matplotlib绘图—预

最新推荐文章于 2020-06-19 18:36:08 发布

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本文详细介绍了使用Pandas进行数据可视化的两种常用方法：plot函数和scatter函数。通过实例展示了如何利用这些函数绘制系列和DataFrame数据，并展示了不同类型的图表如线图、散点图等。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本篇介绍以下几个知识点：
（1）plot函数
（2）scatter函数

plot的几种方法：
bar、hise、box、kde、area、scatter、hexbin、pie…

（1）plot函数

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#series
data = pd.Series(np.random.randn(1000),index = np.arange(1000))
data = data.cumsum()

data.plot()
plt.show()

绘图结果：
这里写图片描述

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.DataFrame(np.random.randn(1000,4),
                    index = np.arange(1000),
                    columns = list("ABCD"))
data = data.cumsum()
data.plot() #线的宽度，颜色
plt.show()

绘图结果：
这里写图片描述

（2）scatter函数

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.DataFrame(np.random.randn(1000,4),
                    index = np.arange(1000),
                    columns = list("ABCD"))
data = data.cumsum()

ax =data.plot.scatter(x = 'A',y = 'B',color = 'DarkBlue',label = 'Class1') #线的宽度，颜色

data.plot.scatter(x = 'A',y = 'C',color = 'DarkGreen',label = 'Class2',ax = ax) #线的宽度，颜色


plt.show()

绘图结果：
这里写图片描述

本次学习原始代码：

#0811
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
##
###series
##data = pd.Series(np.random.randn(1000),index = np.arange(1000))
##data = data.cumsum()
##
##data.plot()
##plt.show()


#DataFrame
data = pd.DataFrame(np.random.randn(1000,4),
                    index = np.arange(1000),
                    columns = list("ABCD"))
data = data.cumsum()
##data.plot() #线的宽度，颜色
##plt.show()
####
##
##
#plot methods:
#bar hise box kde area scatter hexbin pie


ax =data.plot.scatter(x = 'A',y = 'B',color = 'DarkBlue',label = 'Class1') #线的宽度，颜色

data.plot.scatter(x = 'A',y = 'C',color = 'DarkGreen',label = 'Class2',ax = ax) #线的宽度，颜色


plt.show()

#plt.plot(x = ,y = )