Python数据可视化图实现过程详解
python画分布图代码示例:
# encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * # 支持中文 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 'mentioned0cluster', names = ['mentioned1cluster','mentioned2cluster', 'mentioned3cluster', 'mentioned4cluster', 'mentioned5cluster', 'mentioned6cluster', 'mentioned7cluster', 'mentioned8cluster', 'mentioned9cluster', 'mentioned10cluster'] x = range(len(names)) # y_0625 = [39266,56796,42996,24872,13849,8609,5331,1971,554,169,26] y_0626_1=[4793,100,0,0,0,0,0,0,0,0] # y_0626_2=[2622,203,0,0,0,0,0,0,0,0,0] # plt.plot(x, y, 'ro-') # plt.plot(x, y1, 'bo-') # pl.xlim(-1, 11) # 限定横轴的范围 # pl.ylim(-1, 110) # 限定纵轴的范围 plt.plot(x, y_0626_1, marker='o', mec='r', mfc='w', label='HighRating:MentionedClusterNum Distribution') # plt.plot(x, y_0626_2, marker='o', mec='r', mfc='w', label='LowRating:MentionedClusterNum Distribution') # plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10, label=u'y=x^3曲线图') plt.legend() # 让图例生效 plt.xticks(x, names, rotation=45) plt.margins(0) plt.subplots_adjust(bottom=0.15) # plt.xlabel(u"time(s)邻居") # X轴标签 plt.xlabel("clusters") plt.ylabel("number of reviews") # Y轴标签 plt.title("A simple plot") # 标题 plt.show()
效果如下:
python画分布图的思路:
先在列表中定义分布图x、y轴的数值,然后使用plt.plot()方法即可将分布图绘制出来。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
Python数据可视化教程之Matplotlib实现各种图表实例
前言 数据分析就是将数据以各种图表的形式展现给领导,供领导做决策用,因此熟练掌握饼图.柱状图.线图等图表制作是一个数据分析师必备的技能.Python有两个比较出色的图表制作框架,分别是Matplotlib和Pyechart.本文主要讲述使用Matplotlib制作各种数据图表. Matplotlib是最流行的用于绘制2D数据图表的Python库,能够在各种平台上使用,可以绘制散点图.柱状图.饼图等. 1.柱状图 是一种以长方形或长方体的高度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹
-
Python数据可视化 pyecharts实现各种统计图表过程详解
1.pyecharts介绍 Echarts是一款由百度公司开发的开源数据可视化JS库,pyecharts是一款使用python调用echarts生成数据可视化的类库,可实现柱状图,折线图,饼状图,地图等统计图表. 2.柱状图 适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较,用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况. 优点: 利用柱子的高度,反映数据的差异,肉眼对高度差异很敏感. 缺点: 只适用中小规模的数据集. 柱状图最基本用法 from pyechart
-
Python数据分析:手把手教你用Pandas生成可视化图表的教程
大家都知道,Matplotlib 是众多 Python 可视化包的鼻祖,也是Python最常用的标准可视化库,其功能非常强大,同时也非常复杂,想要搞明白并非易事.但自从Python进入3.0时代以后,pandas的使用变得更加普及,它的身影经常见于市场分析.爬虫.金融分析以及科学计算中. 作为数据分析工具的集大成者,pandas作者曾说,pandas中的可视化功能比plt更加简便和功能强大.实际上,如果是对图表细节有极高要求,那么建议大家使用matplotlib通过底层图表模块进行编码.当然,我
-
Python数据可视化:箱线图多种库画法
概念 箱线图通过数据的四分位数来展示数据的分布情况.例如:数据的中心位置,数据间的离散程度,是否有异常值等. 把数据从小到大进行排列并等分成四份,第一分位数(Q1),第二分位数(Q2)和第三分位数(Q3)分别为数据的第25%,50%和75%的数字. 四分位间距(Interquartilerange(IQR))=上分位数(upper quartile)-下分位数(lower quartile) 箱线图分为两部分,分别是箱(box)和须(whisker).箱(box)用来表示从第一分位到第三分位的数
-
基于Python数据可视化利器Matplotlib,绘图入门篇,Pyplot详解
Pyplot matplotlib.pyplot是一个命令型函数集合,它可以让我们像使用MATLAB一样使用matplotlib.pyplot中的每一个函数都会对画布图像作出相应的改变,如创建画布.在画布中创建一个绘图区.在绘图区上画几条线.给图像添加文字说明等.下面我们就通过实例代码来领略一下他的魅力. import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.ylabel('some numbers') plt.show() 上图是我们通
-
python使用pyecharts库画地图数据可视化的实现
python使用pyecharts库画地图数据可视化导库中国地图代码结果世界地图代码结果省级地图代码结果地级市地图代码结果 导库 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map 中国地图 代码 data = [('湖北', 9074),('浙江', 661),('广东', 632),('河南', 493),('湖南', 463), ('安徽', 340),('江西', 333),('重庆', 275),
-
Python数据可视化之画图
安装数据可视化模块matplotlib:pip install matplotlib 导入matplotlib模块下的pyplot 1 折线图 from matplotlib import pyplot #横坐标 year=[2010,2012,2014,2016] #纵坐标 perple=[20,40,60,100] #生成折线图:函数polt pyplot.plot(year,perple) #设置横坐标说明 pyplot.xlabel('year') #设置纵坐标说明 pyplot.yla
-
Python数据可视化图实现过程详解
python画分布图代码示例: # encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * # 支持中文 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 'mentioned0cluster', names = ['mentioned1cluster','mentioned2cluster', 'mentioned3cluster', 'mentioned4cluster'
-
Python数据可视化之Pyecharts使用详解
目录 1. 安装Pyecharts 2. 图表基础 2.1 主题风格 2.2 图表标题 2.3 图例 2.4 提示框 2.5 视觉映射 2.6 工具箱 2.7 区域缩放 3. 柱状图 Bar模块 4. 折线图/面积图 Line模块 4.1 折线图 4.2 面积图 5.饼形图 5.1 饼形图 5.2 南丁格尔玫瑰图 6. 箱线图 Boxplot模块 7. 涟漪特效散点图 EffectScatter模块 8. 词云图 WordCloud模块 9. 热力图 HeatMap模块 10. 水球图 Liqu
-
Python 数据可视化pyecharts的使用详解
什么是pyecharts? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库. echarts是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 使用 pyecharts可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django中集成使用. pyecharts包含的图表 Bar(柱状图/条形图) Bar3D(3D 柱状图) Boxplot(箱形图) Effe
-
python数据可视化plt库实例详解
先看下jupyter和pycharm环境的差别 左边是jupyter----------------------------------------------------------右边是pycharm 以下都是使用pycharm环境 1.一个窗口画出一个线性方程 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0,1,11)# 从0到1,个数为11的等差数列 print(x) y = 2*x plt.plo
-
Python制作可视化报表的示例详解
大家好,我是小F- 在数据展示中使用图表来分享自己的见解,是个非常常见的方法. 这也是Tableau.Power BI这类商业智能仪表盘持续流行的原因之一,这些工具为数据提供了精美的图形解释. 当然了,这些工具也有着不少缺点,比如不够灵活,无法让你自己创建设计. 当你对图表展示要求定制化时,编程也许就比较适合你,比如Echarts.D3.js. 今天小F给大家介绍一个用Python制作可视化报表的案例,主要是使用到Dash+Tailwindcss. 可视化报表效果如下,水果销售情况一览~ Das
-
python 数据的清理行为实例详解
python 数据的清理行为实例详解 数据清洗主要是指填充缺失数据,消除噪声数据等操作,主要还是通过分析"脏数据"产生的原因和存在形式,利用现有的数据挖掘手段去清洗"脏数据",然后转化为满足数据质量要求或者是应用要求的数据. 1.try 语句还有另外一个可选的子句,它定义了无论在任何情况下都会执行的清理行为. 例如: >>>try: raiseKeyboardInterrupt finally: print('Goodbye, world!') G
-
python DataFrame转dict字典过程详解
这篇文章主要介绍了python DataFrame转dict字典过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 背景:将商品id以及商品类别作为字典的键值映射,生成字典,原为DataFrame # 创建一个DataFrame # 列值类型均为int型 import pandas as pd item = pd.DataFrame({'item_id': [100120, 10024504, 1055460], 'item_categor
-
Python对象的属性访问过程详解
只想回答一个问题: 当编译器要读取obj.field时, 发生了什么? 看似简单的属性访问, 其过程还蛮曲折的. 总共有以下几个step: 1. 如果obj 本身(一个instance )有这个属性, 返回. 如果没有, 执行 step 2 2. 如果obj 的class 有这个属性, 返回. 如果没有, 执行step 3. 3. 如果在obj class 的父类有这个属性, 返回. 如果没有, 继续执行3, 直到访问完所有的父类. 如果还是没有, 执行step 4. 4. 执行obj.__ge
-
pyecharts在数据可视化中的应用详解
使用pyecharts进行数据可视化 安装 pip install pyecharts 也可以在pycharm软件里进行下载pyecharts库包. 下载成功后进行查询版本号 import pyecharts print(pyecharts.__version__) pyecharts的中文官网 可以查看pyecharts的中文官网介绍http://pyecharts.org/#/zh-cn/intro. 一般的使用方法 add() 该方法主要用于添加图表的数据和设置各种配置项. show_co
-
Java数据结构中图的进阶详解
目录 有向图 有向图API设计 有向图的实现 拓扑排序 拓扑排序图解 检测有向图中的环 检测有向环的API设计 检测有向环实现 代码 基于深度优先的顶点排序 顶点排序API设计 顶点排序实现 代码: 有向图 有向图的定义及相关术语 定义∶ 有向图是一副具有方向性的图,是由一组顶点和一组有方向的边组成的,每条方向的边都连着 一对有序的顶点. 出度∶ 由某个顶点指出的边的个数称为该顶点的出度. 入度: 指向某个顶点的边的个数称为该顶点的入度. 有向路径︰ 由一系列顶点组成,对于其中的每个顶点都存在一
随机推荐
- 详解如何在Angular中快速定位DOM元素
- python3.4下django集成使用xadmin后台的方法
- 浅谈mysql可有类似oracle的nvl的函数
- 荐书|您有一份JavaScript书单待签收
- MongoDB的聚合框架Aggregation Framework入门学习教程
- java 避免出现NullPointerException(空指针)的方法总结
- 纯js无flash仿搜狐女人频道FLASH图片切换效果代码
- ajax 检测用户名是否被占用
- 使用PHP进行微信公众平台开发的示例
- PHP获取和操作配置文件php.ini的几个函数介绍
- 简单PHP会话(session)说明介绍
- 把项目从Python2.x移植到Python3.x的经验总结
- python单线程实现多个定时器示例
- 蓝色空间 天气小偷
- Java中JFrame实现无边框无标题方法
- jQuery EasyUI 为Combo,Combobox添加清除值功能的实例
- 浅谈Rails 4 中Strong Parameters机制
- 基于jquery的9行js轻松实现tab控件示例
- 浅析javascript闭包 实例分析
- js添加删除行和双击变文本框的脚本