pandas使用3行7列数据绘制误差图，横坐标为[10, 20, 40, 50, 100, 125, 200]

可以使用pandas中的DataFrame来存储数据，然后使用DataFrame.plot()方法绘制误差图。代码类似这样：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建3行7列数据
data = {'X': [10, 20, 40, 50, 100, 125, 200],
        'Y1': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7],
        'Y2': [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0, 1.2, 1.4],
        'Y3': [0.3, 0.6, 0.9, 1.2, 1.5, 1.8, 2.1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制误差图
df.plot(x='X', y=['Y1', 'Y2', 'Y3'], kind='bar')

# 显示图像
plt.show()

这里绘制了一个包含3组Y值的误差图，横坐标为X。

相关问题

pandas读取4个n行7列的csv数据，分别绘制4幅误差图，横坐标为[10, 20, 40, 50, 100, 125, 200]

可以使用pandas读取csv数据，然后使用matplotlib绘制误差图。示例代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取csv数据
df = pd.read_csv("your_data.csv")

# 获取数据中的横坐标
x = [10, 20, 40, 50, 100, 125, 200]

# 绘制4幅误差图
for i in range(4):
    y = df.iloc[i]
    plt.errorbar(x, y)
    plt.show()

这段代码会读取你的csv文件，然后绘制出横坐标为[10, 20, 40, 50, 100, 125, 200]的4幅误差图。

用pandas处理一个data数据集，绘制数据图，其中横坐标是城市，纵坐标是资金总和，图例是资金

假设 `data` 数据集中包含以下列：`city`（城市名称）、`funds`（资金数额）。可以使用 Pandas 和 Matplotlib 库来处理和绘制数据图。

首先，使用 Pandas 库中的 `groupby()` 方法和 `sum()` 方法对城市进行分组并计算每个城市的资金总和。代码如下：

import pandas as pd

grouped_data = data.groupby('city').sum()

然后，使用 Matplotlib 库中的 `bar()` 方法绘制柱状图。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制柱状图
plt.bar(grouped_data.index, grouped_data['funds'])

# 设置横纵坐标标签和图例
plt.xlabel('City')
plt.ylabel('Total Funds')
plt.legend(['Funds'])

# 显示图形
plt.show()

这段代码将绘制一个柱状图，横坐标是城市名称，纵坐标是资金总和，图例是资金。