df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000,2),columns=['a','b']) df['b']=df['b']+np.arange(1000) df.plot.hexbin(x='a',y='b',gridsize=25)

这段代码是用来生成一个由随机数据点构成的二维 DataFrame，然后用 hexbin 图来可视化这些点的分布情况。

首先，我们使用 NumPy 中的 random.randn 函数生成一个 1000 行 2 列的随机数组，每一列分别对应 DataFrame 中的 'a' 和 'b' 列。然后，我们将 'b' 列加上一个从 0 到 999 的序列，这样 'b' 列的值就变成了一段连续的整数序列。

最后，我们使用 pandas.DataFrame.plot.hexbin 函数以 'a' 列为 x 轴，'b' 列为 y 轴，在一个网格大小为 25 的六边形图中可视化数据点的分布情况。这种图形常用于显示大量的数据点，可以更好地展示数据的密度和分布情况。

相关问题

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 6), index=ts.index, columns=list("ABCDef")) df = df.cumsum() df.plot() plt.show() 什么意思

这段代码使用了 Python 的 pandas 和 matplotlib 库来生成一个随机数的 DataFrame，并对其进行累加求和，然后将其绘制成折线图并显示出来。

具体来说，第一行代码中，使用了 NumPy 库生成了一个大小为 1000 行 6 列的随机数矩阵，并将其转换成了 pandas 的 DataFrame 对象。其中，index 参数使用了一个名为 ts 的变量作为索引，而 columns 参数则指定了 DataFrame 中每一列的名称。

第二行代码中，使用了 DataFrame 对象的 cumsum() 方法对每一行数据进行了累加求和操作，得到了一个新的 DataFrame 对象。

第三行代码中，使用了 DataFrame 对象的 plot() 方法将其绘制成折线图，并使用 plt.show() 将其显示出来。其中，plot() 方法中没有指定具体的 x 轴和 y 轴，因此它会默认使用 DataFrame 对象的索引作为 x 轴，每一列的数据作为 y 轴。

np.random.seed(1) df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,4),index=ts.index,columns=list("ABCD")) df = df.cumsum() df.head()

这段代码的作用是生成一个随机数矩阵，然后对矩阵进行累加操作，最后将其转化为一个 Pandas 数据框并输出前五行。其中，np.random.seed(1) 的作用是设置随机种子，保证每次运行代码时生成的随机数矩阵都是一样的。df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,4),index=ts.index,columns=list("ABCD")) 的作用是生成一个 100 行 4 列的随机数矩阵，并将其转化为一个 Pandas 数据框，其中 index 参数的值来源于变量 ts，columns 参数则是将列标签设置为了 A、B、C、D 四个字母。df = df.cumsum() 的作用是对随机数矩阵进行累加操作，最后生成一个累加后的矩阵。df.head() 的作用是输出累加后的矩阵的前五行。