matplotlib 图例排序

时间: 2023-09-01 17:12:03 浏览: 78
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使用python语言编程， 使用matplotlib做可视化，將排序算法用图像的方式展现出来排序过程

Python Matplotlib图例是用于解释图表中各个元素的标签。它可以帮助读者更好地理解图表中的数据。Matplotlib图例可以包括线条、标记、颜色和其他图表元素。它可以通过Matplotlib库中的legend()函数来创建。该函数可以接受多个参数，包括标签、位置、字体大小和颜色等。Matplotlib图例可以用于各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图和饼图等。
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7. **排序**：numpy.sort()和numpy.argsort()函数可以对数组进行排序。 8. **随机数生成**：NumPy的random模块可以生成各种分布的随机数，如均匀分布、正态分布等。 **Matplotlib库** Matplotlib是Python中...
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numpy+pandas+matplotlib基础

01-matplotlib基本操作.ipynb将介绍如何使用matplotlib创建各种图形，调整图例、坐标轴、颜色等。01.创建numpy.ipynb和02.numpy属性.ipynb则分别讲解了numpy数组的创建和相关属性。04.常用函数.ipynb...

利用matplotlib绘制每只股票原始价格图线

# 检查日期是否已排序 assert df['date'].is_monotonic_increasing, "日期需要按升序排列" # 选择一只股票，例如'AAPL'（苹果） stock = 'AAPL' # 提取该股票的价格数据 stock_prices = df[df['stock'] == stock]...

利用matplotlib绘图利用散点图可视化动物之间的相关性：假设当前数据集中包含了与各种动物相关的信息，并对各种动物属性间的相关性进行可视化操作，具体要求如下所示： （1）当前所给定的数据集并不完整，可以过滤掉某些数据，以使最终样本仅包含体重和最长寿命两项内容，随后根据动物的分类对数据进行排序。 （2）创建散点图，并可视化体重和最长寿命间的相关性。根据分类，针对分组数据样本使用不同的颜色。随后，添加图例、标记和标题。

好的，以下是使用Matplotlib绘制散点图并可视化动物体重和最长寿命之间的相关性的代码： python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 df = pd.read_csv("animals.csv") # 过滤...

matplotlib绘图利用散点图可视化动物之间的相关性：假设当前数据集中包含了与各种动物相关的信息，并对各种动物属性间的相关性进行可视化操作，具体要求如下所示： （1）当前所给定的数据集并不完整，可以过滤掉某些数据，以使最终样本仅包含体重和最长寿命两项内容，随后根据动物的分类对数据进行排序。 （2）创建散点图，并可视化体重和最长寿命间的相关性。根据分类，针对分组数据样本使用不同的颜色。随后，添加图例、标记和标题。

首先，我们需要对数据进行过滤和排序，只保留体重和最长寿命这两项内容，并按照动物的分类进行排序。可以使用 Pandas 库来处理数据，代码如下： python import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_csv('...

根据matplotlib绘图 利用散点图可视化动物之间的相关性：假设当前数据集中包含了与各种动物相关的信息，并对各种动物属性间的相关性进行可视化操作，具体要求如下所示： （1）当前所给定的数据集并不完整，可以过滤掉某些数据，以使最终样本仅包含体重和最长寿命两项内容，随后根据动物的分类对数据进行排序。 （2）创建散点图，并可视化体重和最长寿命间的相关性。根据分类，针对分组数据样本使用不同的颜色。随后，添加图例、标记和标题。

首先，根据您的要求，我们需要使用matplotlib库中的scatter函数绘制散点图，并使用pandas库来处理数据。下面是代码示例： python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 data = pd...

常用·工具的使用，比如numpy,pandas,时间序列，matplotlib等方面的一整套题，难度一般即可

好的，下面是一整套关于numpy、pandas、时间序列...设置 x 轴标签为 'x'，y 轴标签为 'y'，图例标签为 'line'，并将图形保存为 'line.png'。 希望这些题目能够帮助你熟悉numpy、pandas、时间序列和matplotlib的使用。

使用matplotlib函数，利用数据表‘历年录取人数.xlsx’的数据生成柱状图，横坐标为年份，纵坐标为人数(万)，每一年年份用不同颜色区分报名人数和录取人数

# 确保'年份'列是日期类型，以便正确排序 if '年份' not in df.columns or not isinstance(df['年份'].dtype, pd.DatetimeIndex): df['年份'] = pd.to_datetime(df['年份']) # 分别提取报名人数和录取人数列 ...

,HAGRID,Kingdom,Phylum,Class,Order,Family,Genus,Species,Common name,Female maturity (days),Male maturity (days),Gestation/Incubation (days),Weaning (days),Litter/Clutch size,Litters/Clutches per year,Inter-litter/Interbirth interval,Birth weight (g),Weaning weight (g),Adult weight (g),Growth rate (1/days),Maximum longevity (yrs),Specimen origin,Sample size,Data quality,IMR (per yr),MRDT (yrs),Metabolic rate (W),Body mass (g),Temperature (K) 0,3,Animalia,Arthropoda,Branchiopoda,Diplostraca,Daphniidae,Daphnia,pulicaria,Daphnia,,,,,,,,,,,,0.19,unknown,medium,acceptable,,,,, 1,5,Animalia,Arthropoda,Insecta,Diptera,Drosophilidae,Drosophila,melanogaster,Fruit fly,7.0,7.0,,,,,,,,,,0.3,captivity,large,acceptable,0.05,0.04,,,根据以上数据 根据matplotlib绘图 利用散点图可视化动物之间的相关性：假设当前数据集中包含了与各种动物相关的信息，并对各种动物属性间的相关性进行可视化操作，具体要求如下所示： （1）当前所给定的数据集并不完整，可以过滤掉某些数据，以使最终样本仅包含体重和最长寿命两项内容，随后根据动物的分类对数据进行排序。 （2）创建散点图，并可视化体重和最长寿命间的相关性。根据分类，针对分组数据样本使用不同的颜色。随后，添加图例、标记和标题。

import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据集 data = pd.read_csv('animal_data.csv') # 过滤不需要的列，只保留体重和最长寿命 data = data[['Body mass (g)', 'Maximum longevity (yrs)', 'Class']] # 按照...

利用散点图可视化动物之间的相关性：假设当前数据集中包含了与各种动物相关的信息，并对各种动物属性间的相关性进行可视化操作，具体要求如下所示： （1）当前所给定的数据集并不完整，可以过滤掉某些数据，以使最终样本仅包含体重和最长寿命两项内容，随后根据动物的分类对数据进行排序。 （2）创建散点图，并可视化体重和最长寿命间的相关性。根据分类，针对分组数据样本使用不同的颜色。随后，添加图例、标记和标题。最后，针对x轴和y轴使用对数刻度。

2. 根据动物的分类对数据进行排序：根据动物的分类，将数据分组并排序。 3. 创建散点图：使用Python的Matplotlib库创建散点图，将体重和最长寿命作为x轴和y轴。 4. 根据分类使用不同颜色：使用不同的颜色表示不同...

（4）对空气质量等级、最高温度降序排序，对白天温度和空气质量前十绘制条 形图。

# 添加图例和标签 plt.legend() plt.xlabel('日期') plt.ylabel('数值') # 显示图形 plt.show() 其中，head方法用于获取前十条数据，bar方法用于绘制条形图，xlabel和ylabel方法用于添加图标标签，...

读取文件 movies revenue_ starring_1950_2010_profit.csv，首先按照电影 title 升序 排序，然后分别可视化显不电影的 Stauring Actors Popularity、Profit 的值，每幅图均包括图例、图标题，又轴刻度值为电影 title 且斜 45°显示（为了品示美观，可以将电影 title 每隔若千个抽样显示），每幅图曲线颜色分别为红色、绿色；每幅图分别保存为png 图片 保存，分辨率为 400 dpi, png 图片命名分别为 movies _protit_1950_2010.pmg、movies_starpopularity _1950_2010.png。

# 按照电影 title 升序排序 data = data.sort_values('Title') # 生成电影 title 刻度 xticks = np.arange(0, len(data), 1000) xticklabels = data.iloc[xticks]['Title'].tolist() xticklabels[1::2] = '' # ...

读取文本文件movies_revenue_starring_1950_2010.txt, 首先按照电影title降序排序，然后分别可视化电影的revenue Starring Actors Popularity 的值，每幅图均包括图例、图标题，x轴刻度值为电影title且斜45°显示(为了显示美观，可以将电影title每隔若干个抽样显示)，每幅图曲线颜色分别为红色、绿色;每幅图分别保存为png图片保存，分辨率为400 dpi，png图片命名分别为movies_revenue_1950_2010.png、movies_ starpopularity_ 1950 2010.png

# 读取数据并按照电影title降序排序 df = pd.read_csv('movies_revenue_starring_1950_2010.txt', sep='\t').sort_values('Title', ascending=False) # 对Title进行抽样，每隔10个显示一个Title title_list = df['...

请帮我详细分析以下python代码的作用import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from sklearn.cluster import KMeans # 读取 Excel 文件数据 df = pd.read_excel(r'D:/存储桌面下载文件夹/管道坐标数据.xlsx') label = df['序号'].values.tolist() x_list = df['X 坐标'].values.tolist() y_list = df['Y 坐标'].values.tolist() data = np.column_stack((x_list, y_list, label)) # 训练模型 ac = AgglomerativeClustering(n_clusters=18, affinity='euclidean', linkage='average') #ac=KMeans(n_clusters=12,n_init='auto') clustering = ac.fit(data[:, :-1]) # 获取每个数据所属的簇标签 cluster_labels = clustering.labels_ print(cluster_labels) # 将簇标签与数据合并，并按照簇标签排序 df['cluster_label'] = cluster_labels df_sorted = df.sort_values(by='cluster_label') # 保存排序后的结果到 CSV 文件 df_sorted.to_csv('18 类_result.csv', index=False) # 绘制聚类散点图 unique_labels = np.unique(cluster_labels) colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple', 'orange', 'yellow', 'silver', 'cyan', 'pink', 'navy', 'lime', 'gold', 'indigo', 'cyan', 'teal', 'deeppink', 'maroon', 'firebrick', 'yellowgreen', 'olivedrab'] # 预定义颜色列表 for label, color in zip(unique_labels, colors): cluster_points = data[cluster_labels == label] plt.scatter(cluster_points[:, 0], cluster_points[:, 1], c=color, label=f'Cluster {label}') plt.scatter(26, 31, color='gold', marker='o', edgecolors='g', s=200) # 把 corlor 设置为空，通过 edgecolors 来控制颜色 plt.xlabel('X 坐标') plt.ylabel('Y 坐标') plt.legend() plt.show()

1. 导入所需的库：numpy、matplotlib.pyplot、pandas、sklearn.cluster中的AgglomerativeClustering和KMeans。 2. 使用pandas库读取Excel文件中的数据，并将其中的'序号'、'X 坐标'、'Y 坐标'列分别存储到label、x_...

def dateVisualization(): while True: fileName = input('请输入要打开的文件名temp_date_2010.csv:') try: df=pd.read_csv(fileName) df_new=df.groupby('month')['TEMP'].mean() # 保存排序后的数据到CSV文件 df_new.to_csv('temp_date_2010(2).csv', index=False) # 读取排序后的数据 df = pd.read_csv('temp_date_2010(2).csv') # 设置刻度和标签 plt.xticks(range(1,13),['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec']) plt.yticks(range(0,41,5)) # 绘制曲线 plt.plot(df['month'],df[' monthly_temps'],color='red',label='Temperature') # 设置图例 plt.legend() plt.show() print("任务5执行成功！") break except: print('任务5执行失败')为什么执行失败

4. matplotlib库未安装：如果没有安装matplotlib库，程序无法绘制图形。需要先安装matplotlib库，或者使用其他绘图库。 5. 其他问题：可能还存在其他问题，如缺少依赖库、权限问题等。如果以上方法无法解决问题，...

Anaconda：1.根据自制成绩表绘制饼图图,要求以%形式显示，保留1位小数，任意选择一个成绩从中心抽离0.1，要求为每一个成绩添加labels，并绘制图例 学号%3==1 绘制第一科饼图，==2绘制第二科饼图，==3绘制第三科饼图

例如，假设你的数据集叫做scores_df，并且已经按照学号排序。 python import pandas as pd # 假设df结构如下 # 学号 科目 成绩 # 0 1 第一科 85.67 # 1 2 第二科 90.23 # 2 3 第三科 78.12 2. **计算...

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from pyspark.sql import SparkSession import matplotlib.pyplot as plt # 指定Mysql的配置 options = { "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true", "driver": "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable": "(SELECT * from travels_detail where price!='None') t1", "user": "root", "password": "root" } spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 加载Mysql数据 data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load() # 对目的地列进行分组，调用聚合函数count获取每个组的个数 df = data.groupby("destination").count().orderBy("count", ascending=False) # 筛选游记中提到的前10个目的地，并将Spark数据帧转为Pandas数据帧 result_pdf = df.select("*").limit(10).toPandas() # 设置matplotlib支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.bar(result_pdf["destination"], result_pdf["count"], width=0.8) plt.legend() plt.show()逐行解释

8. df = data.groupby("destination").count().orderBy("count", ascending=False)：对数据按照目的地进行分组统计，并按照出现次数降序排序。 9. result_pdf = df.select("*").limit(10).toPandas()：从Spark...

（风景名胜区.csv） 1、输出旅游占地面积最大的省份名称 2、按照游客量高低输出省份名称 3、获取游客量前五名的景点，绘制一张折线图，行索引为前五名的景点名称，列索引为前五名的景点游客量，设置X轴标签、Y轴标签、标题、图例 4、绘制一张折线图，行索引为省份，列索引为该省份景点平均游客量，设置X轴标签、Y轴标签、标题、图例

# 按照游客数量从大到小排序，获取前五名景点 top5 = grouped.sort_values(ascending=False)[:5] # 构造折线图数据 x = top5.index.tolist() y = top5.values.tolist() # 绘制折线图 plt.plot(x, y) plt.xlabel('...
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通过matplotlib.pyplot模块，我们可以方便地控制图表的每一个细节，如坐标轴、图例、标题、网格线等。此外，Matplotlib的pyplot API提供了面向对象的接口，允许更复杂的图表布局和自定义。对于高级用户，Matplotlib...

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