import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('weather1.csv') plt.plot(df['小时'],df['温度']) plt.show()

时间: 2024-01-23 14:02:36 浏览: 135
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pandas-stubs-1.2.0.36.tar.gz

这是一段 Python 代码，它使用 Pandas 和 Matplotlib 库来绘制一个天气数据的折线图。它首先从名为 "weather1.csv" 的 CSV 文件中读取数据，然后将 "小时" 和 "温度" 列分别用作 X 轴和 Y 轴，绘制出折线图。最后，使用 plt.show() 函数显示图形。
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 假设已经从串口读取到一系列数据 data = np.random.rand(100) # 创建折线图 plt.plot(data) plt.title('Serial Data Plot') plt.xlabel('Sample Number') ...
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Python实战：pandas、Matplotlib、爬虫库request与bs4详解

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(list_0) # 绘制平方数列表 plt.show() - 图形格式化，如设置坐标轴标签、标题等： python plt.xlabel('X-axis Label') plt.ylabel('Y-axis Label') plt....

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

当你在 Python 中使用 import pandas as pd 和 import matplotlib.pyplot as plt 这两行代码时，你在导入两个非常常用的库： 1. **pandas**: Pandas 是一个强大的数据处理库，用于操作和分析结构化数据，例如 ...

分析下列代码：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") year_count = data.groupby(by="年份")["年份"].count() data['年份'] = pd.to_numeric(data['年份'], errors='coerce') plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.plot(year_count.index, year_count.values) plt.title("电影年份发展折线图") plt.xlabel("年份") plt.ylabel("数量") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False year_count = data['国家'].value_counts() plt.bar(year_count.index, year_count.values) plt.title("各个国家电影数量") plt.xlabel("国家") plt.ylabel("电影数量") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False type_count = data["类型"].value_counts() plt.pie(type_count,labels=type_count.index,pctdistance=0.8,autopct='%1.1f%%',explode=[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.01]) plt.figure(figsize=(20,6.5)) plt.title("电影主要类型分布图") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") scores = data["排名"].values votes = data["评价人数"].values plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.scatter(scores, votes) plt.title("排名与评价人数散点图") plt.xlabel("排名") plt.ylabel("评价人数") plt.show()

在代码中使用了 pandas 库对 Excel 数据进行读取和处理，使用了 matplotlib 库来绘制各种图表。 第一个代码块绘制了电影年份的发展折线图，其中先对年份进行了分组统计，然后使用 plot 函数将结果绘制出来。 第二...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel("C:\Users\MECHREEVO\Desktop\sj.xlsx", sheet_name='Sheet1') plt.plot(df['A1'], df['B1']) plt.show()解码器无法解码2-3字节的字节是什么原因？

这个错误通常是由于文件路径中包含非 ASCII 字符而导致的。...df = pd.read_excel(r"C:\Users\MECHREEVO\Desktop\sj.xlsx", sheet_name='Sheet1') 这样做可以避免因为转义字符而产生的问题。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv' names = ['Time', 'Flow'] data = pd.read_csv(file_name, names =names) start_index = 0 end_index = 1000 fig, ax = plt.subplots() plt.xlim(0, 10) time = np.arange(start_index, end_index) ax.set_xlabel('Time(s)') ax.set_ylabel('Flow(L/s)') ax.set_title('Breath Waveform ') plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv' names = ['Time', 'Flow'] data = pd.read_csv(file_name, names =names) start_index = 0 end_index = 1000 fig...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose5.xlsx', usecols=[0,1, 2, 3, 4, 5], index_col=0, parse_dates=True) # 计算涨跌幅 change = df.pct_change() # 绘制图表 change.plot() plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Change') plt.title('Stock Prices Change') plt.legend(loc='upper left') plt.autoscale(enable=True, axis='x', tight=True) plt.show()修改图片大小

import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_excel('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose5.xlsx', usecols=[0,1, 2, 3, 4, 5], index_col=0, parse_dates=True) # 计算涨跌幅 change ...

import pandas as pd timesalary = pd.read_csv("mxdata.txt") import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pylab as pyl plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() feature_cols = ['温度'] X = timesalary[feature_cols] y = timesalary.销售量 model.fit(X,y) plt.scatter(timesalary.温度, timesalary.销售量) plt.plot(timesalary.温度, model.predict(X) , color='blue') pyl.title("模型方程：y="+str(model.coef_[0])+"x+"+str(model.intercept_)) plt.xlabel('温度/摄氏度') plt.ylabel('销售量/个') plt.savefig('yuce.png') plt.show() print("截距与斜率:",model.intercept_,model.coef_) print("该线性回归方程组公式为：y="+str(model.coef_[0])+"x+"+str(model.intercept_))详细解释代码

首先使用 Pandas 库读取一个名为 "mxdata.txt" 的 CSV 文件，并将其存储在名为 timesalary 的数据帧中。接下来，使用 Matplotlib 库和 Sklearn 库中的 LinearRegression 模块对数据进行可视化和建模。 在这个例子...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r'D:\python dormwork\A、B、C互联网公司人员构成数据.xlsx') edu_counts = df.groupby('学历').size() edu_counts.plot(kind='bar') plt.title('A公司不同学历层次人员数据') plt.xlabel('学历') plt.ylabel('人数') plt.show()

具体来说，代码中的pd.read_excel()函数用来读取Excel文件，df.groupby()函数用来对数据进行分组，size()函数用来统计每组数据的数量，plot()函数用来绘制柱状图，plt.title()函数用来设置图表标题，plt....

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.utils import shuffle from sklearn.preprocessing import scale df = pd.read_csv("C:\\boston.csv",header=0) ds = df.values from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() X = boston.data y = boston.target from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)), Dense(64, activation='relu'), Dense(64, activation='relu'), Dense(1) ]) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(X_train, y_train, validation_split=0.1, epochs=100, batch_size=32) from sklearn.metrics import mean_squared_error y_pred = model.predict(x_test)mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)print('MSE:’, mse) import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(history.history['accuracy'], label='train') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='validation') plt.legend() plt.show()

df = pd.read_csv("C:\\boston.csv",header=0) ds = df.values 接着，从sklearn.datasets模块中加载波士顿房价数据集，并将其分为训练集和测试集： from sklearn.datasets import load_boston boston = ...

解释一下这段代码import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties df = pd.read_csv(data1.csv", encoding="gbk", delimiter=",") A = df.iloc[:,0] D = df.iloc[:,3] E = df.iloc[:,4]/120 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.plot(A, D, color='red', linestyle='-', linewidth=2, label='D数据') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('销售额') plt.title('A列和D列数据关联折线图') plt.plot(A, E, color='green', linestyle='--', linewidth=2, label='E数据') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('销售额（除以120）') plt.title('A列和E列数据关联折线图') plt.legend(loc='best') plt.show()

这段代码是一个Python脚本，它使用pandas和matplotlib库来读取一个名为"data1.csv"的csv文件，并将其中的数据用两个折线图进行可视化展示。 首先，该脚本导入了三个库：pandas用于读取数据，matplotlib.pyplot用于...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_csv("avgHgt.csv") x_values = range(7,19) plt.xticks(range(7,19)) plt.plot(x_values, df['CHeight'],label='A国男孩身高') plt.plot(x_values, df['JHeight'],label='B国男孩身高') plt.title('AB两国7-12岁男孩身高图') plt.xlabel('年龄/岁') plt.ylabel('身高/厘米') plt.legend() plt.show()解释代码

接着使用 pandas 库读取名为 avgHgt.csv 的数据文件，用 range(7,19) 和 plt.xticks() 设置 x 轴刻度值，并用 plt.plot() 绘制 A 国男孩身高和 B 国男孩身高的折线图。然后用 plt.title() 设置图表的标题，用 plt....

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_csv('merged_sentiment_idx.csv', parse_dates=['created_time']) df.set_index(df.created_time, inplace=True) df = df.loc['2017-4-15':'2018-4-15'] fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx() ax1.plot(df.index, df['BI_MA'], color='#1F77B4', linestyle=':') ax2.plot(df.index, df['close'], color='#4B73B1') ax1.set_xlabel('日期') ax1.set_ylabel('BI指标') ax2.set_ylabel('上证指数') plt.show()

这是一个使用Pandas、Numpy、Matplotlib库进行数据分析和可视化的Python代码。首先，从'merged_sentiment_idx.csv'文件中读取数据并设置时间戳为索引，然后选择了2017年4月15日至2018年4月15日的数据。接着，使用...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.mlab as mlab plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False birth_data = pd.read_csv('data/birth-rate.csv') birth_data.dropna(subset=['2008'], inplace=True) kde = mlab.GaussianKDE(birth_data['2008']) x2 = np.linspace(birth_data['2008'].min(), birth_data['2008'].max(), 100) # print(x2) # print(kde(x2)) plt.plot(x2, kde(x2), 'b', lw=2) plt.show()

首先，利用 Pandas 库的 read_csv() 函数读取该文件，并将该数据集中 "2008" 列中含有缺失值的行删除。 接着，使用 Matplotlib 库的 mlab 模块中的 GaussianKDE() 函数创建一维高斯核密度估计对象 kde，并将 "2008...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def draw_plot(list): plt.plot(list['director_name'],list['movie_facebook_likes']) plt.show() if __name__ == "__main__": data = pd.read_csv('../data/movie.csv') data['director_name'].describe() plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False draw_plot(data) print(data)

- pd.read_csv()：读取 CSV 文件内容为 Pandas 数据帧。 - data['director_name'].describe()：输出导演名字的统计信息。 - plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]：设置字体为中文。 - plt.rcParams...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt dates=pd.date_range(start='20230607',end='20230609',freq='D') a=[32,35,31] df=(a ,index=dates,columns=['temperatures','wind','pm2.5'])改进这段代码

import matplotlib.pyplot as plt # 使用dates创建索引，温度存储为列表 dates=pd.date_range(start='20230607',end='20230609',freq='D') temperature=[32, 35, 31] # 使用pd.DataFrame函数创建DataFrame df = ...

import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt from netCDF4 import Dataset import cartopy.crs as ccrs#投影方式 import cartopy.feature as cfeature import cartopy.io.shapereader as shpreader import numpy as np import pandas as pd from matplotlib.font_manager import fontManager da=pd.read_csv(r'E:\python11\STATION_58237.txt',sep='\s+') print(da) tem=da['TEM'] #print(tem.shape) rhu=da['RHU'] tem_ave=[] for i in range(0,24): tem_data=tem[i:147:24] print(tem_data) tem_ave[i]=np.mean(tem_data) print(tem_ave) plt.plot(tem_ave)帮我改一下

import matplotlib.pyplot as plt from netCDF4 import Dataset import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature import cartopy.io.shapereader as shpreader import numpy as np import ...

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 读取数据data = pd.read_csv('japan_real_estate_prices.csv')# 绘制折线图plt.plot(data['年份'], data['房价指数'], marker='o')# 添加标题和标签plt.title('日本房地产价格走势')plt.xlabel('年份')plt.ylabel('房价指数')# 显示图形plt.show()出现了UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc4 in position 0: invalid continuation byte 如何解决

import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据，并指定编码格式为gbk data = pd.read_csv('japan_real_estate_prices.csv', encoding='gbk') # 绘制折线图 plt.plot(data['年份'], data['房价指数'], marker='o') ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel("titanic.xls') survive_o - df['pclass'][df['survived']--8],value_counts()survive_1 = df['pclass'][df['survived']==1].value_counts()df2-pd.DataFrame({"获救”：survive_1,'未获救'：survive_0})df2.plot(kind="bar',stacked=True) plt.title('不同等级脸位的获教比例”) plt.show()分析这串代码

代码首先引入了 pandas 和 matplotlib.pyplot 两个库，然后读取了一个名为 "titanic.xls" 的 Excel 文件，并将其存储在一个名为 df 的 pandas 数据框中。 接下来，代码通过 df['pclass'][df['survived']==0].value_...

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