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  • 今天小编就为大家分享一篇Python读取Excel表格,并同时画折线图和柱状图的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 使用scatter()绘制散点图"""import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(2, 4)plt.show()下面来设置输出的样式:添加标题,给轴加上标签,并确保所有文本都大到能够看清。并使用s...

    要绘制单个点,可使用函数scatter(),并向其传递一对x和y坐标,它将在指定位置绘制一个点:

    """使用scatter()绘制散点图"""

    import matplotlib.pyplot as plt

    plt.scatter(2, 4)

    plt.show()

    201712992328366.png?201711992338

    下面来设置输出的样式:添加标题,给轴加上标签,并确保所有文本都大到能够看清。并使用scatter()绘制一系列点

    """使用scatter()绘制散点图"""

    import matplotlib.pyplot as plt

    x_values = range(1, 6)

    y_values = [x*x for x in x_values]

    '''

    scatter()

    x:横坐标 y:纵坐标 s:点的尺寸

    '''

    plt.scatter(x_values, y_values, s=50)

    # 设置图表标题并给坐标轴加上标签

    plt.title('Square Numbers', fontsize=24)

    plt.xlabel('Value', fontsize=14)

    plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)

    # 设置刻度标记的大小

    plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)

    plt.show()

    201712992416885.png?201711992427

    手工计算列表要包含的值可能效率低下,需要绘制的点很多时尤其如此。可以不必手工计算包含点坐标的列表,而让Python循环来完成这种计算。

    下面是绘制1000个点的代码:

    """使用scatter()绘制散点图"""

    import matplotlib.pyplot as plt

    x_values = range(1, 1001)

    y_values = [x*x for x in x_values]

    '''

    scatter()

    x:横坐标 y:纵坐标 s:点的尺寸

    '''

    plt.scatter(x_values, y_values, s=10)

    # 设置图表标题并给坐标轴加上标签

    plt.title('Square Numbers', fontsize=24)

    plt.xlabel('Value', fontsize=14)

    plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)

    # 设置刻度标记的大小

    plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)

    # 设置每个坐标轴的取值范围

    plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])

    plt.show()

    201712992658085.png?20171199278

    函数axis()要求提供四个值:x、y坐标轴的最小值和最大值。[xmin,xmax,ymin,ymax]

    使用颜色映射:颜色映射是一系列颜色,它们从起始颜色渐变到结束颜色。在可视化中,颜色映射用于突出数据的规律,例如,你可能用较浅的颜色来显示较小的值,并使用较深的颜色来显示较大的值。

    """使用scatter()绘制散点图"""

    import matplotlib.pyplot as plt

    x_values = range(1, 1001)

    y_values = [x*x for x in x_values]

    '''

    scatter()

    x:横坐标 y:纵坐标 s:点的尺寸

    '''

    plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=10)

    # 设置图表标题并给坐标轴加上标签

    plt.title('Square Numbers', fontsize=24)

    plt.xlabel('Value', fontsize=14)

    plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)

    # 设置刻度标记的大小

    plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)

    # 设置每个坐标轴的取值范围

    plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])

    plt.show()

    将参数c设置成了一个y值列表,并使用参数cmap告诉pyplot使用哪个颜色映射。这些代码将y值较小的点显示为浅蓝色,并将y值较大的点显示为深蓝色。

    总结

    以上就是本文关于python学习之matplotlib绘制散点图实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

    本文标题: python学习之matplotlib绘制散点图实例

    本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/213829.html

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  • python读写excel文件有很多种方法: 用xlrd和xlwt进行excel读写 用openpyxl进行excel读写 用pandas进行excel读写 本文使用xlrd读取excel文件(xls,sxls格式),使用xlwt向excel写入数据 一、xlrd和xlwt的安装 安装...
  • ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 三维的散点图: 就不能直接用plot和scatter了:他们都是2D的。 而要首先声明一...

    对于matplotlib.pyplot( as plt )

    先输入主体数据部分:

    importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt

    X_train= np.array([[1,2,3],[2,3,4],[2,2,1],[3,2,2]])

    X_test= np.array([[1,1,1],[2,1,1]])

    y_train= np.array([1,1,-1,1])

    y_test= np.array([1,-1])

    我们先做二维图:(取前两维)

    首先容易想到plt.plot, 但这个是默认生成折线图的:

    plt.plot(X_train[:,0],X_train[:,1])

    plt.show()

    1100433-20180311163841562-1936092132.png

    但如果我们对线条指定为o的话:

    plt.plot(X_train[:,0],X_train[:,1],"ro")

    plt.show()

    1100433-20180311164028769-129911861.png

    令一种做散点图的方式就是,用scatter:

    plt.scatter(X_train[:,0],X_train[:,1])

    plt.show()

    1100433-20180311164209112-2025910562.png

    从上可以看到,除了我指定了的颜色外,其他均一致!

    ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    对一个(两类的)二维数据画图展示:

    >>> X_1, X_0 = X_train[y_train == 1], X_train[y_train == -1]>>> plt.plot(X_1[:, 0], X_1[:, 1], "ro")>>> plt.plot(X_0[:, 0], X_0[:, 1], "bo")>>> plt.show()

    1100433-20180311164554333-1788374274.png

    通过颜色将其区分开了!

    当然用scatter也可以:(但要注意要带color关键字不然会报错)

    >>> plt.scatter(X_0[:, 0], X_0[:, 1], color="b")>>> plt.scatter(X_1[:, 0], X_1[:, 1], color="r")>>> plt.show()

    1100433-20180311164921207-1515104294.png

    可以看到效果一样。

    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    画三维的散点图:

    就不能直接用plot和scatter了:他们都是画2D的。

    而要首先声明一个画3D图的ax

    >>> from mpl_toolkits.mplot3d importAxes3D>>> ax = plt.subplot(111, projection='3d') #而且每次画完一个3D图都要这个声明

    >>> ax.scatter(X_1[:, 0], X_1[:, 1],X_1[:,2], color="r")

    >>> ax.scatter(X_0[:, 0], X_0[:, 1],X_0[:,2], color="b")

    >>> plt.show()

    1100433-20180311165938258-506802599.png

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  • Python读取excel文件中的数据,绘制折线图散点图

    万次阅读 多人点赞 2020-09-29 23:36:19
    目的:读取excel文件中的数据,绘制折线图散点图 安装环境: 由于我使用的是Anaconda 集成的环境 所以不用安装模块,直接导入就行 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 绘制简单折线 ...

    https://www.cnblogs.com/liulinghua90/p/9935642.html

    https://blog.csdn.net/qq_32458499/article/details/78189106

    目的:读取excel文件中的数据,绘制折线图、散点图

    安装环境:

    由于我使用的是 Anaconda 集成的环境 所以不用安装模块,直接导入就行

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt

    绘制简单折线

    •  pandas操作Excel表单

      数据准备,有一个Excel文件:lemon.xlsx有两个表单,表单名分别为:Python 以及student,

    Python的表单数据如下所示:

     

    student的表单数据如下所示:

     1:在利用pandas模块进行操作前,可以先引入这个模块,如下:

    import pandas as pd

     2:读取Excel文件的两种方式:

    #方法一:默认读取第一个表单
    df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
    data=df.head()#默认读取前5行的数据
    print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

    得到的结果是一个二维矩阵,如下所示:

    #方法二:通过指定表单名的方式来读取
    df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name='student')#可以通过sheet_name来指定读取的表单
    data=df.head()#默认读取前5行的数据
    print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

    得到的结果如下所示,也是一个二维矩阵:

    #方法三:通过表单索引来指定要访问的表单,0表示第一个表单
    #也可以采用表单名和索引的双重方式来定位表单
    #也可以同时定位多个表单,方式都罗列如下所示
    df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python','student'])#可以通过表单名同时指定多个
    # df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=0)#可以通过表单索引来指定读取的表单
    # df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=['python',1])#可以混合的方式来指定
    # df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name=[1,2])#可以通过索引 同时指定多个
    data=df.values#获取所有的数据,注意这里不能用head()方法哦~
    print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出

    pandas操作Excel的行列

    1:读取指定的单行,数据会存在列表里面

    #1:读取指定行
    df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单
    data=df.ix[0].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头,要注意哦!
    print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))

    得到的结果如下所示:

    2:读取指定的多行,数据会存在嵌套的列表里面:

    df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
    data=df.ix[[1,2]].values#读取指定多行的话,就要在ix[]里面嵌套列表指定行数
    print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))

    3:读取指定的行列:

    df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
    data=df.ix[1,2]#读取第一行第二列的值,这里不需要嵌套列表
    print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))

    4:读取指定的多行多列值:

    df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
    data=df.ix[[1,2],['title','data']].values#读取第一行第二行的title以及data列的值,这里需要嵌套列表
    print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))

    5:获取所有行的指定列

    df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
    data=df.ix[:,['title','data']].values#读所有行的title以及data列的值,这里需要嵌套列表
    print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data))

    6:获取行号并打印输出

    df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
    print("输出行号列表",df.index.values)
    
    输出结果是:
    输出行号列表 [0 1 2 3]

    7:获取列名并打印输出

    df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
    print("输出列标题",df.columns.values)
    
    运行结果如下所示:
    输出列标题 ['case_id' 'title' 'data']

    8:获取指定行数的值:

    df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
    print("输出值",df.sample(3).values)#这个方法类似于head()方法以及df.values方法
    
    输出值
     [[2 '输入错误的密码' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}']
     [3 '正常充值' '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}']
     [1 '正常登录' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}']]
    

    9:获取指定列的值:

    df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
    print("输出值\n",df['data'].values)

    pandas处理Excel数据成为字典

     我们有这样的数据,,处理成列表嵌套字典,且字典的key为表头名。

    实现的代码如下所示:

    df=pd.read_excel('lemon.xlsx')
    test_data=[]
    for i in df.index.values:#获取行号的索引,并对其进行遍历:
        #根据i来获取每一行指定的数据 并利用to_dict转成字典
        row_data=df.ix[i,['case_id','module','title','http_method','url','data','expected']].to_dict()
        test_data.append(row_data)
    print("最终获取到的数据是:{0}".format(test_data))
    

    最后得到的结果是:

    最终获取到的数据是:
    [{'title': '正常登录', 'case_id': 1, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"123456"}'}, 
    {'title': '输入错误的密码', 'case_id': 2, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}'}, 
    {'title': '正常充值', 'case_id': 3, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}'}, 
    {'title': '充值输入负数', 'case_id': 4, 'data': '{"mobilephone":"18688773467","amount":"-100"}'}]

    1、绘制简单折线图

    所用数据

    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    Created on Tue Sep 29 18:24:14 2020
    
    @author: chenj
    """
    # 导入 pandas 和 matplotlib
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 读取文件
    # =============================================================================
    # 可能遇到的问题 路径分隔符 建议用“/”或“\\”  读取桌面文件时 用“\”可能会失败 
    # =============================================================================
    data_source = pd.read_excel('F:/南师2020作业/人工智能/datas.xlsx')
    # 函数plot()尝试根据数字绘制出有意义的图形
    print(data_source['datas'])
    plt.plot(data_source['datas'])
    

    2、绘制简单散点图

    使用scatter绘制散点图并设置其样式

    1)绘制单个点,使用函数scatter,并向它传递x,y坐标,并可使用参数s指定点的大小

    plt.scatter(2,4,s=20)
    2)绘制一系列点,向scatter传递两个分别包含x值和y值的列表

    x_values=[1,2,3,4,5]
    y_values=[1,4,9,16,25]
    plt.scatter(x_values,y_values,s=20)

    3)设置坐标轴的取值范围:函数axis()要求提供四个值,x,y坐标轴的最大值和最小值

    plt.axis([0,1100,0,1100000])

    4)使用参数edgecolor在函数scatter中设置数据点的轮廓

    plt.scatter(x_values,y_values,edgecolor='black',s=20)

    当参数值为'none'时不使用轮廓

    5)向scatter传递参数c,指定要使用的颜色

    可使用颜色名称,或者使用RGB颜色模式自定义颜色,元组中包含三个0~1之间的小数值,分别表示红绿蓝颜色分量。

    plt.scatter(x_values,y_values,c=(0,0,0.8),edgecolor='none',s=20)为由浅蓝色组成的散点图
    6)使用颜色映射
    颜色映射是一系列颜色,它们从起始颜色渐变到结束颜色,在可视化中颜色映射用于突出数据的规律。
    例如,可用较浅的颜色表示较小的数值,较深的颜色表示较大的数值。
    模块pyplot内置了一组颜色映射,要使用颜色映射,需要告诉pyplot如何设置数据集中每个点的颜色。

    plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap=plt.cm.Blues,s=40)
    plt.title("Square numbers",fontsize=24)

    我们将参数c设置成了一个y值列表,并使用参数cmap告诉pyplot使用哪个颜色映射。这些代 
    码将y值较小的点显示为浅蓝色,并将y值较大的点显示为深蓝色。
    7)自动保存图表:使用函数plt.savefig()

    plt.savefig('D:/www/figure.png',bbox_inches='tight')

    第一个参数是文件名,第二个参数指定将图表多余的空白区域减掉,如果要保留图表周围多余的空白区域,可省略这个实参。


    8)设置绘图窗口尺寸
    函数figure用于指定图表的宽度、高度、分辨率和背景色。

    形参figsize指定一个元组,向matplotlib指出绘图窗口的尺寸,单位为英寸。
    形参dpi向figure传递分辨率,默认为80

    plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))

    9)实例程序

    #a.py
    import matplotlib.pyplot as plt
    x_values=list(range(1,1001))
    y_values=[x**2 for x in x_values]
    plt.scatter(x_values,y_values,c=y_values,cmap=plt.cm.Blues,s=40)
    plt.title("Square numbers",fontsize=24)
    plt.xlabel("value",fontsize=24)
    plt.ylabel("Square of Value",fontsize=24)
    plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
    plt.axis([0,1100,0,1100000])
    plt.savefig('D:/www/figure.png',bbox_inches='tight')
    plt.show()
    # 导入 pandas 和 matplotlib
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    # 导入中文显示库函数
    from matplotlib.font_manager import FontProperties
    font_set = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=15)
     
    # 读取文件
    df = pd.read_excel("F:/南师2020作业/人工智能/datas.xlsx")
    # 输出数据行数
    print("数据行数:" , len(df))
    '''
    由于只有一列数据我们使用 excel 行号作为 x 值的列表
    用range()函数来创建一个列表 [1,24)
    range()函数 遍历数字序列
    '''
    x = list(range(1,len(df)+1)) #[1,24)
    # 读取指定的单列也就是 datas列,数据会存在列表里面
    y = df['datas']
    # for 循环输出数据行数
    for a in (list(range(1,len(df)+1))):
        print('行号:'+str(a)) #将int类型的a 转换为字符串
    
    #设置 x值 和y值的列表
    plt.scatter(x,y)
    # 图表名称
    plt.title('散点图',fontproperties=font_set)
    # 设置x轴名称
    plt.xlabel("X")
    # 设置y轴名称
    plt.ylabel("Y")
    plt.show()
        
    

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  • 利用python绘制散点图

    2018-10-23 20:21:53
    本代码是利用python绘制散点图,使用xlrd读取Excel文件,
  • Python读取Excel表格,并同时画折线图和柱状图

    万次阅读 多人点赞 2018-06-08 13:48:05
    今日给大家分享一个Python读取Excel表格,同时采用表格中的数值画图柱状图和折线图,这里只需要几行代码便可以实。首先我们需要安装一个Excel操作的库xlrd,这个很简单,在安装Python后直接在DOS命令下输入pip ...

         今日给大家分享一个Python读取Excel表格,同时采用表格中的数值画图柱状图和折线图,这里只需要几行代码便可以实。

    首先我们需要安装一个Excel操作的库xlrd,这个很简单,在安装Python后直接在DOS命令下输入pip install xlrd,便可以安装成功,如果还是不行,就输入Python -m pip install xlrd.后面会附上完整的代码和截图:

    这行代码就是读取本地Excel文件的:

    data = xlrd.open_workbook(r'C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\txt1\\python3\\yxz2.xlsx')
    table = data.sheets()[0]

    接下来就是读取列中的数值,也即是列中对象的数据:这个是我举例读取第三列的值

    table.col_values(2)

    我这里采用是pyechats库画图,所以这里还需要安装;pip install pyechats,同时我们需要numpy库中的linspace,等间隔取值,因为Excel中的数据过大是,可能会产生广播尺度超出范围这个尺度。

    t=np.linspace(1,296,len(y))#等间隔取值

    接下来就是添加画图的数据:

    bar.add("博客文章阅读量折线图展示",t,y,is_more_utils=True)

    保存到本地HTML格式文件:

    bar.render(r"C:/Users/ASUS/Desktop/txt1/bokezhexiantu.html")#保存到本地bokezhexiantu.html

    以下就是完整代码:

    # coding:utf-8
    #导入读取Excel的库
    import xlrd
    #导入需要读取Excel表格的路径
    data = xlrd.open_workbook(r'C:\\Users\\ASUS\\Desktop\\txt1\\python3\\yxz2.xlsx')
    table = data.sheets()[0]
    y=''
    #将列的值存入字符串
    y=table.col_values(2)#读取列的值
    #导入pyechats库
    from pyecharts import Bar
    import numpy as np
    t=np.linspace(1,296,len(y))#等间隔取值
    bar=Bar("文章阅读量展示","统计如下")#主副标题
    bar.add("博客文章阅读量折线图展示",t,y,is_more_utils=True)#标题
    bar.show_config()#展示HTML源代码
    bar.render(r"C:/Users/ASUS/Desktop/txt1/bokezhexiantu.html")#保存到本地bokezhexiantu.html
    

    结果展示:



    好了,就到这里了,对于Python我也是初学者,有什么不好的地方还望指教一二!



    展开全文
  • import xlrd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np opencv = xlrd.open_workbook('.\opencv.xls') opencv = opencv.sheets()[0]#第几个sheet ransac = xlrd.open_workbook('.\RANSAC.xls') ...
  • Python读取excel表格并通过折线图可视化显示

    万次阅读 多人点赞 2020-03-21 22:42:25
    Python读取excel表格并通过折线图可视化显示 本文是通过pandas和matplotlib模块实现可视化的。如有不足请指正。 excel表格为 第一步 导入模块: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 第二步 ...
  • 并将折线图插入到原本的excel中。 我在网上百度了很久,看到有用xlsxwriter的worksheet.insert_chart方法,但是这个方法好像是将原始数据复制到里另一个excel中并在新生成的excel中作图。 我希望将...
  • 使用python读取excel中的数据,并绘制折线图

    万次阅读 多人点赞 2020-01-09 13:23:29
    使用python读取excel中的数据,并绘制折线图 做实验的时候采集到一些数据,从文本拷贝到excel,然后从十六进制转换成十进制。图表时分析数据的有利工具,使用python绘制出的图标简明美观。所以我这次尝试一下。...
  • excel里的日期型数据,用python读取出来是这样的: 坐标轴的显示肯定也是有问题的。 该方法就是修改excel数据类型。将日期类型数据修改为文本类型,一定要在数据前面加单引号,这样读取出来的数据
  • python读取Excel数据,并绘制折线图

    千次阅读 2020-10-20 01:49:58
    python读取Excel数据,并绘制折线图 在做数据分析的时候,用到了对Excel中的数据进行显示处理,能更直观的了解数据,总结数据中蕴含的规律和信息。 import matplotlib.pyplot as plt import xlrd from xlrd import ...
  • df = pd.read_excel("excel文件.xlsx") print(df) print(df["X"]) # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.plot(df["日期"], df["X"], label='...
  • python读取execl文件并画散点图

    万次阅读 2018-06-01 00:55:56
    写在前面,之前每次在windows安装python后,然后发现要使用各种库的时候,就去下载,然后经常发现各种依赖,浪费非常多的时间!!原来有winpython这种东西,集成了大部分常用的库,简直太棒了。 附下载链接: ...
  • 读取excel数据需要用到xlrd模块,在命令行运行下面命令进行安装 pip install xlrd 表格内容大致如下,有若干sheet,每个sheet记录了同一所学校的所有学生成绩,分为语文、数学、英语、综合、总分 考号 姓名 ...
  • Python数据图表可视化

    千人学习 2020-06-05 15:29:07
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空空如也

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python读取excel画散点图

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