数据源选择 这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...df.plot() 我们可以指定数据源，比如指定列A的数据 df.plot(y='A') 我们还可以指定x轴和多列为y，我这里先构建一列X，然后进行数据源选取 df["X"] = list(range...(len(df))) df.head() 选择X列为x轴，B、C列为y轴数据 # 指定多个Y df.plot(x='X',y=['B','C']) 图大小 通过参数figsize传入一个元组，指定图的长宽...x="a", y="b", c="c", s=50) # 参数s代表散点大小 一组数据，然后分类并用不同颜色（色系下）表示 df.plot.scatter(x="a", y="b", c="species...其他图表类型 在常见图表中，有密度图和六边形箱型图 绘制过程报错，暂时没有解决（本机环境：pandas1.3.1） 本节主要介绍散点矩形图、安德鲁曲线等，更多资料大家可以查阅官方文档了解 https:/
关注可以叫我才哥，学习分享数据之美 我们的第94篇原创 作者：才哥 ---- ☆ 大家好，我是才哥。...数据源选择 这里是指坐标轴的x、y轴数据，对于Series类型数据来说其索引就是x轴，y轴则是具体的值；对于Dataframe类型数据来说，其索引同样是x轴的值，y轴默认为全部，不过可以进行指定选择。...对于案例数据，直接绘图效果如下（显示全部列） df.plot() ? 我们可以指定数据源，比如指定列A的数据 df.plot(y='A') ?...我们还可以指定x轴和多列为y，我这里先构建一列X，然后进行数据源选取 df["X"] = list(range(len(df))) df.head() ?...坐标轴文字 细心的朋友可能会发现，在上图中x轴标签数字显示是躺着的，怎么坐起来呢？ 那么可以通过参数rot设置文字的角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) ?
神奇的Altair 介绍本期主角之前，先给大家一张GIF ? 是不是很炫酷？更神奇的是，完成这么一幅可交互的图表，仅需不到20行代码。...用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。 事实上，Altair能做的还有很多，大家可以去官网example gallery观赏 ?...安装、配置、导入Altair 如果你安装的是anaconda（我强烈建议你安装这个IDE），Altair已经内置，无需再安装。..._1='column_1', encoding_2='column_2', etc. ) Data：Altair内部使用的数据以Pandas中的Dataframe格式存储，但有以下三种方式传入： 以Pandas...位置通道：定义位置相关属性： x: x轴数值 y: y轴数值 row: 按行分列图片 column: 按列分列图片 通道描述： color: 标记点颜色 opacity: 标记点的透明度 shape:
然而也需指出，seaborn与matplotlib的关系是互为补充而非替代：多数场合中seaborn是绘图首选，而在某些特定场景下则仍需用matplotlib进行更为细致的个性化定制。...它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。 ?...，后面的x、y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是scatter还是line...lineplot lineplot不同于matplotlib中的折线图，会将同一x轴下的多个y轴的统计量（默认为均值）作为折线图中的点的位置，并辅以阴影表达其置信区间。...绘图接口有stripplot和swarmplot两种，常用参数是一致的，主要包括： x，散点图的x轴数据，一般为分类型数据 y，散点图的y轴数据，一般为数值型数据 hue，区分维度，相当于增加了第三个参数
大家好，我是才哥。 之前咱们介绍过Pandas可视化图表的绘制《『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表》，不过它是依托于matplotlib，因此无法进行交互。...y 标签 logx / logy : 在 x/y 轴上设置对数刻度 xticks / yticks : 设置轴上的刻度 color：为绘图定义颜色 colormap：可用于指定要绘制的多种颜色 hovertool...( figsize=(800, 450), # 图的宽度和高度 y="苹果", # y的值，这里选择的是df数据中的苹果列 title="苹果", # 标题 xlabel...直方图 在绘制直方图时，有不少参数可供选择： bins：确定用于直方图的 bin，如果 bins 是 int，则它定义给定范围内的等宽 bin 数量（默认为 10），如果 bins 是一个序列，它定义了...也可以传递一个整数，例如normed=100将导致带有百分比 y 轴的直方图（直方图值的总和 = 100），默认值：False cumulative：如果为 True，则显示累积直方图，默认值：False
需要注意的是，在Pandas中，scatter不支持Series对象，只支持DataFrame对象，所以不能用Series对象绘制散点图。...绘制散点图时，通过x参数和y参数指定散点图的x轴数据和y轴数据。x和y都是DataFrame中的列标签，绘图时会根据列标签读取对应列的数据。 s: 使用s参数设置散点图中点的大小。...在Pandas中，绘制图形除了在plot()中指定kind参数外，还可以通过plot链式调用对应的方法，如plot.scatter()表示绘制散点图，后面绘制柱状图、直方图、饼图等也可以用链式调用的方式...设置bottom参数后，柱状图会沿y轴方向上移，如设置为200，则柱状图上移200，从y坐标为200的地方开始绘制，柱状图的长度不发生改变。例子中的0.5相对于2000多的数值差距太大，看不出来。...当然，在设置x轴刻度值，y轴刻度值，数值标签等时要注意方向的转换。 六、绘制直方图 使用plot链式调用hist()方法，或在plot()中设置kind为hist，都可以绘制直方图。
，比如饼图； 分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。...seaborn 如果要修改X和Y轴的参数需要这样写代码 df中的参数名字和lineplot中的参数的一一对应的，同时lineplot中的year就是x轴的名字，money就是y轴的名字 df = pd.DataFrame...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。...seaborn 饼图 饼图是常用的统计学模块，可以显示每个部分大小与总和之间的比例。在 Python 数据可视化中，它用的不算多。我们主要采用 Matplotlib 的 pie 函数实现它。...这里我设置了 lables 数组，分别代表高中、本科、硕士、博士和其他几种学历的分类标签。nums 代表这些学历对应的人数。
我来简单介绍下这四种关系的特点： 比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图； 联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图； 构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化...你可以看出这两个图示的结果是完全一样的，只是在 seaborn 中标记了 x 和 y 轴的含义。 ?...核密度估计是通过核函数帮我们来估计概率密度的方法。 这是一段绘制直方图的代码。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。...Matplotlib 绘制： ? Seaborn 绘制： ? 饼图 饼图是常用的统计学模块，可以显示每个部分大小与总和之间的比例。在 Python 数据可视化中，它用的不算多。
别人酷炫狂拽，坐标轴上还有直方图的可视化究竟是怎么弄的？ 今天碰到了Seaborn的库，一行代码就出图，爱了！ Seaborn介绍 Seaborn是Python的数据统计图形库。...# 生成数据 x = np.random.normal(size=100) # 数据可视化 sns.distplot(x) 双变量分布可视化 在seaborn中可视化双变量的方法是jointplot..., "y"]) # 数据可视化 sns.jointplot(x="x", y="y", data=df) 二维直方图 sns.jointplot(x=x, y=y, kind="hex") 核密度估计...sns.jointplot(x="x", y="y", data=df, kind="kde") 多变量数据可视化 要在多变量数据集中绘制成对的双变量分布，可以使用pairplot()函数。...这将创建轴矩阵，并显示DataFrame中每列的关系。默认情况下，它还会在对角轴上绘制每个变量的单变量分布。
你可以从其基本组件中组装一个图表：数据显示(即绘图的类型：线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中，我们可能有多个数据列，并且带有行和列的标签。...x轴的刻度和范围可以通过xticks和xlim选项进行调整，相应地y轴使用yticks和ylim进行调整。表9-3是plot的全部选项列表。本节我会介绍这些选项中的一些，其余你可以自行探索。...use_index 使用对象索引刻度标签 rot 刻度标签的旋转(0到360) xticks 用于x轴刻度的值 yticks 用于y轴 xlim x轴范围(例如[0,10]) ylim y轴范围 grid...展示轴网格(默认是打开的) ▲表9-3 Series.plot方法参数 DataFrame拥有多个选项，允许灵活地处理列；例如，是否将各列绘制到同一个子图中，或为各列生成独立的子图。...y轴 figsize 用于生成图片尺寸的元组 title 标题字符串 legend 添加子图图例(默认是True) sort_columns 按字母顺序绘制各列，默认情况下使用已有的列顺序 ▲表9-4
它将变量的任意两两组合分布绘制成一个子图，对角线用直方图、而其余子图用相应变量分别作为x、y轴绘制散点图。显然，绘制结果中的上三角和下三角部分的子图是镜像的。...对象，后面的x、y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是...中的折线图，会将同一x轴下的多个y轴的统计量（默认为均值）作为折线图中的点的位置，并辅以阴影表达其置信区间。...散点图 分类数据散点图接口主要用于当一列数据是分类变量时。相比于两列数据均为数值型数据，可以想象分类数据的散点图将会是多条竖直的散点线。...绘图接口有stripplot和swarmplot两种，常用参数是一致的，主要包括： x，散点图的x轴数据，一般为分类型数据 y，散点图的y轴数据，一般为数值型数据 hue，区分维度，相当于增加了第三个参数
：x轴名称 plt.ylabel：y轴名称 plt.xlim：x轴的范围 plt.ylim：y轴范围 plt.xticks：第一个参数为范围，数组类型；第二个参数是标签，第三个是控制标签 plt.yticks...x/y：X/Y轴数据。两者都是向量，而且必须长度相等。...x：数据源 height：bar的高度 width：bar的宽度,默认0.8 bottom：y轴的基准,默认0 align：x轴的位置,默认中间,edge表示将bar的左边与x对齐 color：bar颜色...▲图2 条形图 03 折线图 折线图是用直线连接排列在工作表的列或行中的数据点而绘制成的图形。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示相等时间间隔下数据的趋势。...x：数据源 labels：(每一块)饼图外侧显示的说明文字 explode：(每一块)离开中心距离 startangle：起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起 shadow
，比如饼图； 分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。...x、y 是坐标，marker 代表了标记的符号。比如“x”、“>”或者“o”。选择不同的 marker，呈现出来的符号样式也会不同，你可以自己试一下。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.bar(x, height) 函数，其中参数 x 代表 x 轴的位置序列，height 是 y 轴的数值序列，也就是柱子的高度。...在 Matplotlib 中，我们使用 plt.pie(x, labels=None) 函数，其中参数 x 代表要绘制饼图的数据，labels 是缺省值，可以为饼图添加标签。...这里我设置了 lables 数组，分别代表高中、本科、硕士、博士和其他几种学历的分类标签。nums 代表这些学历对应的人数。
从给出的一堆随机点（包含x、y坐标）中调用scatter()绘制散点图，代码如下。...代码中调用np.random.rand(90,2)函数随机成才90个二维数组，分别对应90个点，其中x[indx1,0]表示获取第一维坐标作x轴，x[indx1,1]表示获取第二维坐标作y轴。...其他设置标题、X轴、Y轴前面已经叙述，这里不再解释。最后输出如图所示。 下图是柱状图的扩展版，它是对学习、旅游、看剧、聊天四个选项男女比例的对比。...直方图的Y轴是频率，柱形图的Y轴可以是数值。 直方图是一种展示数据频数或频率的特殊柱状图，y 轴是频数或频率的度量，既可以是频数（计数）也可以是频率（占比）。...下面这段代码是绘制随机产生的1000个点的直方图。
对于定量数据，欲了解其分布形式是对称的还是非对称的，发现某些特大或特小的可疑值，可通过绘制频率分布表、绘制频率分布直方 图、绘制茎叶图进行直观地分析；对于定性分类数据，可用饼图和条形图直观地显示分布情况...hist() 绘制二维条形直方图，可显示数据的分配情形 Matplotlib/Pandas boxplot() 绘制样本数据的箱形图 Pandas plot(logy = True) 绘制y轴的对数图形...使用格式：Plt.hist(x, y) 其中，x是待绘制直方图的一维数组，y可以是整数，表示均匀分为n组；也可以是列表, 列表各个数字为分组的边界点(即手动指定分界点)。...使用格式：D.plot(logx = True) / D.plot(logy = True) 对x轴(y轴)使用对数刻度(以10为底)，y轴(X轴)使用线性刻度，进行plot函数绘图，D 为 Pandas...D为Pandas的DataFrame或Series,代表着均值数据列，而error则 是误差列，此命令在y轴方向画出误差棒图；类似地，如果设置参数xerr = error,则在x轴 方向画出误差棒图。
示例代码：import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 绘制一行两列的坐标轴图表fig, axes = plt.subplots(nrows...=1, ncols=2, figsize=(10, 5))# 在第1个坐标轴中绘制一个直方图sns.histplot(data, x='age', kde=True, ax=axes[0])# 在第2个坐标轴中绘制一个散点图...Income', xlabel='Age', ylabel='Income')plt.show()这个代码片段中我们使用了Matplotlib和Seaborn库，绘制了一行两列的坐标轴图表。...在第一个图表中，我们使用Seaborn的histplot()函数绘制了一个直方图，展示年龄的分布情况。...Scikit-learnScikit-learn是一个Python用于机器学习、数据挖掘和数据分析的库，提供了各种分类、回归算法、聚类分析等等。
（）中的x和y关键字绘制一列与另一列的对比，比如我们想要使用星期六的客流量和星期日的客流量作对比： df_flow_7=df_flow[df_flow['日期']=='星期日'].iloc[:7,:]...df.plot.area(stacked=False) 五、散点图 可以使用DataFrame.plot.scatter（）方法绘制散点图，散点图需要x轴和y轴的数字列。...df_flow_mark=df_flow_mark.reset_index() df_flow_mark.plot.scatter(x='日期',y='客流量') df_flow_mark 要在单个轴上绘制多个列组...C指定每个（x，y）点的值，reduce_C_function是一个参数的函数，它将bin中的所有值聚合为一个数字（例如mean、max、sum、std）。...带有DataFrame的饼图需要通过y参数或subplots=True指定目标列。当指定y时，将绘制所选列的饼图。如果指定subplots=True，则每个列的饼图都将绘制为subplots。
教你学会 Pandas 不是我的目的，教你轻松玩转 Pandas 才是我的目的。我会通过一系列实例来带入 Pandas 的知识点，让你在学习 Pandas 的路上不再枯燥。...声明：我所写的轻松玩转 Pandas 教程都是免费的，如果对你有帮助，你可以持续关注我。...但是有时候，我们需要自己指定 x 轴和 y 轴，这可如何是好呢？ 别怕，Pandas 非常方便的为我们提供了参数 x 和 y。..._subplots.AxesSubplot at 0x1c573f13630> ? 直方图 直方图是一种展示数据频数/率的特殊的柱状图。如果想要画出直方图，可以将参数 kind 设置为 hist。..._subplots.AxesSubplot at 0x1c57422fe10> ? 如果想要在单个轴上绘制多个列组，需要指定 ax。
ncols:子图的列数 sharex:所有子图使用相同的x轴刻度 sharey:所有子图使用相同的y轴刻度 1 import numpy as np 2 import...: 直方图是一种条形图，用于给出值频率的离散显示。...数据被分隔成离散的，均匀间隔的箱，并且绘制每个箱中数据点的数量.一般用横轴表示 数据类型，用纵轴表示数量或者占比。 ...plot.hist() 密度图是一种与直方图相关的图表类型，它通过计算可能产生观测数据的连续概率分布估计而产生的。...plt.plot() 5.饼图 饼图是将各项大小与各项总和的比例显示在一张“饼”上，以“饼”的大小确定所占的比例。
# 如果设置，则在主图上方绘制一个水平子图，以可视化x分布。 # marginal_y–地毯、盒子、小提琴或柱状图中的一种。 # 如果设置，则在主图的右侧绘制一个垂直子图，以显示y分布。...# 鸢尾花类型=1的sepal_width，sepal_length散点图，x轴为密度图，y轴为直方图 fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length...="box", marginal_y="violin") fig.show() df = px.data.iris() # 所有花卉，x轴为箱线图，y轴为小提琴图,颜色以鸢尾花类型分类 fig =...散点图，x轴为密度图，y轴为直方图 fig = px.density_heatmap(df.query('species_id==1'), x="sepal_width...# id_vars:不需要被转换的列名。 # value_vars:需要转换的列名，如果剩下的列全部都要转换，就不用写了。 # var_name和value_name是自定义设置对应的列名。
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