import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 划分区间 bins = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 1220] # 获取数据 data1 = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['本年比上一年归母倍数'] data2 = data_forecast_is_stk_bs_rpt_cw_befor_big['本年比上一年归母倍数'] # 统计每个柱子的数据 hist1, edges1 = pd.cut(data1, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) hist2, edges2 = pd.cut(data2, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts1 = hist1.value_counts() counts2 = hist2.value_counts() # 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签 labels = counts1.index.astype(str) # 创建 Figure 对象和两个子图对象 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(18, 6)) # 在第一个子图上绘制柱形图 ax1.bar(labels, counts1) for i, v in enumerate(counts1.values): ax1.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') ax1.set_title('准确数据-本年小于前一年归母倍数（证券）') ax1.set_xlabel('Range') ax1.set_ylabel('Count') # 在第二个子图上绘制柱形图 ax2.bar(labels, counts2) for i, v in enumerate(counts2.values): ax2.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') ax2.set_title('准确数据-本年小于前一年归母倍数（财务）') ax2.set_xlabel('Range') ax2.set_ylabel('Count') # 调整子图的位置和间距 fig.tight_layout() # 显示图表 plt.show() 是左右2个图要合成一个对比图

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') # 筛选需要绘制柱形图的列 col_name = 'score' data = df[col_name] # 自定义每个柱子的统计范围 bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100] # 统计每个柱子的数据 hist, edges = pd.cut(data, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts = hist.value_counts() # 绘制柱形图 plt.bar(counts.index.astype(str), counts.values) # 添加数据标签 for i, v in enumerate(counts.values): plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('Score Distribution') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # 显示图表 plt.show() 画布太小了调大点

import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') # 筛选需要绘制柱形图的列 col_name = 'score' data = df[col_name] # 自定义每个柱子的统计范围 bins = [0, 60, 70, 80, 90, ...

模仿下述代码画出评分与评分人数之间的雷达图import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('C:\\Users\\zwj\\Desktop\\豆瓣读书排行榜-清洗后.xlsx') # 提取评分列数据 plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' ratings = data['评分'] # 绘制直方图 plt.hist(ratings, bins=4, edgecolor='black') plt.xlabel('评分') plt.ylabel('电影数量') plt.title('豆瓣电影评分分布') plt.show()

import pandas as pd import echarts # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('C:\\Users\\zwj\\Desktop\\豆瓣读书排行榜-清洗后.xlsx') # 提取评分和评分人数列数据 ratings = data['评分'] num_of_ratings = data...

怎么把代码的图片保存下来？ import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid') import pandas as pd import numpy as np epsilon = 100 vals_laplace = [np.random.laplace(loc=0, scale=1/epsilon) for x in range(100000)] delta = 1e-5 sigma = np.sqrt(2 * np.log(1.25 / delta)) * 1 / epsilon vals_gauss = [np.random.normal(loc=0, scale=sigma) for x in range(100000)] plt.hist(vals_laplace, bins=50, label='Laplace') plt.hist(vals_gauss, bins=50, alpha=.7, label='Gaussian') plt.legend() plt.show()

你可以使用matplotlib的savefig函数将代码中的图片保存到本地文件系统中。将plt.show()替换为以下代码即可： plt.savefig('histogram.png') 这会将生成的图片保存到当前工作目录下的histogram.png...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/LENOVO/Desktop/air_data.csv') # plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # print(df.describe()) dfnumby=df["FFP_DATE"] df1=dfnumby.dropna() plt.hist(df["FFP_DATE"],bins=np.arange(df["FFP_DATE"].min,df["FFP_DATE"].max,4),density=True) plt.title("各年份入会人数",fontsize=18) plt.xlabel("年份") plt.ylabel("入会人数")

这段代码导入了三个Python库：matplotlib.pyplot，numpy和pandas，并读取了一个名为air_data.csv的CSV文件。这个CSV文件的路径是C:/Users/LENOVO/Desktop/air_data.csv。读取后的数据被存在了一个名为df的pandas数据...

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt columns = data.columns[1:-1] for col in columns: plt.figure() sns.histplot(data[col], bins=50, kde=True, color='skyblue', alpha=0.7, edgecolor='white') plt.title(col) plt.xlabel("Value") plt.ylabel("Frequency")

其中，seaborn 库的 histplot 函数用于绘制直方图，matplotlib 库的 figure 函数用于创建新的图形，title、xlabel 和 ylabel 函数用于添加标题和坐标轴标签。请注意，代码中的 data 变量必须是一...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #（1）读取c:\ecnu_ks\root中的文件student_score.csv中的学生语文、数学、英语三列成绩数据,注意csv文件中的分隔符，且文件中含中文字符 #（2）数据清洗：清除三门课全部缺考的学生，将部分缺考的学生成绩设为0 #（3）数据统计和分析：输入一个总成绩，输出比这个总成绩高的人数。 #（4）绘制出数学成绩各成绩段的饼图并保存为"pie.png"。

import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_csv(r'c:\ecnu_ks\root\student_score.csv', sep=',', encoding='utf-8') # 数据清洗 df = df.dropna(subset=['语文', '数学', '英语'], how='all') # ...

解释这段代码 lm = sns.lmplot(x = 'Age',y = 'Fare',data = titanic,hue = 'Sex' , fit_reg=False) #创建绘图 lm.set(title = 'Fare x Age') #设置标题 axes = lm.axes #获取axes对象并对其进行调整 axes[0,0].set_ylim(-5,) axes[0,0].set_xlim(-5,85) plt.show() #绘制一个展示船票价格的直方图 df = titanic.Fare.sort_values(ascending=False)# 将值从顶部到最小值排序，并对前5项进行切片 print(df) binsVal = np.arange(0,600,10)# 使用numpy创建存储箱间隔 print(binsVal)# 创建绘图 plt.hist(df,bins= binsVal) plt.xlabel("Fare") # 设置标题和标签 plt.ylabel('Frequency') plt.title("Fare Payed Histrogram") plt.show() import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns pd.set_option('display.width',1000) url = 'train.csv' titanic = pd.read_csv(url) print(titanic.head()) result_plot = train.hist(bins=50, figsize=(14, 12)) # 找到类别都为0 的 cond_0 = y == 0 cond_1 = y == 1 #获取到类别为0的Pclass的数据 az = plt.subplot(1,1,1) X['Pclass'][cond_0].plot(kind='hist',bins=100,density = True) X['Pclass'][cond_1].plot(kind='hist',bins=10,density = True,alpha = 0.8) az.set_title("乘客等级") plt.show()

3. 使用matplotlib库中的hist函数绘制了一个展示船票价格分布情况的直方图，其中bins参数表示将数据分为多少个区间，从而确定直方图的宽度。 4. 使用pandas库中的read_csv函数读取数据集。 5. 使用pandas库中的...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据文件 data = pd.read_excel('关键词-数据.xls') # 统计帖子数量并进行可视化展示 keyword_counts = data['关键词'].value_counts() plt.bar(keyword_counts.index, keyword_counts.values) plt.xlabel('关键词') plt.ylabel('帖子数量') plt.title('不同关键词下的帖子数量') plt.xticks(rotation=45) plt.show() # 分析点赞数、收藏数和评论数的分布情况 likes = data['点赞'] collects = data['收藏'] comments = data['评论数'] fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4)) axes[0].hist(likes, bins=20) axes[0].set_xlabel('点赞数') axes[0].set_ylabel('帖子数量') axes[0].set_title('点赞数分布') axes[1].hist(collects, bins=20) axes[1].set_xlabel('收藏数') axes[1].set_ylabel('帖子数量') axes[1].set_title('收藏数分布') axes[2].hist(comments, bins=20) axes[2].set_xlabel('评论数') axes[2].set_ylabel('帖子数量') axes[2].set_title('评论数分布') plt.tight_layout() plt.show() # 分析帖子发布时间的分布情况 data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) data['月份'] = data['日期'].dt.month month_counts = data['月份'].value_counts().sort_index() plt.plot(month_counts.index, month_counts.values) plt.xlabel('月份') plt.ylabel('帖子数量') plt.title('帖子按月份的发布数量变化') plt.xticks(range(1, 13)) plt.show()

这段代码主要是对关键词数据进行分析和可视化展示。首先，通过读取Excel文件，获取...这段代码使用了pandas库和matplotlib库进行数据处理和可视化。你可以根据自己的需求修改代码或添加其他分析方法和图表展示方式。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据分析 df = pd.read_csv('iris.csv', skiprows=[0], names=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']) print(df.info()) print(df.describe()) print(df.isnull().sum()) # 随机抽取数据 train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.3) train_data.to_csv('train_data.csv', index=False) test_data.to_csv('test_data.csv', index=False) # 数据可视化 df.plot(x='class', y=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'], kind='line', title='Line Plot', figsize=(10, 5)) df.hist(bins=10, figsize=(10, 5)) df.plot(x='petal_length', y='petal_width', kind='scatter', title='Scatter Plot', figsize=(10, 5)) plt.show()

这段代码是使用 Python 中的 pandas, matplotlib 和 sklearn 库对鸢尾花数据集进行了一些数据分析和可视化。首先，通过 pandas 库读取了一个名为 iris.csv 的数据文件，该文件包含了鸢尾花的一些观测数据。然后...

数据来源见下图（注意要设置随机种子为42。） import pandas as pd import numpy as np import seaborn as s sns import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(42 N=5000 x np.random.normal(2,1,N) y np.random.normal(2,1,N) df=pd.DataFrame({'x':x,'y':y}) 2）绘制与下面的样图相同的数据图（矩形表示的二维统计直方图。X轴是由-4到8，间距2，Y轴一样。）数据变多很多，颜色从蓝一直到红，而且中间的那些颜色方块例如浅绿，黄色和橙色也要显现

plt.hist2d(x, y, bins=[np.arange(-4, 10, 2), np.arange(-4, 10, 2)], cmap='YlOrBr') # 添加颜色条 cbar = plt.colorbar() cbar.ax.set_ylabel('Counts', rotation=270) # 添加标题和轴标签 plt.title('2D ...

pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 1 fields in line 49, saw 2以下代码出现错误import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np #将数据框命名为titanic titanic = pd.read_csv('train.csv') #将PassengerId设置为索引 titanic = titanic.set_index('PassengerId') #绘制一个展示男女乘客比例的扇形图 Male = (titanic.Sex == 'male').sum() Female = (titanic.Sex == 'female').sum() proportions = [Male,Female] plt.pie(proportions, labels=['Male','Female'],shadow=True, autopct='%1.1f%%',startangle=90,explode=(0.15,0)) plt.axis('equal') plt.title('Sex Proportion') plt.tight_layout() plt.show() #绘制一个展示船票Fare, 与乘客年龄和性别的散点图 lm = sns.lmplot(x='Age',y='Fare', data=titanic,hue='Sex',fit_reg=False) lm.set(title='Fare x Age') #设置坐标轴取值范围 axes = lm.axes axes[0,0].set_ylim(-5,) axes[0,0].set_xlim(-5,85) #有多少人生还？ titanic.Survived.sum() #绘制一个展示船票价格的直方图 df = titanic.Fare.sort_values(ascending = False) plt.hist(df,bins = (np.arange(0,600,10))) plt.xlabel('Fare') plt.ylabel('Frequency') plt.title('Fare Payed Histrogram') plt.show()

在这种情况下，pandas尝试将该行解析为DataFrame的一行，但是由于该行不符合所期望的格式，因此会出现解析错误。要解决这个错误，你需要检查文件的第49行，看看它的格式是否正确。你可以打开文件并查看该行，或者...

import pandas as pd from snownlp import SnowNLP import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv("评论1.csv", lineterminator='\n') data["semiscore"] = data['评论内容'].apply(lambda x: SnowNLP(x).sentiments) data['semilabel'] = data["semiscore"].apply(lambda x: 1 if x > 0.5 else -1) plt.hist(data["semiscore"], bins=np.arange(0, 1.01, 0.01), label="semisocre", color="#ff9999") plt.xlabel("semiscore") plt.ylabel("number") plt.title("The semi-score of comment") plt.show() semilabel = data["semilabel"].value_counts() plt.bar(semilabel.index, semilabel.values, tick_label=semilabel.index, color='#90EE90') plt.xlabel("semislabel") plt.ylabel("number") plt.title("The semi-label of comment") plt.show()代码报错TypeError: object of type 'float' has no len()

2. 在第 5 行代码中，你使用了 SnowNLP 库来计算评论的情感分数，并将结果存储在 semiscore 列中。然后，在第 6 行代码中，你使用了 apply 函数来根据情感分数将评论标记为正面或负面（1 表示正面，-1 ...

# 划分区间 bins = [0,1,2,3,4,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,60,70,80,90,100,1220] data = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['本年比上一年归母倍数'] # 统计每个柱子的数据 hist, edges = pd.cut(data, bins=bins, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts = hist.value_counts() # 按照 hist 的顺序重新排序 counts counts = counts.reindex(hist.cat.categories) # 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签 labels = counts.index.astype(str) fig, ax = plt.subplots(figsize=(18, 6)) # 绘制柱形图 plt.bar(labels, counts) # 添加数据标签 for i, v in enumerate(counts.values): plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('准确数据-本年小于前一年归母倍数') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # 显示图表 plt.show() # 划分区间 bins1 = [0,1,2,3,4,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,60,70,80,90,100,1220] data1 = data_forecast_is_stk_bs_rpt_cw_befor_big['本年比上一年归母倍数'] # 统计每个柱子的数据 hist1, edges1 = pd.cut(data1, bins=bins1, right=False, include_lowest=True, retbins=True) counts1 = hist1.value_counts() # 按照 hist 的顺序重新排序 counts counts1 = counts1.reindex(hist.cat.categories) # 按照 bins 的顺序给每个柱子指定标签 labels1 = counts1.index.astype(str) fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(18, 6)) # 绘制柱形图 plt.bar(labels, counts) # 添加数据标签 for i, v in enumerate(counts.values): plt.text(i, v, str(v), ha='center', va='bottom') # 设置图表标题和坐标轴标签 plt.title('准确数据-本年小于前一年归母倍数') plt.xlabel('Range') plt.ylabel('Count') # 显示图表 plt.show() 把这2个柱形图做成1个对比柱形图

bins = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 1220] # 获取数据 data1 = data_forecast_is_stk_bs_rpt_zq_befor_big['本年比上一年归母倍数'] data2 = data_forecast_is_...

请修改这段代码使其正确。import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(121) plt.hist(df['age'],bins=range(0,101,5)) plt.title("年龄直方图") plt.xlabel("年龄") plt.ylabel("个数") plt.subplot(122) plt.plot(df.groupby(pd.cut(df['age'],range(0, 101, 5)))['age'].count()) plt.title("年龄曲线图") plt.xlabel("年龄") plt.ylabel("频率") plt.savefig('20201208041006age.png') plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax1.hist(df['age'], bins=range(0, 101, 5)) ax1.set_title('年龄直方图') ax1.set_xlabel('年龄'...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt file=pd.read_csv(r'D:\pythonProject\winequality-white.csv',delimiter=';') df = file def plot_hist(df1): feature_names = df1.columns[:-1] fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=4, figsize=(20, 15)) for i, feature_name in enumerate(feature_names): n, bins, patches = axs.flatten()[i].hist(df1[feature_name], bins=50, alpha=0.7,color='steelblue', edgecolor='black', linewidth=1.5) axs.flatten()[i].set_title(feature_name, fontsize=20) axs.flatten()[i].set_xlabel(feature_name, fontsize=15) axs.flatten()[i].set_ylabel('Count', fontsize=15) axs.flatten()[i].tick_params(axis='both', labelsize=12) for patch in patches: patch.set_linewidth(2) patch.set_edgecolor('black') plt.tight_layout() plt.savefig(r'D:\pythonProject\hist.png') plt.show() plot_hist(df)请详细地解释上述代码

1. 导入了 pandas 和 matplotlib.pyplot 两个库。 2. 读取名为 "winequality-white.csv" 的文件，将其转换成 pandas 的 DataFrame 对象 file。 3. 将 file 复制到名为 df 的新变量中。 4. 定义了函数 plot_...

import pandas as pd import openpyxl # import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('./处理过的训练集/987027.xlsx') # 选择需要读取的工作表 ws = wb['Sheet1'] # 读取第一列第二行之后的数据 data = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, min_col=1, values_only=True): data.append(row[0]) # 打印读取的数据 # print(data) # # 将浮点型数据按照等宽离散化的方法转化为离散型数据 # bin_edges = np.linspace(min(data), max(data), num=10) # discretized_data = np.digitize(data, bin_edges) # # 打印转化后的数据 # print(discretized_data) # 假设数据共有N个点，采样周期为0.25秒 N = len(data) t = np.arange(N) * 0.25 # labels2 = pd.cut(t, bins=10, labels=False) #组合时间序列和采样值 data1 = np.column_stack((t,data)) print(data1[:10]) # 打印前10行数据 # train_test_split函数用于将数据集划分为训练集和测试集，其中test_size参数指定了测试集所占的比例， # random_state参数指定了随机种子，以保证每次划分的结果相同。 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data1[:, :-1], data1[:, -1], test_size=0.2, random_state=42) clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=0) clf.fit(X_train, y_train) clf.predict([[0,0,0,0]]) clf.score(X_train, y_train)报错ValueError: X has 2 features, but AdaBoostClassifier is expecting 1 features as input.

import pandas as pd import openpyxl import numpy as np from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('music_message_4.csv', header=None) # 对收藏数取对数 dom = [] for i in df[3]: dom.append(np.log(int(i.replace('万', '0000')))) df['collection'] = dom # 设置图片显示属性,字体及大小 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STXihei'] plt.rcParams['font.size'] = 12 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置图片显示属性 fig = plt.figure(figsize=(16, 8), dpi=80) ax = plt.subplot(1, 1, 1) ax.patch.set_color('white') # 设置坐标轴属性 lines = plt.gca() # 设置坐标轴颜色 lines.spines['right'].set_color('none') lines.spines['top'].set_color('none') lines.spines['left'].set_color((64/255, 64/255, 64/255)) lines.spines['bottom'].set_color((64/255, 64/255, 64/255)) lines.xaxis.set_ticks_position('none') lines.yaxis.set_ticks_position('none') # 绘制直方图,设置直方图颜色 ax.hist(df['collection'], bins=30, alpha=0.7, color=(21/255, 47/255, 71/255)) ax.set_title('华语歌单收藏数量分布情况', fontsize=20) # 显示图片 plt.show()

首先，它使用 pandas 库的 read_csv 函数读取名为 music_message_4.csv 的文件，并将其存储在名为 df 的 DataFrame 中。然后，它对该 DataFrame 中的第三列进行处理，将收藏数量转换为对数形式，并将结果存储...

相关推荐

Python实战：pandas、Matplotlib、爬虫库request与bs4详解

Pandas数据合并与重塑：pd.concat深度解析

Pandas & Matplotlib：服务器日志分析与数据优化实战

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt columns = data.columns[1:-1] for col in columns: plt.figure() sns.histplot(data[col], bins=50, kde=True, color='skyblue', alpha=0.7, edgecolor='white') plt.title(col) plt.xlabel("Value") plt.ylabel("Frequency")

最新推荐

VB+ACCESS大型机房学生上机管理系统(源代码+系统)(2024n5).7z

RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

管理建模和仿真的文件

Keil uVision5全面精通指南

flink提交给yarn19个全量同步MYsqlCDC的作业，flink的配置参数怎样设置

PHP博客旅游的探索之旅

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【单片机编程实战】：掌握流水灯与音乐盒同步控制的高级技巧

java 号码后四位用‘xxxx’脱敏

Arachne:实现UDP RIPv2协议的Java路由库