Python 数据分析画图

最新推荐文章于 2025-06-18 15:07:11 发布

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分类专栏：机器学习-数据挖掘文章标签： python pandas

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xfzero/article/details/79962113

本文介绍了Python数据分析中使用Matplotlib进行画图，包括设置轴标签、刻度、图例，以及保存图片。接着讨论了Pandas的plot函数在Series和DataFrame上的应用。此外，还详细讲解了one-hot编码的概念，特别是针对离散属性的处理，并提醒了在数据预处理中可能遇到的问题。最后，文章提到了seaborn库的violinplot和swarmplot函数，用于展示数据分布和协方差。

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Python 数据分析画图&one-hot编码

标签（空格分隔）： python

Matplotlib画图

fig, axes = plt.subplots(2, 2) #axes是一个数组

fig = plt.figure()
fig.set(alpha=0.2) 

#把图分为2行3列，当前在(0,0)位置画图
plt.subplot2grid((2, 3), (0, 0))

#data_train是DataFrame数据类型 bar表示柱形图
data_train.Survived.value_counts().plot(kind='bar')

plt.plot(randn(30).cumsum(), 'ko--') #k表示颜色,o表示标记强调数据点,--表示线条类型
plt.plot(randn(30).cumsum(), color='k', linestyle='dashed', marker='o') #和上面等价

设置轴标签刻度

xlim控制图标的范围,plt.xlim()返回当前X轴范围,plt.xlim([0, 10]).我们也可以用过subplot的实例ax,如ax.get_xlim和ax.set_xlim来获取设置
set_xticks控制刻度位置
set_xticklabels控制刻度上面的标签
实例

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), 'ko--')
ticks = ax.set_xticks([0, 250, 500, 750, 1000])
labels = ax.set_xticklabels(['one', 'two', 'three', '