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
时间: 2023-08-14 17:03:46 浏览: 53
您好!要使最高气温从大向小排列,可以先对最高气温进行排序,然后再绘制柱状图。代码示例如下:
```python
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']
# 对最高气温进行排序
max_temp_sorted = sorted(max_temp, reverse=True)
# 绘制最高气温柱状图
fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
plt.bar(df['日期'], max_temp_sorted, color='red')
plt.title('最高气温')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('温度')
plt.xticks(rotation=45)
# 修正y轴,使最高气温从大向小排列
plt.ylim(max(max_temp_sorted), min(max_temp_sorted))
plt.show()
```
在代码中,我们使用了sorted函数对最高气温进行排序,将排序后的最高气温用plt.bar绘制成柱状图,并使用plt.ylim修正y轴,使最高气温从大向小排列。
希望这个回答能够帮到您!
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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import seaborn as sns df=pd.read_csv("heart.csv")
这段代码是在Python中使用pandas和matplotlib库读取一个名为"heart.csv"的数据文件,并将其存储在名为df的变量中。然后,使用%matplotlib inline命令将图形内嵌到Notebook中,并使用seaborn库中的sns命令设置图形样式。这段代码的目的是为了准备数据以进行数据可视化和分析。
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取 CSV 文件并转换为 DataFrame 对象 df = pd.read_csv('pyechart.csv') data = df.values # 绘制热力图 plt.imshow(data, cmap='coolwarm') # 设置x轴和y轴标签 plt.xlabel('Point Index') plt.ylabel('Point Index') # 显示颜色条 plt.colorbar() # 显示图像 plt.show() # 打印 DataFrame 对象修改代码指定图名
您可以使用 `plt.title()` 函数来指定图名,修改后的代码如下所示:
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取 CSV 文件并转换为 DataFrame 对象
df = pd.read_csv('pyechart.csv')
data = df.values
# 绘制热力图
plt.imshow(data, cmap='coolwarm')
# 设置 x 轴和 y 轴标签
plt.xlabel('Point Index')
plt.ylabel('Point Index')
# 显示颜色条
plt.colorbar()
# 指定图名
plt.title('Heatmap of Pyechart')
# 显示图像
plt.show()
# 打印 DataFrame 对象
print(df)
```
请注意,您需要将 `Heatmap of Pyechart` 替换成您想要的图名。