开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在Python中绘图(使用numpy、pandas和matplotlib)

在Python中绘图是一种常见的数据可视化技术，可以使用numpy、pandas和matplotlib等库来实现。下面是对这些库的介绍和应用场景：

Numpy（https://cloud.tencent.com/document/product/215/36517）
- 概念：Numpy是Python中用于科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理数组的函数。
- 优势：Numpy的主要优势在于其快速的数组处理能力和广泛的数学函数库，适用于大规模数据处理和数值计算。
- 应用场景：Numpy常用于数据分析、科学计算、机器学习等领域。

Pandas（https://cloud.tencent.com/document/product/215/36518）
- 概念：Pandas是Python中用于数据分析和处理的库，提供了高效的数据结构和数据分析工具。
- 优势：Pandas的主要优势在于其灵活的数据结构和强大的数据处理能力，可以方便地进行数据清洗、转换和分析。
- 应用场景：Pandas常用于数据预处理、数据分析、数据可视化等领域。
Matplotlib（https://cloud.tencent.com/document/product/215/36519）
- 概念：Matplotlib是Python中常用的绘图库，提供了丰富的绘图函数和工具，可以创建各种类型的图表。
- 优势：Matplotlib的主要优势在于其灵活性和可定制性，可以绘制高质量的图表，并支持各种交互式操作。
- 应用场景：Matplotlib常用于数据可视化、科学研究、报告制作等领域。

综上所述，使用numpy、pandas和matplotlib可以在Python中实现绘图功能，Numpy提供了高性能的数组处理能力，Pandas提供了灵活的数据处理工具，而Matplotlib则提供了丰富的绘图函数和工具。这些库在数据分析、科学计算、机器学习等领域有着广泛的应用。

相关搜索:Pandas/Matplotlib中直方图和密度在Python中的叠加 path中缺少Pandas和Numpy - Python/Pyinstaller Python :在绘图之外添加文本/注释(matplotlib)Python pandas matplotlib如何在绘图中删除类别标签？python pandas绘图系列matplotlib Python、matplotlib和pandas中的方向图 python中pandas和matplot的绘图错误 python安装numpy和matplotlib异常(使用pip)使用matplotlib Python进行参数化绘图使用matplotlib在python中绘图？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

python中numpy和pandas介

numpy和pandas是python中用于处理数据的两个库。 numpy介绍： numpy用于处理array，且array中数据类型必须一致。下面以代码备注的方式介绍。...#START import numpy as np v=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) //array中以list的方式展现 m=np.array([[1,2,3,4,5,6,7,8...h=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) i=np.array(h[0,1],h[1,1],h[2,0]) //使用index方法脱离关系，即b变化a不变。...4行按照k中的数值提取列中元素 j[np.arange(4),k] += 100 //j中前4行按照k中的数值提取列中元素后再加100，返回j print(j) #END #START m=np.array...格式一致的array print(z) for i in range(4): z[i,:]=x[i,:]+y #END pandas介绍：用于处理.csv文件 import pandas as

5611 0

pandas 和 numpy 中 where 使用

参考链接： Python中的numpy.place 注意： df1.where(cond,df2) 等价于 np.where(cond, df1, df2) 1. pandas.DataFrame.where...参数： cond 查找条件 other cond为False时要替换的值 inplace 是否在原数据上操作 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd...(condition[, x, y]) 功能：参数： condition：判定条件，如果True，选择 x；False，选择y（数据类型为数组，bool 值）x,y（可选）： x 和 y 的 shape...必须和 condition 相同（可以采用 broadcast，广播机制） ①如果参数有condition，x和y，它们三个参数的shape是相同的。...那么，当condition中的值是true时返回x对应位置的值，false是返回y的。

2K0 0

python使用matplotlib绘图 — barChart

matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。...我解释一下bar中的两个参数： left：柱形的左边缘的位置，如果我们指定1那么当前柱形的左边缘的x值就是1.0了 height：这是柱形的高度，也就是Y轴的值了 left，height除了可以使用单独的值...（此时是一个柱形），也可以使用元组来替换（此时代表多个矩形）。...接下来，让我们在x轴上的每个bar进行说明。比如第一个是“男”，第二个是“女”。...接下来，我们还可以在每个矩形的上面标注它具体点Y值。

4891 0

python相关库的安装：pandas,numpy,matplotlib，statsmodels

-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 该过程不仅安装了 matplotlib ，还安装了依赖的 numpy、python-dateutil、kiwisolver...方法三：镜像安装三个镜像地址——可选择使用，方法相同：清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 阿里云：http://mirrors.aliyun.com...where python 第二种情况：如果没有显示本机上的python解释器，可以在电脑下端的搜索框中搜python，会显示python解释器，选择一个你要用的解释器版本。...：鼠标右键复制python.exe地址得出来，文件地址：""E:\Python\python.exe"" 在cmd命令框输入命令：以安装statsmodels为例 python解释器地址...这样就配置好了方法四：在pycharm里面直接下载

841 0

使用 Matplotlib 在 Python 中进行三维绘图

使用 Matplotlib 在 Python 中进行三维绘图 3D 图是可视化具有三个维度的数据（例如具有两个因变量和一个自变量的数据）的非常重要的工具。...通过在 3D 图中绘制数据，我们可以更深入地了解具有三个变量的数据。我们可以使用各种 matplotlib 库函数来绘制 3D 绘图。...在我们的例子中，我们将定义三个变量x、y 和 z。 ...matplotlib 绘制函数的 3D 等高线图在 Python 中绘制曲面三角剖分上图有时过于受限且不方便。...matplotlib 绘制等高线图的表面三角测量图在Python中绘制莫比乌斯带莫比乌斯带也称为扭曲圆柱体，是一种没有边界的单面表面。

1.8K3 0

在Python中使用Matplotlib画多个绘图，so easy！

标签：Python，Matplotlib Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。...在本文中，我们将演示如何使用Matplotlib库绘制多个绘图。绘制单个绘图在展示如何绘制多个绘图之前，先浏览一个演示如何使用Matplotlib绘制单个绘图的示例，以确保掌握基本原理。...在这个例子中，将画一个直线图。要使用Matplotlib绘图，使用Matplotlib库中的pyplot子模块。...例如，subplot(2,3,1)告诉Python解释器，下一个图应该绘制在包含2行和3列的网格中，并且该图应该出现在网格中的第一个位置（第1行，第1列）。绘图位置的顺序首先从左到右，然后从上到下。...例如，要在网格的第一行和第一列绘图，需要访问索引[0,0]处的AxesSubplot。注意，子绘图的索引编号从0开始。下面的脚本使用subplot()函数在2行3列中绘制六个折线图。

6.2K1 1

Python使用matplotlib库绘图保存

在深度学习训练过程中，常常需要根据训练的loss和准确率来决定后续的优化方向，我们会在训练过程中得到每一轮的loss和准确率，由此可以看出一个大概的趋势，但要更直观的看到训练中的变化，以及在何时达到最佳效果...matplotlib就是一个好用且常用的绘图库，如果没有安装的可以用pip安装一下： $ pip install matplotlib 安装好后就可以使用了。...假设我们手头有训练过程中训练集和测试集的准确率数据，就可以用来绘图了，代码如下： # -- coding: utf-8 -- import matplotlib.pyplot as plt train_acc...，表示训练过程中每一轮的准确率，然后使用plt绘图，plot就是绘图函数，参数包含了横坐标、纵坐标、绘制内容（bo表示蓝点，r表示红线，这个可以在Matplotlib 用户指南查看）、标签名（这个标签名就可以被图例使用了...绘制的结果如下图所示：绘图结果从图中就可以很直观地感受到在训练70轮左右的时候就到达准确率的最高点了，在78%左右。

8191 0

在matplotlib中关闭绘图轴的方法

import matplotlib.pyplot as plt from random_walk import RandomWalk # Keep making random walks, as long...(y/n): ") if keep_running == 'n': break import matplotlib.pyplot as plt from random_walk

2.1K2 0

Python使用numpy和pandas模拟转盘抽奖游戏

之前写过一个类似的代码，不过都是用的Python内置对象，详见几行Python代码模拟轮盘抽奖游戏，本文再提供一个使用numpy和pandas实现的代码。...技术要点：pandas的cut()函数。参考代码： ? 连续3次运行结果： ?

2.4K8 0

numpy和pandas中的axis

在numpy和pandas中经常出现axis轴这个概念，下面就详细的看看这个轴到底是什么意思使用0值表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法使用1值表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法...一般来说axis=0代表列，axis=1代表行 import numpy as np X = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) print(np.mean(X,...axis=0))#[ 4. 5.] print(np.mean(X, axis=1))#[ 1.5 4.5 7.5] 如果有标签axis=1就代表标签的模向，如下 import pandas as

1.1K7 0

NumPy和Pandas中的广播

在正常情况下，NumPy不能很好地处理不同大小的数组。...中的广播 Pandas的操作也与Numpy类似，但是这里我们特别说明3个函数，Apply、Applymap和Aggregate，这三个函数经常用于按用户希望的方式转换变量或整个数据。...对于这些例子，我们首先导入pandas包，然后加载数据到“df”的变量中，这里使用泰坦尼克的数据集 import pandas as pd df = pd.read_csv(".....但是我们肯定不希望这样，所以需要构造lambda表达式来只在单元格中的值是一个映射键时替换这些值，在本例中是字符串' male '和' female ' df.applymap(lambda x: mapping...总结在本文中，我们介绍了Numpy的广播机制和Pandas中的一些广播的函数，并使用泰坦尼克的数据集演示了pandas上常用的转换/广播操作。

1.2K2 0

Pandas 和 Numpy 中的统计

数值型描述统计算数平均值样本中的每个值都是真值与误差的和。算数平均值表示对真值的无偏估计。...np.random.randint(10, 100, 9) print(a) print(np.max(a), np.min(a), np.ptp(a)) np.argmax() np.argmin() 和...pd.idxmax() pd.idxmin()：返回一个数组中最大/最小元素的下标 # 在np中，使用argmax获取到最大值的下标 print(np.argmax(a), np.argmin(a))...# 在pandas中，使用idxmax获取到最大值的下标 print(series.idxmax(), series.idxmin()) print(dataframe.idxmax(), dataframe.idxmin...import numpy as np closing_prices = np.loadtxt('../..

2.8K2 0

【python绘图】matplotlib基本使用（含实例）

f(x) = x^2sin\frac{1}{x} 前言 matplotlib是python的绘图库，主要用来绘制二维平面图。上手容易、简单，在python数据分析中有非常重要的作用。...基本上有两种使用 Matplotlib 的方法：一、依靠 pyplot 自动创建和管理图形和轴，并使用 pyplot 函数进行绘图。...二、显式创建图形和轴，并在它们上调用方法（即“面向对象 (OO) 样式”）。本文章节“plt绘图类型”和“pyplot绘图”主要使用第一种方法（直接调用函数的方法）来介绍基础的功能。...我个人一把在用jupyter做数据分析时使用函数的方法直接调用；在做python桌面程序的时候用到matplotlib时会使用第二种方法。...as np import math # 在-0.4和0.4之间划分10000个等分。

9398 0

Numpy和pandas的使用技巧

ndarray,它是一系列同类型数据的集合 1、创建数组，将序列传递给numpy的array()函数即可，从现有的数据创建数组，array(深拷贝)，asarray(浅拷贝)；或者使用arange...np.random.randint(10,size=(3,3))创建指定范围(0,10)指定维度的一个整数给定均值/标准差/维度的正态分布np.random.normal(1.75, 0.1, (2, 3)) 4、索引和查找...中的矩阵合并列合并/扩展：np.column_stack() 行合并/扩展：np.row_stack() numpy.ravel() 与numpy.flatten() numpy.flatten()返回一份拷贝...Python pandas数据分析中常用方法 https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/64217337 重置索引 import pandas...Shift选中需要合并的框，Shift+m #在代码块前增加新代码块，按a；在代码块后增加新代码块，按b； #删除代码块，按dd #运行当前代码块，Ctrl+Enter #运行当前代码块并选中下一个代码块

3.5K3 0

Python中Matplotlib在IDE绘图时报MatplotlibDeprecationWarning错误信息

在IDEA或Pycharm中执行Matplotlib报如下错误： MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a...方案一：代码中指定backend 在代码中指定backend，这样绘制出来的图像便不会在IDE中进行展示。...相关代码如下： import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # 解决绘图异常问题 matplotlib.use('Qt5Agg') 这里backend...使用了”Qt5Agg“，绘制时直接弹窗显示。...方案二：设置IDE中的Python设置设置IDE中的Python设置，取消”Show plots in tool window“。

3454 0

使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。除此之外，它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...（用于 Linux、Mac 和 Windows 的说明）确认你运行的是与这些库兼容的 Python 版本数据可在线获得，并可使用 Pandas 导入： import pandas as pd df...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。

6.8K2 0

matplotlib使用教程(三)：Axes中的绘图

这一系列文章原载于公众号工程师milter，如果文章对大家有帮助，恳请大家动手关注下哈~ ---- 在前面的文章中，我们已经了解到Axes才是我们绘图的主战场。...今天我们就来看看Axes中如何进行绘图。一：Axes中的各种对象在本系列的第一篇文章中，我们就了解到，matplotlib有过程式和面向对象式两种使用方法。...官方推荐的最佳实践是使用面向对象的方式。同样在画图时，matplotlib是把各种元素也按照对象进行组织的。...整个matplotlib中的可见对象如下所示：这幅图虽然很庞大，不要紧，现在先将精力集中在看的懂的组件上就可以了。...容器中可以有各种各样的Artists，为了便于管理，会为每一类primitive创建一个列表。在上一篇文章中，可以看到Axes中有lines、artists、images等列表。

8840 0

Python Matplotlib 绘图使用指南（附代码）

matplotlib 是一个基于 Python 的 2D 绘图库，其可以在跨平台的在各种硬拷贝格式和交互式环境中绘制出高图形。一个有趣的现象。...1.内联绘图和％ matplotlib ％matplotlib 命令可以在当前的 Notebook 中启用绘图。这个命令提供一个可选参数，指定使用哪个 matplotlib 后端。...绝大多数情况下，Notebook 中都是使用 inline 后台，它可以在 Notebook 中嵌入绘图。另一个选项是 qt 后台，它在侧窗口打中打开 Matplotlib 交互 UI 。...然后，可以对这些变量使用 Getter 和 Setter 方法进行绘图中的更改。此外，这使得我们能够在多个 axes 上做工作，而不是只在一个当前 axes 上。...9.二维数组的等高线图和颜色网格图热像图（颜色网格图）和等高线图在很多情况下都有助于可视化 2D 数据。 ? 10.图像的调整、修改边缘坐标和标度最后调整细节，让绘图变得更好看。

1.7K2 0

matplotlib 中绘图的颜色和样式汇总

颜色： b 蓝色 g 绿色 r 红色 c 青色 m 品红 y 黄色 k 黑色线的样式： - 直线 -- 虚线 : 点线 -. 点划线点的样式 ...

1.3K4 0

Python入门之安装numpy和pandas

最近要对一系列数据做同比比较，需要用到numpy和pandas来计算，不过使用python安装numpy和pandas因为linux环境没有外网遇到了很多问题就记下来了。...yum -y install pytz yum -y install python-dateutil 1、 pip方式安装如果有外网一般推荐使用pip安装，linux下和windows下均可使用pip...pandas sympy nose 但很快就会发现这些源安装超级慢，所以我推荐大家使用豆瓣的源 pip install matplotlib -i http://pypi.douban.com/simple...scipy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 在window系统中，可以打开多个cmd界面，异步进行安装...2、如果服务器上没有外网使用不了pip，则需要使用源码安装。推荐大家在豆瓣pypi下载，速度更快 https://pypi.doubanio.com/simple/?

3.1K7 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭