# convert dataframe to string table_string = df.to_string(index=False) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) plt.title('时域分析结果')什么意思

时间: 2024-04-28 11:19:23 浏览: 175
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Python：雷达图的实现 的 air_data

这段代码的作用是将一个DataFrame类型的数据转换成字符串，并将其存储在`table_string`变量中。然后，它创建了一个8x6英寸大小的图形对象，并将其存储在`fig`和`ax`变量中。接下来，它设置了绘图的标题为“时域分析结果”（'时域'是指时间域，即信号随时间的变化）。但是，这段代码只是设置了标题，并没有绘制任何内容。如果想要将数据可视化，需要在这段代码后面添加相应的绘图函数及其参数。
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world_name_dict.md

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) m = Basemap(projection='cyl', resolution='l', llcrnrlat=-60, urcrnrlat=80, \ llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180, lat_0=0, lon_0=0) m.drawcoastlines() m....
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获取股票历史数据，并实现快速绘图。。.zip

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6)) candlestick_ohlc(ax, ohlc_data, width=0.5, colorup='g', colordown='r') ax.set_title('AAPL 烛形图') ax.xaxis_date() ax.autoscale_view() plt.grid(True) plt.show()...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd PLAYERS_LIMIT = 25 TABLE_CLASS_NAME = "players_table" plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False def get_top_players_scores(limit=PLAYERS_LIMIT, table_class_name=TABLE_CLASS_NAME): url = "https://nba.hupu.com/stats/players" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") players = [] scores = [] table = soup.find("table", class_=table_class_name) rows = table.find_all("tr") for row in rows[1:limit+1]: cols = row.find_all("td") player = cols[1].text.strip() score_range = cols[4].text.strip() score_parts = score_range.split("-") min_score = float(score_parts[0]) max_score = float(score_parts[1]) score = int((min_score + max_score) / 2) players.append(player) scores.append(score) return players, scores def plot_top_players_scores(players, scores): data = {"Player": players, "Score": scores} df = pd.DataFrame(data) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', fontsize=14) plt.xticks(rotation=45, ha='right', fontsize=8) ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) for i, score in enumerate(scores): ax.text(i, score+0.5, str(score), ha='center', va='bottom') writer = pd.ExcelWriter('plot_top_players_scores.xlsx') df.to_excel(writer, index=False) writer.save() fig.tight_layout() plt.show() if __name__ == "__main__": players, scores = get_top_players_scores() plot_top_players_scores(players, scores)这段代码生成的excel损坏

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.bar(players, scores, color='green', alpha=0.6) ax.set_xlabel('球员', fontsize=12) ax.set_ylabel('得分', fontsize=12) ax.set_title('NBA球员得分', ...

for col_name in col_names: fig, ax = plt.subplots() ax.plot(df['Index'], df[col_name]) ax.set_title(col_name) plt.show()解释代码

- fig, ax = plt.subplots() 创建了一个新的图形对象 fig 和一个轴对象 ax。 - ax.plot(df['Index'], df[col_name]) 在轴对象 ax 上绘制横坐标为数据框中的 Index 列，纵坐标为指定的列名 col_name 的...

将下列代码重新定义df_col = df[['title','collection']].sort_values('collection',ascending=False)[2:12] _x = df_col['title'].tolist() _y = df_col['collection'].tolist() fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) wedges, texts, autotexts = ax.pie(_y, labels=_x, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=color[1:]) ax.set_title('网易云音乐华语歌单收藏 TOP10', loc='left', fontsize=16) plt.setp(autotexts, size=12, weight='bold') plt.setp(texts, size=12) plt.show()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) wedges, texts, autotexts = ax.pie(_y, labels=_x, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=color[1:]) ax.set_title('网易云音乐华语歌单收藏 TOP10', loc='left', ...

g = sns.PairGrid(pd.DataFrame(X_train_transformed, columns=column_names).iloc[:,:3].sample(600, random_state=RANDOM_SEED)) plt.subplots_adjust(top=0.9) g.fig.suptitle('After:') g.map_diag(sns.kdeplot) g.map_offdiag(sns.kdeplot);详细说说这每句代码的含义

2. plt.subplots_adjust(top=0.9) - plt.subplots_adjust()：调整子图布局。 - top=0.9：将子图顶部距离整个图的顶部的距离设置为0.9。 3. g.fig.suptitle('After:') - g.fig.suptitle()：为...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply2.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) fig, ax = plt.subplots(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}, ax=ax) plt.show()能否使x轴xian折叠成多行显示，这样使图不至于很长

plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plv_df = plv_tb.reset_index() plv_df['Xian'] = plv_df['Xian'].astype(str) g = FacetGrid(plv_df, ...

import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori import matplotlib.pyplot as plt dataset = [['啤酒', '尿布'], ['啤酒', '牛肉', '尿布'], ['啤酒', '尿布', '笔记本电脑'], ['啤酒', '牛肉'], ['啤酒', '花生米']] te = TransactionEncoder() te_ary = te.fit_transform(dataset) df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.4, use_colnames=True) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5)) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False frequent_itemsets.plot(kind='barh', y='support', x='itemsets', ax=ax, color='purple') ax.set_title('Frequent Itemsets') ax.set_xlabel('Support') plt.show()

这是一个使用 mlxtend 库实现 Apriori 算法的代码示例，用于发现频繁项集。 代码的前半部分是数据预处理，将数据集转换为适合 Apriori 算法的格式。然后使用 apriori 函数计算频繁项集，并设置最小支持度为 0.4。...

# 聚类结果散点图（分类） #预测类别 X1_scaled = preprocessing.scale(data_1) #利用cluster的KMeans方法构建3个类的分类器，并对X1_scaled进行预测 kmeans = cluster.KMeans(n_clusters=3) pred = kmeans.fit_predict(X1_scaled) pred=pd.cut(pred,[-0.5,0.5,1.5,2.5],labels=["类别1","类别2","类别3"]) #取"内核长"和"内核宽"两维数据和对应的预测类别数据 df=pd.DataFrame("内核长":data_1['内核长'],"内核宽":data_1['内核宽'],"类别":pred) #绘制图形 sns.set(style="white") plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['font.family']=['sans-serif'] fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,5)) sns.scatterplot(x='内核长',y='内核宽',hue="类别",data=df,palette="Set2",sizes=50) plt.legend(bbox_to_anchor=(1,1),frameon=False) plt.show()

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)) sns.scatterplot(x='内核长', y='内核宽', hue="类别", data=df, palette="Set2", sizes=50) plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), frameon=False) plt.show() 以上代码...

def plot_rate( rate_his, rolling_intv = 50, ylabel='标准化计算速率',ax=None): import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib as mpl rate_array = np.asarray(rate_his) # 将一个 Python 列表 rate_his 转换为 NumPy 数组 rate_array df = pd.DataFrame(rate_his) # 创建了一个名为df的Pandas DataFrame对象，将rata_his数据进行索引拆分过滤排序 if ax is None: fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) mpl.style.use('seaborn') #设置matplotlib 库的绘图风格为 seaborn 风格 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,8))# 使用 Matplotlib 库创建一个带有指定大小的子图对象，宽为15，高为8 plt.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b') #使用plt.plot函数将生成的x轴和y轴坐标绘制成折线图，并且'b' 表示蓝色的线条。 plt.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).min()[0].values), np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).max()[0].values), color = 'b', alpha = 0.2) #将这两个曲线之间的区域填充成颜色为蓝色、透明度为0.2的矩形 plt.ylabel(ylabel)# 设置纵轴标签 plt.xlabel('Time Frames')#设置横轴标签 plt.show()， plot_rate(Q.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Data Queue') plot_rate(energy.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Energy Consumption')，将多个函数绘制于横坐标相同的同一张图

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) mpl.style.use('seaborn') ax.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b') ax.fill_between(np.a...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv' names = ['Time', 'Flow'] data = pd.read_csv(file_name, names =names) start_index = 0 end_index = 1000 fig, ax = plt.subplots() plt.xlim(0, 10) time = np.arange(start_index, end_index) ax.set_xlabel('Time(s)') ax.set_ylabel('Flow(L/s)') ax.set_title('Breath Waveform ') plt.show()

fig, ax = plt.subplots() plt.xlim(0, 10) time = np.arange(start_index, end_index) ax.set_xlabel('Time(s)') ax.set_ylabel('Flow(L/s)') ax.set_title('Breath Waveform ') flow = data['Flow'][start...

以下代码有什么问题def cal_total_distance(routine): '''The objective function. input routine, return total distance. cal_total_distance(np.arange(num_points)) ''' num_points, = routine.shape return sum([distance_matrix[routine[i % num_points], routine[(i + 1) % num_points]] for i in range(num_points)]) # 蚁群算法 from sko.ACA import ACA_TSP aca = ACA_TSP(func=cal_total_distance, n_dim=num_points, size_pop=50, max_iter=200, distance_matrix=distance_matrix) best_x, best_y = aca.run() fig, ax = plt.subplots(1, 2) best_points_ = np.concatenate([best_x, [best_x[0]]]) best_points_coordinate = points_coordinate[best_points_, :] ax[0].plot(best_points_coordinate[:, 0], best_points_coordinate[:, 1], 'o-r') pd.DataFrame(aca.y_best_history).cummin().plot(ax=ax[1]) plt.show() print(best_points_) print(best_y)

fig, ax = plt.subplots(1, 2) best_points_ = np.concatenate([best_x, [best_x[0]]]) best_points_coordinate = points_coordinate[best_points_, :] ax[0].plot(best_points_coordinate[:, 0], best_points_...

df_combined = pd.concat([df, df1], axis=1) # 绘制散点图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12)) plt.scatter(df_combined.index, df_combined['上一年比本年倍数'], c='blue', cmap='Blues', alpha=0.6) plt.scatter(df_combined.index, df_combined['上一年比本年倍数'], c='orange', cmap='Oranges', alpha=0.6) plt.xlabel('Index') plt.ylabel('倍数') plt.yticks(np.arange(0, max(df_combined['上一年比本年倍数'])+20, 20)) plt.show() x and y must be the same size

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12)) plt.scatter(df_combined.index, df_combined['上一年比本年倍数'], c='blue', cmap='Blues', alpha=0.6) plt.scatter(df_combined.index, df_combined['本年比上一年倍数...

import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' # 指定使用宋体字体 fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(30, 25), dpi=300) # 创建 9 个子图 # 读取数据 df = pd.read_excel("test_Fd.xlsx") # 按照 FenDMC 进行分组 groups = df.groupby("FenDMC") # 遍历每个分组，绘制子图 for idx, (name, group) in enumerate(groups): ax = axes[idx] sns.heatmap(groups.pivot(index=["FactoryName","JiJXH"], columns="shi", values="avg_sale"), cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价', 'shrink':0.8, 'aspect':40}, ax=ax) ax.set_xlabel(None) ax.set_ylabel(None) ax.set_title(name, fontsize=20) # 调整边距，使图像居中 plt.tight_layout() # 保存图像 plt.savefig('heatmap.png') # 显示图像 plt.show()提示'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'pivot'

df_pivot = df_grouped.pivot(index=["FactoryName", "JiJXH"], columns="shi", values="avg_sale") sns.heatmap(df_pivot, cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.2f', cbar_kws={'label': '单台售价', 'shrink':0.8,...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt file_name ='E:/liuyuan/ceshi/4cmH20_long_breaths.csv' names = ['Time', 'Flow'] data = pd.read_csv(file_name, names=names) data1 = list(data) len_zu = len(data1) len_yuan = len(data1[0]) x = list() y = list() for i in range(0,len_zu): x.append(float(data1[i][0])) y.append(float(data1[i][1])) start_index = 0 end_index = 100 fig, ax = plt.subplots() plt.xlim(0, 50) plt.ylim(0, 1) time = np.arange(start_index, end_index) flow = np.arange(start_index, end_index) ax.set_xlabel('Time(s)', fontsize=14) ax.set_ylabel('Flow(L/s)', fontsize=14) ax.set_title('Breath Waveform ', fontsize=14) flow = data['Flow'][start_index:end_index] ax.plot(time, flow) plt.show()

fig, ax = plt.subplots() plt.xlim(0, 50) plt.ylim(0, 1) time = np.arange(start_index, end_index) flow = np.arange(start_index, end_index) ax.set_xlabel('Time(s)', fontsize=14) ax.set_ylabel('Flow(L/...

fig,ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) plt.xlabel('名称') plt.ylabel('评分') ax.scatter(pdData['名称'],pdData['评分'])

首先，通过 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) 创建了一个图形对象 fig 和一个坐标轴对象 ax。设置了图形的大小为 15x8。 接下来，使用 plt.xlabel('名称') 和 plt.ylabel('评分') 设置了 x 轴和 ...
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fig, axs = plt.subplots(2) # 在第一个子图上绘制 axs[0].plot(x, y1) axs[0].set_title('Square of sine') # 在第二个子图上绘制 axs[1].plot(x, y2) axs[1].set_title('Square of cosine') # 自动调整子图布局...

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