matplotlib数据获取

以下是使用matplotlib绘制正弦波的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 横坐标
# 等差数列,把[0,2π]等分成100份
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)

# 纵坐标:正弦波; x:Numpy数组
y = np.sin(x)

# 画线形图
plt.plot(x, y)
plt.show()

以下是使用pandas和matplotlib加载和展示数据的例子：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
df = pd.read_excel('./PM2.5.xlsx')

# 展示前10行数据
display(df.head(10))

# 展示数据的形状
print(df.shape)

# 绘制散点图
plt.scatter(df['AQI'], df['PM2.5'])
plt.xlabel('AQI')
plt.ylabel('PM2.5')
plt.show()

相关问题

matplotlib怎么获取数据

matplotlib是一个Python的可视化库，它可以用来绘制各种类型的图表。获取数据的方式取决于你要绘制的图表类型和数据来源。以下是一些获取数据的常用方式：

1. 从文件中读取数据：可以使用Python内置的文件读取函数或者第三方的数据处理库（如pandas）读取文件中的数据，并将其转换为matplotlib所需要的格式。

2. 使用内置数据集：matplotlib内置了一些示例数据集，可以直接使用这些数据集进行绘图，例如：在导入matplotlib时，可以使用`from matplotlib import pyplot as plt`导入pyplot模块，然后通过调用`plt.plot()`等方法来直接使用内置数据集进行绘图。

3. 通过API获取数据：有些图表需要从API中获取数据，例如股票走势图等，可以使用Python的requests库等获取数据，并将其转换为matplotlib所需要的格式。

如何用matplotlib分析股票数据

要使用matplotlib分析股票数据，可以按照以下步骤进行：

1. 从数据源获取股票数据，例如Yahoo Finance或者Alpha Vantage等。

2. 将获取的数据存储在Python中，可以使用pandas库来处理和分析数据。

3. 使用matplotlib库创建图表，例如折线图、柱状图等，来展示股票数据的趋势和变化。

以下是一个简单的例子，演示如何使用matplotlib来绘制股票价格的折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 从CSV文件中读取股票数据
data = pd.read_csv('AAPL.csv')

# 将日期设置为数据框的索引
data = data.set_index('Date')

# 创建一个折线图
plt.plot(data['Close'])

# 添加标题和标签
plt.title('Apple Stock Price')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')

# 显示图表
plt.show()

这个例子会读取一个名为AAPL.csv的文件，该文件包含了苹果公司的股票数据，然后使用matplotlib库创建一个折线图，展示股票价格的变化。您可以根据需要自定义图表的样式和其他属性。