面包重量预测——matplotlib、numpy的小练习

最新推荐文章于 2021-03-01 14:55:34 发布

原创最新推荐文章于 2021-03-01 14:55:34 发布 · 351 阅读

2 ·

CC 4.0 BY-SA版权

数据分析同时被 2 个专栏收录

20 篇文章

订阅专栏

matplotlib

1 篇文章

订阅专栏

本文通过使用Python的pandas库读取面包重量数据，并利用matplotlib进行可视化展示，同时计算了面包重量的均值和标准差。文章展示了如何转换时间格式以适配图表绘制需求。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#转换时间格式
from dateutil.parser import parse
import numpy as np


#读取数据
bread_data = pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\breads.csv')

#显示前五行
print(bread_data.head())

#转换时间格式
bread_data.date = pd.to_datetime(bread_data.date)
#x_data = bread_data['date']
#bread_x = [parse(x) for x in x_data]（另一种方法）

#显示前五行
print(bread_data.head())

#可视化
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlabel = 'date'
ax.set_ylabel = 'weight'
ax.set_ylim([200, 600])
ax.set_title = 'the change of weight'

ax.plot(bread_data.date, bread_data['weight'],'ro')
plt.show()

#计算均值、方差

mean_w = bread_data.weight.mean()
std_w = bread_data.weight.std()
print('mean:',mean_w ,'\n', 'std:', std_w)