python 画图总结

最新推荐文章于 2025-05-15 09:00:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-15 09:00:00 发布 · 570 阅读

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本文通过使用Python的Pandas、Matplotlib和Seaborn库，从CSV文件中读取数据并进行数据分析，展示了如何绘制时间序列的平均值曲线以及完成状态的条形图，为数据科学项目提供直观的可视化展示。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame
import seaborn as sns
import sys

#sep指定分隔符,header首行是列名,读取时error_bad_lines去掉报错的行
df = pd.read_csv(sys.path[0]+'\\4.csv',encoding = "utf-8",header = 0,error_bad_lines=False,sep=',')
print(df)

#画出均值
plt.plot(df['time'],df['mean'],color='red')

#设置坐标间隔
totalSeed = df.index.tolist() #获取总行数
xticks=list(range(0,len(totalSeed),4)) 
xlabels=[df['time'][x] for x in xticks]


#与上面均值画在一张图上
ax1=sns.barplot(x=df['time'],y=df['finish'],data=df,color='black' )
ax1.set_title('SHH JOBS')
ax1.set_xticks(xticks)
ax1.set_xticklabels(xlabels, rotation=4)

plt.show()