for col_name in col_names: fig, ax = plt.subplots() ax.plot(df['Index'], df[col_name]) ax.set_title(col_name) plt.show()解释代码

时间: 2023-06-27 11:06:34 浏览: 102
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plt17_plot_in_plot.zip_aloudoqq_comen9a_matplotlib_人工智能_深度学习

这段代码是用来绘制一个数据框 DataFrame 中的每一列数据在时间序列上的变化曲线，其中： - `col_names` 是一个包含列名的列表，表示需要绘制的每一列数据。 - `fig, ax = plt.subplots()` 创建了一个新的图形对象 `fig` 和一个轴对象 `ax`。 - `ax.plot(df['Index'], df[col_name])` 在轴对象 `ax` 上绘制横坐标为数据框中的 `Index` 列，纵坐标为指定的列名 `col_name` 的曲线。 - `ax.set_title(col_name)` 设置轴对象 `ax` 的标题为指定列名 `col_name`。 - `plt.show()` 显示绘制的图形。注意，此处的 `plt` 是 `matplotlib.pyplot` 库的别名，需要先导入该库才能使用。
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fig, ax = plt.subplots(1, 2) df["Gender"].value_counts().plot.bar(color="purple", ax=ax[0]) df["Gender"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1]) fig.suptitle("Gender Frequency", fontsize=15) plt.xticks(rotation=90) plt.yticks(rotation=45) fig, ax = plt.subplots(1, 2) df["Ever_Married"].value_counts().plot.bar(color="blue", ax=ax[0]) df["Ever_Married"].value_counts().plot.pie(autopct='%1.1f%%',shadow=True,textprops={"fontsize": 10},ax=ax[1]) fig.suptitle("Marriage Frequency", fontsize=15) plt.xticks(rotation=90) plt.yticks(rotation=45) plt.show()解释各行代码

1. fig, ax = plt.subplots(1, 2)：创建一个包含两个子图的Figure对象和Axes对象列表，分别存储在fig和ax变量中。其中1表示一行，2表示两列，即创建1行2列的网格图。 2. df["Gender"].value_counts().plot.bar...

import matplotlib.pyplot as plt x_1=range(1,6) y_1=[x**3 for x in x_1] fig,ax=plt.subplots() ax.plot(x_1,y_1,c=y_1,cmap=plt.cm.Blues,s=10) plt.show()

在这段代码中，您使用了 ax.plot() 函数...fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x_1, y_1, color=y_1, cmap=plt.cm.Blues, linewidth=2) plt.show() 这样可以正确地设置折线的颜色映射，并且将线条宽度设置为 2。

改正错误：import xlrd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt wb = xlrd.open_workbook("年度新生人口和死亡人口.xls") sheet = wb.sheet_by_index(0) col_0 = sheet.col_values(0)[1:] col_1 = sheet.col_values(1)[1:] col_2 = sheet.col_values(2)[1:] year = [int(c[0:-1]) for c in col_0] add = [int(c[0:-1]) for c in col_1] die = [int(c[0:-1]) for c in col_2] plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.title('年度新生人口和死亡人口', fontsize=12) plt.xlabel('单位（年）', fontsize=12) plt.ylabel('单位（万）', fontsize=12) fig, plt = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=80, facecolor=(0.92, 0.92, 0.96)) plt.set_xlim([1940, 2020]) plt.set_ylim([500, 3000]) plt.set_xticks(np.arange(1940, 2020, 10)) plt.set_yticks(np.arange(500, 3000, 500)) plt.plot(year, add, marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) plt.plot(year, die, color='m', marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) plt.legend(['新生人口', '死亡人口'], fontsize=12) plt.show()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=80, facecolor=(0.92, 0.92, 0.96)) ax.set_xlim([1940, 2020]) ax.set_ylim([500, 3000]) ax.set_xticks(np.arange(1940, 2020, 10)) ax.set_yticks(np.arange...

改为在一个图中建立两条折线：import xlrd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt wb = xlrd.open_workbook("年度新生人口和死亡人口.xls") sheet = wb.sheet_by_index(0) col_0 = sheet.col_values(0)[1:] col_1 = sheet.col_values(1)[1:] col_2 = sheet.col_values(2)[1:] year = [int(c[0:-1]) for c in col_0] add = [int(c[0:-1]) for c in col_1] die = [int(c[0:-1]) for c in col_2] plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.title('年度新生人口和死亡人口', fontsize=12) plt.xlabel('单位（年）', fontsize=12) plt.ylabel('单位（万）', fontsize=12) fig, plt = plt.subplots(figsize=(8, 4), dpi=80, facecolor=(0.92, 0.92, 0.96)) plt.set_xlim([1940, 2020]) plt.set_ylim([500, 3000]) plt.set_xticks(np.arange(1940, 2020, 10)) plt.set_yticks(np.arange(500, 3000, 500)) plt.plot(year, add, marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) plt.plot(year, die, color='m', marker=',', linestyle='-', linewidth=1.2) plt.legend(['新生人口', '死亡人口'], fontsize=12) plt.show()

add = [int(c) for c in col_1] die = if (transitionTable.get(i) != null) { for (String symbol : transitionTable.get(i).keySet()) { [int(c) for c in col_2] plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei...

# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

这段代码定义了一个名为plot_bar_chart的函数，它可以绘制柱状图。函数的输入包括一个数据框（df）、一个列名的列表（columns）、网格的行数和列数（grid_rows和grid_cols）、x轴和y轴标签（x_label和y_label）、...

def psd_topo(data,fname,name): plt.clf() freqs, psd = eeg_psd(data, 1000) mean_psd = np.mean(psd, axis=1) fig, ax = plt.subplots() im, _ = mne.viz.plot_topomap(mean_psd, two_cols, ch_type='eeg', axes=ax, show=False,cmap="Reds") fig.colorbar(im, ax=ax) plt.title(name) plt.savefig(fname) 怎么改变这段代码的colorbar

im, _ = mne.viz.plot_topomap(mean_psd, two_cols, ch_type='eeg', axes=ax, show=False, cmap="Blues") 这将使用蓝色调色板绘制拓扑图，并在图像旁边添加相应的colorbar。 请注意，根据你的需求，你可以选择...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns # 读取xlsx文件中的数据 df = pd.read_excel('北京市空气数据.xlsx') # 指定需要可视化的列 cols = ['PM2.5', 'PM10', 'NO2', 'SO2', 'CO', 'O3'] # 循环遍历每一列，生成分簇散点图 for col in cols: fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) # 小提琴图和分簇散点图 sns.violinplot(y=col, data=df, color='white', ax=ax) sns.swarmplot(y=col, data=df, color='red', size=4, ax=ax) # 设定图表标题和y轴标签 ax.set_title(col, fontsize=14) ax.set_ylabel(col, fontsize=12) # 显示图表 plt.show()优化这段代码

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) sns.violinplot(y=col, data=data, color='white', ax=ax) sns.swarmplot(y=col, data=data, color='red', size=4, ax=ax) ax.set_title(col, fontsize=14) ax.set_...

def scatter_plot(): fig_window=tk.Toplevel(frame_plt) fig_window.title('散点图') if data is not None and x_col is not None and y_col is not None: x=data[x_col] y=data[y_col] fig,ax=plt.subplots() ax.scatter(x,y) ax.set_title("Scatter Plot") ax.set_xlabel(x_col) ax.set_ylabel(y_col) canvas=FigureCanvasTkAgg(fig,fig_window) canvas.draw() canvas.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP,fill=tk.BOTH,expand=1) else: tk.messagebox.showerror('错误','数据不能为空')

如果输入的数据(data)、x轴数据(x_col)和y轴数据(y_col)不为空，则从数据中取出x和y，然后使用matplotlib.pyplot.scatter()函数绘制散点图。最后，将绘制好的图形显示在窗口中。如果数据为空，则弹出一个错误提示框...

分析代码path = '../input/' df_1 = pd.read_csv(path+'set_a.csv') df_1.head() data_dir = '../input/set_a' audio_files = glob(data_dir+'/*.wav') len(audio_files) audio, sfreq = lr.load(audio_files[0]) time = np.arange(0,len(audio))/sfreq fig, ax = plt.subplots() ax.plot(time,audio) audio, sfreq = lr.load(audio_files[1]) time = np.arange(0, len(audio))/sfreq plt.plot(time,audio) for file in range(0, len(audio_files),1): audio, sfreq = lr.load(audio_files[file]) fig,ax = plt.subplots() time = np.arange(0,len(audio))/sfreq ax.plot(time,audio) plt.show()

- 第七行使用 for 循环遍历 audio_files 变量中的所有音频文件。对于每个音频文件，使用 librosa 库的 load() 方法加载音频数据和采样频率，并创建一个时间轴。然后使用 matplotlib 库的 plot() 方法绘制音频数据与...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt file=pd.read_csv(r'D:\pythonProject\winequality-white.csv',delimiter=';') df = file def plot_hist(df1): feature_names = df1.columns[:-1] fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=4, figsize=(20, 15)) for i, feature_name in enumerate(feature_names): n, bins, patches = axs.flatten()[i].hist(df1[feature_name], bins=50, alpha=0.7,color='steelblue', edgecolor='black', linewidth=1.5) axs.flatten()[i].set_title(feature_name, fontsize=20) axs.flatten()[i].set_xlabel(feature_name, fontsize=15) axs.flatten()[i].set_ylabel('Count', fontsize=15) axs.flatten()[i].tick_params(axis='both', labelsize=12) for patch in patches: patch.set_linewidth(2) patch.set_edgecolor('black') plt.tight_layout() plt.savefig(r'D:\pythonProject\hist.png') plt.show() plot_hist(df)请详细地解释上述代码

这段代码实现了一个函数 plot_hist，其目的是绘制数据集中每个特征的直方图。具体实现步骤如下： 1. 导入了 pandas 和 matplotlib.pyplot 两个库。 2. 读取名为 "winequality-white.csv" 的文件，将其转换成 ...

# 简单查看流域形状的 fig, ax = plt.subplots() # 将shp文件内容显示在图像上 one_lakes.plot(ax=ax) plt.show()如何在现有的代码绘制出的图形上添加几条横线和竖线？

plt.subplots()用于创建一个新的图形和轴对象，one_lakes.plot(ax=ax)则是在这个轴上绘制了湖泊分布。 如果你想在已经绘制的地图上添加横线和竖线，你可以使用ax.vlines()和ax.hlines()函数，它们分别用于...

fig, ax = plt.subplots(figsize=(25, 6)) ax.plot(dat.iloc[360:404,0],dat.iloc[360:404,2],color='black')

这段代码创建了一个大小为(25,6)的图形对象和一个轴对象，然后使用ax.plot()函数在轴上绘制一条黑色的线。具体来说，它使用了pandas库中的iloc函数来选取dat中第360行到第404行、第0列和第2列的数据，即dat.iloc[360...

# 结果可视化（可视化数字样本的分布） def plot_digits(images, labels, predictions): fig, ax = plt.subplots(3, 10, figsize=(10,

fig, ax = plt.subplots(3, 10, figsize=(10, 4)) for i in range(3): for j in range(10): index = i * 10 + j ax[i][j].imshow(images[index].reshape(28, 28), cmap='gray') ax[i][j].set_title(f'...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') writer = pd.ExcelWriter('plot_top_players_scores.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)这段代码生成的excel损坏

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', ...

fig, ax = plt.subplots() ax.plot的全部参数有哪些

ax.plot()方法的参数有很多，其中比较常用的参数包括： - x：指定x轴数据 - y：指定y轴数据 - linestyle：指定线条风格（如实线、虚线等） - linewidth：指定线条宽度 - marker：指定数据点的标记类型（如圆形、...

# 简单查看流域形状的 fig, ax = plt.subplots() # 将shp文件内容显示在图像上 one_lakes.plot(ax=ax) plt.show()如何根据坐标轴上的特定点计算并生成一个网格，以便获取其对应的结果？

one_lakes.plot(ax=ax)将湖泊数据绘制到已经创建的ax子图上。但是，如果你想根据地图上的特定点计算并生成一个网格，通常需要使用GIS工具，例如Python的Rasterio、GeoPandas或ArcGIS等。 这里是一个简化的步骤： ...

fig, ax1 = plt.subplots() color = 'tab:red' ax1.set_xlabel('Index') ax1.set_ylabel('MEDV', color=color) ax1.plot(data['MEDV'], color=color) ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel('CRIM', color=color) ax2.plot(data['CRIM'], color=color) ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color) fig.tight_layout() plt.title('Line plot of CRIM and MEDV') plt.show() # 绘制CRIM和MEDV的散点图 plt.scatter(data.index, data['CRIM'], s=5) plt.scatter(data.index, data['MEDV'], s=5) plt.legend() plt.ylabel('Value') plt.xlabel('Index') plt.show()

通过调用subplots函数创建一个包含两个子图的图表，其中ax1是左侧子图，ax2是右侧子图。在左侧子图中，'MEDV'被设置为纵坐标，'CRIM'被设置为右侧子图的纵坐标。在右侧子图中，'CRIM'被设置为纵坐标。通过设置tick_...
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RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

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