式与七段式调制方法以及3电阻采样技术。文中提供了具体的源码实现细节，包括PWM中断处理、电流重构、观测器更新、风速检测逻辑和调制模式切换等。此外，还讨论了硬件抽象层的设计，确保代码可以在其他MCU平台上轻松移植。 适合人群：从事电机控制开发的技术人员，特别是对FOC控制算法和嵌入式系统有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：①深入理解FOC电机控制的具体实现；②掌握顺逆风启动策略的应用；③学习如何优化PWM调制模式以降低电流谐波失真；④探索龙博格观测器的实际应用及性能优化。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带完整的源码实现，便于实际项目中的应用和测试。同时，硬件抽象层的设计使得代码具有良好的可移植性，能够快速适配不同的MCU平台。
易语言Jlink烧录程序源码：实现自动化一键调试与多芯片烧录功能
07-24
内容概要：本文介绍了易语言Jlink烧录程序的开发过程及其源码实现。该程序旨在通过调用JLinkARM.dll文件，实现对指定J-Link的控制，进而完成自动化一键调试、烧录软件、通讯测试、设备校准等功能。文中详细讲解了工具的工作原理、集成与调用方式、代码实现步骤，并探讨了未来功能扩展的可能性。当前版本已实现选择J-Link序列号、芯片型号、烧录地址和烧录文件的一拖一烧录功能，未来计划增加一拖多烧录、烧录序列号管理和出厂配对数据等功能。 适合人群：嵌入式系统开发者、硬件工程师、自动化调试工程师。 使用场景及目标：适用于ARM内核芯片的量产烧录，帮助提高生产效率，减少人工干预，提升产品质量。 其他说明：该工具不仅限于特定芯片，理论上所有J-Link支持的ARM内核芯片均可使用。
Comsol仿真下弯曲光纤与波导模式分析及损耗计算方法探讨
07-24
使用Comsol软件进行弯曲光纤和波导的模式分析及损耗计算的方法。首先简述了Comsol软件的功能及其在光纤弯曲问题上的应用价值。接着，逐步指导读者如何在Comsol中构建三维模型，设置关键参数（如材料属性、几何尺寸）并定义光源位置。随后，重点讲解了光在弯曲光纤内的传播模式变化规律，解释了不同模式对光传输质量的影响机制。最后，阐述了通过编写代码调用Comsol内置函数完成损耗估算的具体流程，展示了弯曲程度、材料特性等因素对损耗量的影响关系。 适用人群：从事光学工程、通信技术领域的科研工作者和技术人员，尤其是那些希望深入了解光纤内部光行为特性的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要评估光纤弯曲对其性能影响的研究项目；旨在提高对光纤设计原理的理解，优化实际产品性能。 其他说明：文中不仅提供了理论知识，还包含了具体的建模步骤和编程技巧，使读者能够在实践中掌握相关技能。
基于粒子群算法优化BP神经网络的多变量输入单输出回归预测模型Matlab实现
07-24
内容概要：本文介绍了一种基于粒子群算法（PSO）优化BP神经网络（PSO-BP）的多变量输入单输出回归预测模型，并详细阐述了其在Matlab环境下的实现方法。文中首先介绍了BP神经网络的基本概念及其在多变量输入单输出回归预测中的应用背景，指出BP神经网络参数调整的复杂性和挑战。接着，提出了利用粒子群算法优化BP神经网络参数的方法，通过模拟鸟群觅食行为进行全局寻优，找到最佳参数组合。最后，给出了具体的Matlab代码实现步骤，包括数据准备、BP神经网络构建、粒子群算法实现以及模型训练与测试。 适合人群：具有一定机器学习和Matlab编程基础的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要解决多变量输入单输出回归预测问题的实际应用场景，如金融预测、工业控制等领域。目标是通过优化BP神经网络参数，提升模型的预测精度和稳定性。 阅读建议：读者可以通过本文详细了解PSO-BP模型的工作原理和实现细节，在实践中不断调整参数配置，以适应不同的业务需求。同时，建议结合实际案例进行深入研究，进一步探索模型的潜力和局限性。
python画旭日图
03-19
### 如何使用Python库（如Matplotlib或Plotly）绘制旭日图 #### Matplotlib实现旭日图的可能性 尽管`Matplotlib`功能强大，但它并不直接支持复杂的层次化图表，比如旭日图。其主要用途在于二维绘图，例如折线图、柱状图和饼图等[^1]。因此，在`Matplotlib`中无法通过内置函数轻松完成旭日图的绘制。 #### Plotly实现旭日图的方法 相比之下，`Plotly`提供了更高级别的接口来处理复杂可视化需求，其中包括旭日图的支持。以下是基于`Plotly`的一个具体示例： ```python import plotly.express as px import pandas as pd # 创建样例数据集 data = { '洲': ['亚洲', '亚洲', '欧洲', '欧洲'], '国': ['中国', '日本', '德国', '法国'], '奖牌数': [200, 150, 100, 80] } df = pd.DataFrame(data) # 使用plotly.express中的sunburst方法绘制旭日图 fig = px.sunburst( df, path=['洲', '国'], # 定义层次结构路径 values='奖牌数', # 定义数值列用于计算面积比例 color='奖牌数', # 颜色映射到‘奖牌数’上 color_continuous_scale='Blues' # 设定颜色渐变方案 ) # 更新显示选项 fig.update_traces(textinfo='label+percent parent') # 显示标签以及相对于父节点的比例 fig.update_layout(font_size=20) # 调整字体大小 # 展示图像 fig.show() ``` 上述代码展示了如何利用`Plotly Express`快速构建一个具有层次关系的旭日图，并设置了颜色渐变和文字信息展示方式[^3]。 #### 数据准备的重要性 为了成功生成一张有意义的旭日图，输入数据需具备清晰的层级结构。通常情况下，这可以通过提供多级分类字段达成，例如案例中的“洲”作为顶级类别，“国”作为次级类别[^4]。 --- ### 注意事项 - 如果尝试自定义渲染器，请确保环境兼容所选渲染模式（如Jupyter Notebook、Colab等），否则可能遇到显示异常。 - 对于大规模数据集而言，性能优化可能是必要环节之一；此时可以考虑减少细节粒度或者采用其他更适合大数据量场景的技术栈替代。
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