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()
时间: 2024-01-30 10:02:03 浏览: 24
这段代码是用来读取名为 "birth-rate.csv" 的文件,然后对该数据进行一些处理并绘制核密度估计图。
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" 列的数据作为其参数。
然后,使用 numpy 库的 linspace() 函数生成一个从该数据集中 "2008" 列的最小值到最大值的等差数列 x2,共100个元素。
最后,使用 Matplotlib 库的 plot() 函数绘制核密度估计图。横坐标为 x2,纵坐标为 kde(x2),用蓝色线条表示,线宽为2。并展示了这个图,该图反映了2008年全球出生率的核密度分布情况。
相关问题
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
这三个库都是Python中常用的数据分析和可视化库。其中,NumPy是Python中用于科学计算的基础库,提供了高性能的多维数组和矩阵计算功能。Pandas是基于NumPy的一个数据处理库,提供了高效的数据结构和数据分析工具。Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,提供了各种绘图工具和图表类型,可以用于生成各种静态和动态的图表。
以下是一个简单的例子,展示如何使用这三个库绘制一个柱状图:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建数据
bar_positions = [1, 2, 3, 4]
bar_heights = [1, 2, 3, 4]
# 绘制柱状图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(np.arange(len(bar_positions)), bar_heights)
# 设置x轴标签
ax.set_xticks(np.arange(len(bar_positions)))
ax.set_xticklabels(bar_positions)
# 设置y轴标签
ax.set_ylabel('Bar Heights')
# 设置图表标题
ax.set_title('A Simple Bar Chart')
# 显示图表
plt.show()
```
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
这不是一个问题,这是一段Python代码。这段代码导入了三个Python库:Pandas、NumPy和Matplotlib.pyplot。Pandas库是用于数据处理和分析的工具,NumPy库是用于数值计算的工具,Matplotlib.pyplot库是用于绘图的工具。这段代码的目的是为了在Python中使用这些库。