使用plt画图，pandas两列的散点图

可以使用`matplotlib`库中的`pyplot`模块来绘制散点图，同时使用`pandas`库来读取数据和进行数据操作。假设我们的数据文件名为`data.csv`，其中包含两列数据`x`和`y`，我们可以按以下步骤进行绘图：

1. 导入需要的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取数据文件并将数据存入`DataFrame`对象中：

data = pd.read_csv('data.csv')

3. 使用`DataFrame`对象中的数据绘制散点图：

plt.scatter(data['x'], data['y'])
plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('data.csv')
plt.scatter(data['x'], data['y'])
plt.show()

这将绘制出`data.csv`文件中`x`和`y`两列数据的散点图。

相关问题

python使用pandas 画图

当使用Python中的Pandas库进行数据分析时，你可以使用内置的绘图功能来创建各种类型的图表。Pandas使用Matplotlib库作为其绘图引擎。

首先，确保你已经安装了Pandas和Matplotlib库。你可以使用以下命令来安装它们：

pip install pandas matplotlib

接下来，导入所需的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

然后，你可以使用Pandas的DataFrame对象来存储和处理数据。假设你已经有一个名为`data`的DataFrame对象，其中包含了你要绘制的数据。

下面是一些示例代码，展示如何使用Pandas绘制常见的图表类型：

1. 折线图：

data.plot(kind='line')
plt.show()

2. 柱状图：

data.plot(kind='bar')
plt.show()

3. 散点图：

data.plot(kind='scatter', x='x_column', y='y_column')
plt.show()

4. 饼图：

data.plot(kind='pie', y='column')
plt.show()

这只是一些基本示例，你可以根据自己的需求来进行更多的定制和调整。希望这能帮助到你开始使用Pandas进行数据可视化！

读入excel的第11和12列下的SUVR和NSD数据并画图，绘制非散点图 横坐标是SUVR 纵坐标是NSD

要读取Excel的特定列数据并绘制图表，你可以使用`pandas`库和`matplotlib`库。以下是一个示例代码，它读取Excel文件的第11列和第12列数据，并以SUVR为横坐标，NSD为纵坐标绘制非散点图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件
dataframe = pd.read_excel('data.xlsx')

# 获取第11列和第12列数据
suvr_data = dataframe.iloc[:, 10]  # 第11列数据
nsd_data = dataframe.iloc[:, 11]  # 第12列数据

# 绘制图表
plt.plot(suvr_data, nsd_data, 'o')
plt.xlabel('SUVR')
plt.ylabel('NSD')
plt.title('SUVR vs NSD')
plt.show()

请确保将`data.xlsx`替换为你实际的Excel文件路径。`iloc`函数用于按列索引选择数据，索引从0开始。在上述代码中，我们选择了第11列和第12列的数据，并使用`plot()`函数绘制非散点图。然后，我们添加了横坐标和纵坐标的标签，并设置了图表的标题。最后，使用`show()`函数显示图表。