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  • Python 折线图

    2020-03-19 00:14:05
    描绘一个数值变量相对于第二个数值变量的变化趋势,在折线图中,每个唯一 x 值或 x 值的分组区间仅绘制一个点(就像直方图一样)。如果一个 x 分组区间中有多个观测值,那么该点在折线图中绘制的 y 值将为该数据点在...

    1、作用
    描绘一个数值变量相对于第二个数值变量的变化趋势,在折线图中,每个唯一 x 值或 x 值的分组区间仅绘制一个点(就像直方图一样)。如果一个 x 分组区间中有多个观测值,那么该点在折线图中绘制的 y 值将为该数据点在分组中的概括统计值(例如均值或中位数)。绘制的点用线条连接起来,强调 x 值的顺序或相连特性。
    2、如果 x 变量表示时间,则数据的折线图通常称之为时间序列图表

    3、

    # set bin edges, compute centers
    xbin_edges = np.arange(0.5, df['num_var1'].max()+0.25, 0.25)
    xbin_centers = (xbin_edges + 0.25/2)[:-1]
    
    # 按照xbin_edges分段列的值,返回每段区间内有几个值
    data_xbins = pd.cut(df['num_var1'], xbin_edges, right = False, include_lowest = True)
    #均值
    y_means = df['num_var2'].groupby(data_xbins).mean()
    #标准误,不包含缺失值
    y_sems = df['num_var2'].groupby(data_xbins).sem()
    
    # plot the summarized data
    plt.errorbar(x = xbin_centers, y = y_means, yerr = y_sems)
    

    cut函数
    https://www.jianshu.com/p/da693c438316

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  • python折线图

    2020-11-25 10:19:48
    #导入包 ...date=xlrd.open_workbook('F:\\study\\python\\AREA.xlsx') #筛选数据 table=date.sheets()[2] x=(1,2,3,4,5,6) y=table.row_values(0) z=table.row_values(1) a=table.row_values(2) b=
    #导入包
    import xlrd
    import os
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    #打开excel
    date=xlrd.open_workbook('F:\\study\\python\\AREA.xlsx')
    #筛选数据
    table=date.sheets()[2]
    x=(1,2,3,4,5,6)
    y=table.row_values(0)
    z=table.row_values(1)
    a=table.row_values(2)
    b=table.row_values(3)
    #定义画布
    plt.figure(dpi=300)
    #绘图
    plt.plot(x,y,color='b')
    plt.plot(x,z,color='g') 
    plt.plot(x,a,color='r') 
    plt.plot(x,b,color='y') 
    plt.xticks([1,2,3,4,5,6],[r'Mid-Holocene',r'Current',r'RCP26',r'RCP40',r'RCP60',r'RCP85']) 
    o1=plt.plot(x,y,color='b',label='Gansu')
    o2=plt.plot(x,z,color='g',label='Qinghai') 
    o3=plt.plot(x,a,color='r',label='Sichuan') 
    o4=plt.plot(x,b,color='y',label='Tibet')
    plt.legend(bbox_to_anchor=(0.98,1.12),ncol=4)
    plt.savefig("熊欢.png")
    plt.show()
    os.getcwd()#查看存储路径
    

    在这里插入图片描述

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  • Python折线图

    2021-01-17 20:25:21
    import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12] y = [2,4,3,5,1,6,8,4,6,5,4,9] plt.plot(x,y) plt.show()
    import matplotlib.pyplot as plt
    x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
    y = [2,4,3,5,1,6,8,4,6,5,4,9]
    plt.plot(x,y)
    plt.show()
    
    
    展开全文
  • 原标题:最适合小白学的花色玩Python折线图|画个天气预报这是菜鸟学Python的第102篇原创文章前面写一篇关于数据可视化的入门开篇,简单的介绍了一下Matplotlib的使用(),今天我们进一步来探索一下Matplotlib到底能画...

    原标题:最适合小白学的花色玩Python折线图|画个天气预报

    这是菜鸟学Python的第102篇原创文章

    前面写一篇关于数据可视化的入门开篇,简单的介绍了一下Matplotlib的使用(),今天我们进一步来探索一下Matplotlib到底能画哪些图,怎么画呢,其实常见的图形大概6-7种,数据可视化其实除了工具之外,还要思考如何展现,就像画画一下.形固然重要,神更重要.后面我们会详细一一介绍,今天我们先从折线图学起,最后画一个天气预报图

    要点:

    简单折线图

    带刻度和标注的折线图

    最全的花色折线图

    带阴影面积的折线图

    天气预报实战例子

    1.简单折线图

    折线图应该算是使用最最频繁的一种图形类型,是用matplotlib.pyplot.plot()函数画的,上一篇其实我们多少提到了一些,下面我们来看看怎么画

    1). 先来一个最简单的:

    先创建一个[1,10]的序列作为x轴坐标

    再创建一个[1,10]的序列的平方为y轴坐标

    然后plt.figure()算是创建画布

    最好把x,y轴的序列填入plt.plot()函数中

    98542e568e674a568e75a3f6a1afd9b0.jpeg

    3972c32cd42f4cdbbe7f6cf791a93d21.jpeg

    是不是很简单啊,上面的图有几个问题:

    y轴的坐标太粗了,我们希望刻度更精细一点

    图形曲线上的点能不能标数字

    好我们慢慢来进化的

    2.刻度和标注的折线图

    加y轴坐标和图形数字

    plt模块里面有一个yticks函数可以自定义y轴的颗粒度

    然后我plt.gca()获取ax对象

    循环找到曲线上的坐标点,然后ax.text写入注释

    897e66964d834b74a0b410fd0e9a4b42.jpeg

    b8a9d03d43274992b54d12a41fe8efbf.jpeg

    是不是很简单啊,有没有更花色的玩法呢:

    不急我把常见的色彩和样式都总结好了,接着看

    3.花色折线图

    下面是我总结的常见的折线图的色彩和样式,然后我们用一个字典来综合秀一把,花色大全折线图

    212d44374b524b68b7ee753f45f83d65.jpeg

    ba0075daec63486795add39eb0e88041_th.jpg

    x坐标:我们用[0,50]序列为x轴的值

    y坐标:这次我们用numpy里面的随机函数,随机产生50个的正态分布的样本值

    然后构造一个字典把常见的类型和描述全部录入,plt.plot()画出曲线

    最后plt.legend()在左上角显示图例说明

    c4eaed07d08d4fd186f0999314f74ba3.jpeg

    这么复杂的图形和曲线,如果我们有几条曲线在图上,想知道曲线之间的面积如何做呢,我们接着看

    4.带阴影区的折线图

    阴影区其实就是获取axes对象,然后巧妙的用fill_between()这个函数进行填充,比如我们有3条曲线:x的平方,x的立方和x的4次方,用填充区可以看的更直观

    b9a7fc78182340a997629c72fda72a90.jpeg

    aafeab8f02d8442cbfd1e62377dd0863.jpeg

    综合练习,画个天气预报

    上面讲了这么多,我们用一个综合的小例子来把上面学的东西融合一下。画一个天气预报的图,我们希望能看到温度的变化,风力的变化,横坐标我们用日期,纵坐标有数字表示温度和风力

    c85ce66905c44fbdb052423988821cdf.jpeg

    先初始化x轴和y轴的参数(y轴有两个参数曲线)

    把风力和温度的曲线画出来

    把x轴的坐标用日期表示

    获得xaxis的对象,循环把风力和温度的数值标出来

    最后调整一下画布的布局和加上x,y轴的label和图例

    fd41983ffe9b4706948c56c7a3114503.jpeg

    结论:

    好,数据可视化神器matplotlib之折线图篇,就讲到这里,是不是觉得还蛮简单的,不要光说不练,小伙伴们动起手来,若有什么问题,欢迎大家留言,一起讨论,后面还有很多好玩的图,敬请期待

    另外:全网Python书爬取的源码,有一点问题,采用cookie和延迟的办法,并不能完全绕过网站的反爬虫,会被禁IP.需要用代理池才能彻底解决.最近我在研究数据可视化, 实在没有时间优化,需要源码的同学可以留言,我把CSV文件和数据库查询源码先给大家

    165966019_752099

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    来源 | 菜鸟学Python

    作者 | xinxin

    本文章为菜鸟学Python独家原创稿件,未经授权不得转载

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