双y轴坐标轴图 今天利用matplotlib绘图,想要完成一个双坐标格式的图. fig=plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=fig.add_subplot(111) ax1.plot(demo0719['TPS'],'b-',label='TPS',linewidth=2) ax2=ax1.twinx()#这是双坐标关键一步 ax2.plot(demo0719['successRate']*100,'r-',label='successRate',linewidth=

from __future__ import print_function import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(1) dates = pd.date_range('20130101', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) 赋值,新增列数据 df.iloc[2,2], df.l

用python从数据库中取到数据后,写入excel中做成自动报表,ExcelWrite默认的格式一般来说都比较丑,但workbook提供可以设置自定义格式,简单记录个demo,供初次使用者参考. 一. 取几列数据长下面这样,数字我随便编的,不用在意: 二.ExcelWriter写入后默认格式长下面这样,字体丑,宽度不够,没有百分比格式: 三.设置格式后保存结果,好看多了: 四.好了,实现在下面代码里有注释 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd i

在日常使用pandas的过程中,由于我们所分析的数据表规模.格式上的差异,使得同样的函数或方法作用在不同数据上的效果存在差异. 而pandas有着自己的一套参数设置系统,可以帮助我们在遇到不同的数据时灵活调节从而达到最好的效果,本文就将介绍pandas中常用的参数设置方面的知识. 图1 1 设置DataFrame最大显示行数 pandas设置参数中的display.max_rows用于控制打印出的数据框的最大显示行数,我们使用pd.set_option()来有针对的设置参数,如下面的例子: 图2

get_option() :获取系统默认设置选项: set_option() :设置系统设置选项.

目的:设置chart的y坐标轴显示值 用aspose.cell生成的chart生成的Y轴是默认生成的,自己要定义y轴坐标值1.把数据源写到excel里面,list里面2.y轴坐标自己定义 第一种:默认设置:chart里面会自己定义y轴坐标第二种:y周坐标以对数显示 chart.ValueAxis.IsLogarithmic = true; 以10 100 1000格式显示第三种:只设置间隔值 chart.ValueAxis.MajorUnit =20000;,会自动获取y轴的最大值与最小值第四种

peaks; axis tight  %Set the axis limits to equal the range of the data  axis square axis 'auto x'  %x轴坐标上下限自动调整 axis off    %Plot a surface without displaying the axes lines and background. set(gca,'Visible','off');   %消除坐标轴,显示范围的大小没有改变,同上句     %更多特性

本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法, 在此记录, 防止遗忘. Python数据分析--Pandas知识点(一) Python数据分析--Pandas知识点(二) 下面将是在知识点一, 二的基础上继续总结. 前面所介绍的都是以表格的形式中展现数据, 下面将介绍Pandas与Matplotlib配合绘制出折线图, 散点图, 饼图, 柱形图, 直方图等五大基本图形. Matplotlib是python中的一个2D图形库, 它能以各种硬拷贝的格式和跨平台的交互式环境生成高质量的图形,

前面所介绍的都是以表格的形式中展现数据, 下面将介绍Pandas与Matplotlib配合绘制出折线图, 散点图, 饼图, 柱形图, 直方图等五大基本图形. Matplotlib是python中的一个2D图形库, 它能以各种硬拷贝的格式和跨平台的交互式环境生成高质量的图形, 比如说柱状图, 功率谱, 条形图, 误差图, 散点图等. 其中, matplotlib.pyplot 提供了一个类似matlab的绘图框架, 使用该框架前, 必须先导入它. 19. 折线图 折线图: 数据随着时间的变化情况描

一张图展示最终效果 皮一下很开心,标签名肯定不是用户想要的,所以在这里尝试了定制化功能 功能&方法: 定制化标签名/标签数量(4个/5个).实现方法:在第一个界面点击cancel按钮,进入修改界面 根据弹出的图片在修改界面替换标签,如果只有4对标签则置空最后两个,点击确定保存修改 +重启程序,可见标签修改,根据提示修改各个值,点击确定即可生成你想要对图片啦!(oﾟvﾟ)ノ 弹出图片是一个无奈之举,现在用户界面的功能实在是太有限了,不然为什么叫easygui呢...最近在考虑升级GUI,小伙伴有没

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter2/chapter2 关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系. 也就是说,一个变量如何相对于另一个变化. 带边界的气泡图 有时,您希望在边界内显示一组点以强调其重要性. 在这个例子中,你从数据框中获取记录,并用下面代码中描述的 encircle() 来使边界显示出来. 导入所需要的库 # 导入numpy库 import numpy as np # 导入pandas

plt.gray():只有黑白两色,没有中间的渐进色 1. 关闭坐标刻度 plt.xticks([]) plt.yticks([]) 关闭坐标轴: plt.axis('off') 注意,类似的这些操作若想起作用,需要将其置于 plt.show() 之前,plt.imshow() 之后. 2. 设置所要保存图像的 dpi dpi:Dots Per Inch plt.savefig(..., dpi=150) 3. 坐标轴不可见 frame = plt.gca() # y 轴不可见 frame.ax

今天看了林轩田老师的感知机算法,心血来潮想要做个可视化过程,以便观察更新的过程. 现将学习成果做个记录,下面是画出来的图,这是初始的状态,后面会通过算法找到一条经过原点的直线将两堆数据分割开来. 直线以及两堆数据是随机生成的,下面介绍画出这个图的步骤主要有哪些: 导入需要的工具包,这个没得说,而且是在jupyter notebook中,所有会使用%matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matpl

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 绘制普通图像 x = np.linspace(-1, 1, 50) y1 = 2 * x + 1 y2 = x**2 plt.figure() plt.plot(x, y1) plt.plot(x, y2, color = 'red', linewidth = 1.0, linestyle = '--') # 设置坐标轴的取值范围 plt.xlim((-1, 1)) plt.ylim((0,

# 导入模块import pandas as pdimport numpy as np # 构造序列gdp1 = pd.Series([2.8,3.01,8.99,8.59,5.18])print(gdp1)# 取出gdp1中的第一.第四和第五个元素print('行号风格的序列:\n',gdp1[[0,3,4]])# 数学函数--取对数print('通过numpy函数:\n',np.log(gdp1))# 平均gdpprint('通过numpy函数:\n',np.mean(gdp1))print

plt.gray():只有黑白两色,没有中间的渐进色 1. 关闭坐标刻度(plt 与 AxesSubplot) plt plt.xticks([]) plt.yticks([]) 关闭坐标轴: plt.axis('off') 注意,类似的这些操作若想起作用,需要将其置于 plt.show() 之前,plt.imshow() 之后. 对于 ax(matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot) ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) 2.

首先定·定义x, y创建一个figure import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-1, 1, 10) y1 = 2*x y2 = x*x plt.figure() 使用plt.plot()画图 plt.plot(x, y1) plt.plot(x, y2, color="blue", linestyle="--", linewidth=1.0) 使用plt.xlabel(

大家好,欢迎大家阅读周四数据处理专题,我们继续介绍matplotlib作图工具. 在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib这个包当中颜色.标记和线条这三种画图的设置,今天我们同样也介绍三种新的设置.分别是标题.轴标签以及图例,这三个内容也是非常实用并且常用的.颜色.线条.标记这些设置的是图像本身的一些属性,而标题.轴标签这些数据是额外提供的补充数据,所以这两者的内在逻辑是不同的. 设置标题 和公众号一样,图像的标题也很重要,它直接告诉我们这幅图表达的内容.举个例子来说你画了logistic

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3, 3, 50) y1 = 2*x + 1 y2 = x**2 plt.figure() plt.plot(x, y2) plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--') ''' 使用plt.xlim设置x坐标轴范围:(-1, 2): 使用plt.ylim设置y坐标轴范围:(-2, 3):

(一)设置坐标轴的位置和展示形式 (1)向画布中任意位置添加任意数量的坐标轴 ''' 通过在画布的任意位置和区域,讲解设置坐标轴的位置和坐标轴的展示形式的实现方法, 与subplot,subplots不同,axes可以完成子区的交错,覆盖和重叠等视图组合 ax(rect, frameon, facecolor)的参数的含义 rect=[left, bottom, width, height] left------------>左侧边缘距离画布边缘的距离 bottom---------->距离底