ticker.MultipleLocator
时间: 2024-06-05 11:11:27 浏览: 6
`ticker.MultipleLocator` 是 Matplotlib 库中的一个类,用于设置坐标轴刻度线的位置。它可以将刻度线的位置设置为指定的基数的倍数。例如,如果将 `MultipleLocator(5)` 应用于 x 轴,则刻度线将出现在 5 的倍数处,即 5、10、15、20 等处。常见的用法是在绘制柱状图时,将 x 轴的刻度线设置为整数倍数,使图表更加整齐。
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ind=[re.search('星期六|星期日',str(i)) !=None for i in media3['星期']] freeday=media3.loc[ind,:] workday=media3.loc[[ind[i]==False for i in range(len(ind))],:] m1=pd.DataFrame(freeday['wat_time'].groupby([freeday['phone_no']]).sum()) m1=m1.sort_values(['wat_time']) m1=m1.reset_index() m1['wat_time']=m1['wat_time']/3600 m2=pd.DataFrame(workday['wat_time'].groupby([workday['phone_no']]).sum()) m2=m1.sort_values(['wat_time']) m2=m1.reset_index() m2['wat_time']=m1['wat_time']/3600 w=sum(m2['wat_time'])/5 f=sum(m2['wat_time'])/2 plt.figure(figsize=(8,8)) plt.subplot(211) colors='lightgreen','lightcoral' plt.pie([w,f],labels=['工作日','周末'],colors=colors,shadow=True, autopct='%1.1f%%',pctdistance=1.23) plt.title('周末与工作日观看时长占比') plt.subplot(223) ax1=sns.barplot(x=m1.index,y=m1.iloc[:,1]) ax1.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(250)) ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter()) plt.xlabel('观看用户(排序后)') plt.ylabel('观看时长(小时)') plt.title('周末用户观看总时长') plt.subplot(224) ax2=sns.barplot(x=m2.index,y=m2.iloc[:,1]) ax2.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(250)) ax2.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter()) plt.xlabel('观看用户(排序后)') plt.ylabel('观看时长(小时)') plt.title('工作日用户观看总时长') plt.show()
这是一段Python代码,主要是对一个数据集进行了分析和可视化。首先,根据数据集中的“星期”列将数据集分为工作日和周末两部分。然后,计算出每个用户在工作日和周末的观看时长,并将其存储在两个不同的数据框中。接下来,对这两个数据框进行排序和统计,并绘制了两个子图:一个是饼图,显示了工作日和周末观看时长的占比;另一个是条形图,显示了每个用户的观看时长。整个过程使用了Python的pandas、matplotlib和seaborn等库。
以下代码怎么修改才可以将每个星期一的前十位的收视频道的观看时长比较,并将横向的3-4个周一进行比较。ind=[re.search('星期六|星期日',str(i)) !=None for i in media3['星期']] freeday=media3.loc[ind,:] workday=media3.loc[[ind[i]==False for i in range(len(ind))],:] m1=pd.DataFrame(freeday['wat_time'].groupby([freeday['phone_no']]).sum()) m1=m1.sort_values(['wat_time']) m1=m1.reset_index() m1['wat_time']=m1['wat_time']/3600 m2=pd.DataFrame(workday['wat_time'].groupby([workday['phone_no']]).sum()) m2=m1.sort_values(['wat_time']) m2=m1.reset_index() m2['wat_time']=m1['wat_time']/3600 w=sum(m2['wat_time'])/5 f=sum(m2['wat_time'])/2 plt.figure(figsize=(8,8)) plt.subplot(211) colors='lightgreen','lightcoral' plt.pie([w,f],labels=['工作日','周末'],colors=colors,shadow=True, autopct='%1.1f%%',pctdistance=1.23) plt.title('周末与工作日观看时长占比') plt.subplot(223) ax1=sns.barplot(x=m1.index,y=m1.iloc[:,1]) #设置坐标刻度 ax1.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(250)) ax1.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter()) plt.xlabel('观看用户(排序后)') plt.ylabel('观看时长(小时)') plt.title('周末用户观看总时长') plt.subplot(224) ax2=sns.barplot(x=m2.index,y=m2.iloc[:,1]) #设置坐标刻度 ax2.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(250)) ax2.xaxis.set_major_formatter(ticker.ScalarFormatter()) plt.xlabel('观看用户(排序后)') plt.ylabel('观看时长(小时)') plt.title('工作日用户观看总时长') plt.show()
首先,需要修改代码来筛选出每个星期一的数据。可以使用以下代码:
```
mondays = media3.loc[media3['星期'] == '星期一'].sort_values('wat_time', ascending=False).head(10)
```
然后,需要将这些数据与其他两个星期一的数据进行比较。可以使用以下代码:
```
# 筛选出前三个星期一的数据
monday1 = media3.loc[media3['日期'] == '2021-01-04']
monday2 = media3.loc[media3['日期'] == '2021-01-11']
monday3 = media3.loc[media3['日期'] == '2021-01-18']
# 合并三个星期一的数据
mondays = pd.concat([monday1, monday2, monday3])
# 筛选出前十个视频道的观看时长
top10 = mondays.groupby(['视频名称'])['wat_time'].sum().sort_values(ascending=False).head(10)
# 绘制比较图表
plt.figure(figsize=(8,8))
sns.barplot(x=top10.index, y=top10.values)
plt.title('前十个视频道在三个星期一的观看时长比较')
plt.show()
```
这段代码会根据日期筛选出三个星期一的数据,并将它们合并起来。然后,它会计算出前十个视频道的观看时长,并绘制出比较图表。
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