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原创绘图与数据可视化I——二维绘图

某单位员工的年龄构成情况为：50岁及以上的2名，40—49岁之间的3名，30—39岁之间的2名，29岁及以下的1名。把y1=sin(x)、y2=cos(x)、y3=ln(x)的曲线绘制在一张图中。：为了研究某种材料的硅含量对硬度、强度、韧性的影响，某研究者测出了表。：为研究材料的碳含量对硬度的影响，某研究者测出了一组实验数据，如表。plot(x,y) % 以x为横坐标、y为纵坐标，绘制曲线。y=sin(x) % 把所取的x值对应的y值计算出来。例2：绘制y=sin(x)的直方图。

2025-05-15 10:59:35 796

原创数据分析实战：利用Pandas和Matplotlib进行年收益分析与优化决策

通过本文的介绍，我们展示了如何利用Pandas和Matplotlib进行年收益的计算、可视化、理想值提取、差距分析以及决策方案制定。在商业数据分析领域，Python的Pandas和Matplotlib库为我们提供了强大的工具来处理和可视化数据。我们提取了一组理想值，包括最小的设备投资、最小的单件成本、最大的年销售量、最高的销售单价和最大的年收益。最后，我们创建一个DataFrame来展示单目标（年收益最大）和多目标（差距最小）的决策方案。函数，我们可以找出年收益最大的行索引，即最佳年份。

2025-05-08 10:37:57 382

原创探索动态数列的构建与分析

在数据分析和经济研究中，动态数列是一种重要的工具，用于观察和分析数据随时间的变化趋势。通过使用Pandas库和相关的数据处理技术，我们可以轻松地完成这个任务，并从中获得有价值的信息。接下来，我们将分析绝对动态数列，包括定基增长量和环比增长量。为了构建年度型序列数据，我们需要生成一个年度变量，并对数据进行分组和求和。YGDPds['定基数']= YGDP-YGDP[:1].values。YGDPds['环基数']= YGDP-YGDP.shift(1)最后，我们计算平均动态数列，即平均增长量。

2025-04-24 10:25:38 508

原创探索数据相关性：从代码到科普

在数据分析的世界里，理解数据之间的相关性是一个基础且重要的环节。在Python中，我们使用numpy库来创建一个线性空间的数据向量x，这个向量在-4到4之间均匀分布，共有20个点。相关系数的值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示没有线性关系。x = np.linspace(-4, 4, 20) # 构建[-4,4]上 x 的数据向量。y1 = x：完全正相关，即当x增加时，y1也以相同的比例增加。y2 = -x：完全负相关，即当x增加时，y2以相同的比例减少。

2025-04-17 10:35:36 1750

原创探索Python中的数组和随机数生成：从均匀分布到可视化

y=np.ones(n)/(b-a) # 生成一个长度为n的数组，每个元素都是1/(b-a)x=np.linspace(a,b,n) # 在[a,b]区间内生成n个等差数据点。np.random.randint(10, 21, 9) # 生成一个在[10, 21)区间内的9个随机整数组成的数组。np.random.uniform(0,1,10) # 生成一个在[0, 1]区间内的10个随机实数组成的数组。

2025-04-10 10:43:45 1395

原创探索数学之美：函数图形的可视化分析

plt.plot(x, np.log(x+1), label='log(x+1)') # 绘制对数函数图形并标记为log(x+1)plt.plot(x, np.sin(x), label='sin(x)') # 绘制正弦函数图形并标记为sin(x)plt.plot(x, np.cos(x), label='cos(x)') # 绘制余弦函数图形并标记为cos(x)plt.plot(x, np.exp(x), label='exp(x)') # 绘制指数函数图形并标记为exp(x)

2025-04-03 11:03:38 1719

原创雷达图在数据分析中的应用与实践

通过本文的两段Python代码，读者可以掌握雷达图的绘制方法，并在实际工作中灵活运用，为决策提供有力支持。然而，雷达图也存在一定的局限性，如难以展示大量数据和多变量之间的复杂关系。雷达图，又称蜘蛛图或星形图，是一种以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表。通过对比不同场景下的数据分布，雷达图能够直观地展示多变量之间的关系，为决策者提供有力的数据支持。如图2所示，通过对比四个场景下的数据，我们可以发现二氧化碳（CO）和臭氧（O3）的排放量对污染源的影响较大。

2025-03-27 10:40:29 944

原创带你走进Python数据可视化——初识散点图与matplotlib库

本文将带领大家学习如何使用Python中的matplotlib库绘制散点图，并简要介绍matplotlib.pyplot模块的基本用法。matplotlib.pyplot是matplotlib库中的一个重要模块，提供了绘制图表的丰富功能。执行这段代码，我们会看到matplotlib.pyplot模块中包含大量的属性和方法，如plot、scatter、bar等，这些都是用于绘制不同类型图表的函数。这里我们使用range函数生成了一个从1到5的整数序列作为x轴的数据，y轴的数据则是一个列表，包含五个整数。

2025-03-20 10:14:50 624

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