import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from PythonTsa.SimulSBM import simulSBM x = simulSBM(seed = 1357, fig = False) y = simulSBM(seed = 357, fig = False) z = simulSBM(seed = 3571, fig = False) # if seed is fixed, the same SBM is reproduced. # if fig = True, a SBM plot is automatically generated. xyz = pd.DataFrame({'SBM1': x, 'SBM2': y, 'SBM3': z}) xyz.plot(style = ['-', '--', ':']) plt.xlabel('Time $t$') plt.ylabel('Standard Brownian Motion')转换为R

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 fig= plt.figure(figsize=(30, 25), dpi=300) ax1= fig.add_subplot(131) # 读取数据 df = pd.read_excel("test_Fd.xlsx") 把Fendmc是140-160马力四轮驱动动力换挡拖拉机查找出来

你可以使用 Pandas 的 loc 函数来筛选符合条件的数据，代码如下： python df.loc[(df['Fendmc'] == '140-160马力四轮驱动动力换挡拖拉机')] 其中，df['Fendmc'] 表示选取数据表中名为 Fendmc 的列，== ...

def dataSorting(): import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('house unit price.xlsx') grouped = df.groupby('MSZoning')['unitPrice'].mean().sort_values(ascending=False) fig, ax=plt.subplots(figsize=(8,6)) ax.bar(grouped.index, grouped.values, color='blue') ax.set_title('Average Unit Price by MSZoning', fontsize=16) ax.set_xlabel('MSZoning', fontsize=14) ax.set_ylabel('Average Unit Price', fontsize=14) ax.set_xticklabels(['C','FV','NA','RH','RL','RM'], fontsize=12) plt.savefig('house unit price.png', dpi=300) plt.show() def dataGroup(): import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel('house unit price.xlsx') grouped = df.groupby('YrSold')['unitPrice'].mean() plt.bar(grouped.index.astype(str), grouped.values, color='green') plt.xlabel('Year Sold') plt.ylabel('Unit Price') plt.xticks(rotation=45) plt.title('Average Unit Price by Year Sold') plt.savefig('house year unit price.png', dpi=300) plt.show()请详细说明以上程序涉及到所有知识点

3. 数据可视化：使用 matplotlib 库中的 bar() 函数绘制条形图，设置图表属性如标题、轴标签、刻度标签等，并使用 savefig() 函数保存图表为图片。 4. 函数定义和调用：定义两个函数 dataSorting() 和 dataGroup()...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据文件 df = pd.read_csv('TemperatureSales.csv') # 分组并计算总销售额 grouped = df.groupby('temperature_range')['total_sales'].sum() # 绘制饼图 fig, ax = plt.subplots() ax.pie(grouped, labels=grouped.index, autopct='%1.1f%%') ax.set_title('Sales by Temperature Range') plt.show()

这段代码是用 Python 的 pandas 和 matplotlib 库读取一个名为 TemperatureSales.csv 的数据文件，然后对数据进行分组并计算每组的总销售额。最后使用 matplotlib 库绘制了一个饼图展示销售额占比情况。具体来说，...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取csv文件 data = pd.read_csv('车辆：274序：4结果数据.csv') # 获取x轴和y轴数据列 x = data['本车y坐标'] y = data['本车x坐标'] # 绘制折线图 plt.plot(x, y) # 设置图表标题和轴标签 plt.title('数据分析') plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y轴') # 显示图表 plt.show()我生成的图表中，轴、数据分析这几个字无法显示

import matplotlib.pyplot as plt # 读取csv文件 data = pd.read_csv('车辆：274序：4结果数据.csv') # 获取x轴和y轴数据列 x = data['本车y坐标'] y = data['本车x坐标'] # 创建一个图表对象 fig, ax = plt....

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取csv文件 df = pd.read_csv('廊坊23年5月天气.csv') # 获取最高气温和最低气温 max_temp = df['最高气温'] min_temp = df['最低气温'] # 绘制最高气温柱状图 fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6)) plt.bar(df['日期'], max_temp, color='red') plt.title('最高气温') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('温度') plt.xticks(rotation=45) plt.show()修正y轴，使最高气温从大向小排列

import matplotlib.pyplot as plt # 读取csv文件 df = pd.read_csv('廊坊23年5月天气.csv') # 获取最高气温和最低气温 max_temp = df['最高气温'] min_temp = df['最低气温'] # 对最高气温进行排序 max_temp_...

import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] X = data.drop(['y'], axis=1) print('输出新的特征集数据***') print(x.head()) 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) data = np.random.rand(42, 42) data_flattened = data.flatten(data)

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') fig = plt....

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 matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力及以上四轮驱动拖拉机新.xlsx') fig = plt.figure(figsize=(200, 60), dpi=300) # 绘制箱线图 plt.boxplot([df['sale']],labels=[df['Factory_jijxh']], whis=3) # 显示图形 plt.show() 怎么修改

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 # 读取数据 df = pd.read_excel('200马力及以上四轮驱动拖拉机新.xlsx') # 绘制箱线图 fig ...

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 numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply2.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) fig, ax = plt.subplots(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}, ax=ax) plt.show()能否使x轴xian折叠成多行显示，这样使图不至于很长

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from seaborn import FacetGrid df=pd.read_excel("./tmp_apply2.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv...

# 导入包 import pandas as pd import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False mpl.use('TkAgg') # 导入数据 df = pd.read_csv(r'C:\Users\F\Desktop\3变量\data/CS2_35.csv') df_coor = df.corr() print(df_coor) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6),facecolor='w') # 指定颜色带的色系 sns.heatmap(df.corr(),annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues", fmt='.3g') plt.title('CS2_38') plt.show() fig.savefig('./df_corr.png',bbox_inches='tight',transparent=True)，帮我解释下这个代码用的方法和原理

5. 输出和保存热力图：使用 matplotlib 库的 subplots() 函数生成一个图像窗口，使用 plt.title() 函数设置图像标题，最后使用 plt.show() 函数输出图像并使用 fig.savefig() 函数保存图像到本地磁盘。总的来说，...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pandas_profiling import ProfileReport from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler data=pd.read_csv('H:/analysis_results/mean_HN.csv') columns=['folder', 'volume', 'convex_volume', 'surface_area','length','max_width', 'max_depth'] data.head() values=data.iloc[:,1:7] correlation=values.corr() fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,10)) sns.heatmap(correlation,annot=True,annot_kws={'size':16},cmap='Reds',square=True,ax=ax) sns.pairplot(data,hue='folder') plt.show()出现报错import pandas_profiling is going to be deprecated by April 1st. Please use import ydata_profiling instead. from pandas_profiling import ProfileReport，如何修改

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from ydata_profiling import ProfileReport from sklearn import datasets from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.decomposition ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 读取股票数据 df = pd.read_csv('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/a1.csv') # 统计性描述 print(df.describe()) # 绘制K线图 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(df['date'], df['close'], label='Close') ax.plot(df['date'], df['open'], label='Open') ax.plot(df['date'], df['high'], label='High') ax.plot(df['date'], df['low'], label='Low') ax.legend() ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Price') ax.set_title('603826坤彩科技') plt.savefig('a1.jpg') plt.show()横坐标如何显示出相应的日期

import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.dates as mdates plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 设置字体 # 读取股票数据 df = pd.read_csv('E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/a1.csv') # ...

Java-美妆神域_3rm1m18i_221-wx.zip

51单片机的温度监测与控制（温控风扇）

电赛案例，C++简单的智能家居系统，其中包含了温度监测、光照控制和报警系

电赛案例，C++简单的智能家居系统，其中包含了温度监测、光照控制和报警系统。该系统可以：监控室内温度：当温度超过设定阈值时，触发警报。自动调节光照：根据光线传感器的值自动调节LED灯的亮度。入侵检测：通过红外传感器检测入侵，并触发警报。

相关推荐

matplotlib.pyplot画图并导出保存的实例

matplotlib-3.3.4.tar.gz

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

Java-美妆神域_3rm1m18i_221-wx.zip

51单片机的温度监测与控制（温控风扇）

电赛案例，C++简单的智能家居系统，其中包含了温度监测、光照控制和报警系

最新推荐

Java-美妆神域_3rm1m18i_221-wx.zip

51单片机的温度监测与控制（温控风扇）

电赛案例，C++简单的智能家居系统，其中包含了温度监测、光照控制和报警系

JavaScript实现的高效pomodoro时钟教程

管理建模和仿真的文件

【WebLogic客户端兼容性提升秘籍】：一站式解决方案与实战案例

使用jupyter读取文件“近5年考试人数.csv”，绘制近5年高考及考研人数发展趋势图，数据如下（单位：万人）。

CMake 3.25.3版本发布：程序员必备构建工具

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率