Python中使用DataFrame绘制散点图 python脚本

很简单，您可以使用pandas和matplotlib库来绘制DataFrame的散点图，代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'x': range(1, 6), 'y': [5, 3, 6, 2, 7]})

# 绘制散点图
plt.scatter(df['x'], df['y'])

# 添加x轴和y轴标签
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')

# 显示图像
plt.show()

以上代码将创建一个DataFrame，该DataFrame包含两列数据x和y，用于绘制散点图。通过`plt.scatter`函数绘制散点图，并使用`plt.xlabel`和`plt.ylabel`函数添加x轴和y轴标签。最后使用`plt.show`函数显示图像。

希望上面的代码能够帮到您！

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python根据csv绘制三维图

你可以使用Python中的pandas库和Matplotlib库来根据CSV文件绘制三维图。首先，你需要导入pandas和Matplotlib库，并读取CSV文件中的数据。你可以使用pandas的read_csv函数来读取CSV文件，并将数据存储在一个DataFrame对象中。然后，你可以从DataFrame对象中提取出X、Y和Z三个坐标轴的数据。

接下来，你可以创建一个Matplotlib的Figure对象和一个Axes3D对象，用于绘制三维图。你可以使用Figure对象的add_subplot方法创建一个三维坐标系，并使用Axes3D对象的scatter方法绘制散点图。最后，你可以使用Axes3D对象的set_xlabel、set_ylabel和set_zlabel方法设置坐标轴的标签，使用set_title方法设置图表的标题，并使用show方法显示图表。

下面是一个示例的Python脚本，用于根据CSV文件绘制三维图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

data = pd.read_csv('data.csv')
X = data\['X'\]
Y = data\['Y'\]
Z = data\['Z'\]

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(X, Y, Z)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
ax.set_title('3D Scatter Plot')

plt.show()

你需要将上述代码中的'data.csv'替换为你实际的CSV文件路径。这段代码将读取CSV文件中的数据，并绘制一个带有X、Y和Z坐标轴的三维散点图。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [怎么利用python根据已知的三列数据绘制三维图？](https://blog.csdn.net/devid008/article/details/130144936)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

3、数据可视化（Matplotlib） 3.1提取分析结果数据到本地（可以编写Python脚本连接Hive）; 3.2使用Matplotlib绘制以下图表： 评分最高的前10部电影的平均评分图表

数据可视化是一种将复杂的数据转化为图形或图像，以便于理解和传达信息的过程。Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，它允许用户创建各种静态、动态图表，包括折线图、柱状图、散点图等。

针对你的需求，首先你需要从Hive中提取评分数据，这通常通过Python的pandas库配合PyHive或者Thrift接口完成。假设你已经获得了评分数据并存储在一个DataFrame `ratings` 中，步骤大致如下：

import pandas as pd
import pyhive
from sqlalchemy import create_engine

# 连接Hive数据库
engine = create_engine('your_hive_connection_string')
conn = pyhive.Connection(host='your_host', port=your_port, database='your_database')

# 执行SQL获取评分数据
sql_query = "SELECT movie_name, average_rating FROM top_movies ORDER BY average_rating DESC LIMIT 10"
df_ratings = pd.read_sql(sql_query, conn)

# 关闭连接
conn.close()

然后，你可以使用Matplotlib中的`pyplot`模块创建一个条形图展示评分最高的前10部电影的平均评分：

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据预处理（如果需要）
top_movies = df_ratings.head(10)
average_ratings = top_movies['average_rating']

# 创建条形图
plt.bar(top_movies.index, average_ratings)
plt.title('评分最高的前10部电影平均评分')
plt.xlabel('电影名称')
plt.ylabel('平均评分')
plt.xticks(rotation=45)  # 标签旋转避免重叠
plt.show()