import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] #运行配置参数中的字体（font）为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_excel("Vtuber直播信息.xlsx") # 读入数据，保存为DataFrame格式 df.sort_values(by='audience

时间: 2024-03-28 13:36:50 浏览: 71
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10.Pandas、Matplotlib、PCA绘图实用代码补充1

这段代码是用来画图的，具体来说是使用了 pandas 和 matplotlib 两个库，通过调用其中的函数实现从 Excel 文件中读取数据，并对数据进行排序，最后将排序后的数据绘制成柱状图进行展示。其中 `plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]` 表示设置图表中的字体为黑体， `plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False` 则表示解决负号显示问题。
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Pandas+Matplotlib 箱式图异常值分析示例

我就废话不多说了，直接上代码吧！ # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ...plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #指定字体为黑体 plt.rcParams['axes.unicode_
rar

SimHei.rar

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Arial Unicode MS', 'Microsoft YaHei', 'Helvetica'] 6. **跨平台兼容性**：需要注意的是，Windows系统默认支持SimHei字体，但在Linux或MacOS系统中可能需要...

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline

这段代码主要是进行Python数据分析所需要引入的...其中，numpy是Python中处理科学计算的一个重要库，pandas是Python中用于数据分析的库，seaborn是基于matplotlib的数据可视化库，matplotlib是Python中常用的绘图库。

python中import numpy as np np.seterr(all='ignore') import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False sns.set_style("whitegrid",{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})是什么意思

6. plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']：设置 Matplotlib 中的字体为中文黑体； 7. plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False：设置 Matplotlib 中的负号显示为正常符号，避免出现乱码； 8. sns....

分析下列代码：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") year_count = data.groupby(by="年份")["年份"].count() data['年份'] = pd.to_numeric(data['年份'], errors='coerce') plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.plot(year_count.index, year_count.values) plt.title("电影年份发展折线图") plt.xlabel("年份") plt.ylabel("数量") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False year_count = data['国家'].value_counts() plt.bar(year_count.index, year_count.values) plt.title("各个国家电影数量") plt.xlabel("国家") plt.ylabel("电影数量") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False type_count = data["类型"].value_counts() plt.pie(type_count,labels=type_count.index,pctdistance=0.8,autopct='%1.1f%%',explode=[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.01]) plt.figure(figsize=(20,6.5)) plt.title("电影主要类型分布图") plt.show() import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel("E:\\爬取\\爬取.xls") scores = data["排名"].values votes = data["评价人数"].values plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.scatter(scores, votes) plt.title("排名与评价人数散点图") plt.xlabel("排名") plt.ylabel("评价人数") plt.show()

在代码中使用了 pandas 库对 Excel 数据进行读取和处理，使用了 matplotlib 库来绘制各种图表。 第一个代码块绘制了电影年份的发展折线图，其中先对年份进行了分组统计，然后使用 plot 函数将结果绘制出来。 第二...

解释下这段代码import csv import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from pylab import mpl import numpy as np # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

3. 在导入matplotlib.pyplot时，使用了别名plt，这样在代码中调用matplotlib.pyplot的函数时，可以直接使用plt来代替。 4. 在导入pylab.mpl时，使用了别名mpl，这样在代码中需要调用pylab.mpl的函数时，可以直接...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf", size=14) plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["simhei"] # 读取Excel数据 df = pd.read_excel('people.xlsx') # 绘制柱状图 plt.bar(df['年末总人口'], df['指标']) plt.xlabel('年末总人口') plt.ylabel('指标') plt.title('年末总人口') plt.show()

1. 导入 pandas、matplotlib.pyplot 和 matplotlib.font_manager 这三个库，分别用于读取 Excel 数据、绘制图形和管理字体。 2. 指定字体文件路径和字体大小，以便在图形中显示中文。 3. 使用 pandas 库的 read_...

import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm#进度条设置 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * import matplotlib; matplotlib.use('TkAgg') mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

这段代码是用于导入一些常用...其中，numpy和pandas库是用于数据处理的常用库，tqdm库是用于显示进度条的库，matplotlib和pylab库是用于数据可视化的常用库。如果你要进行数据处理和可视化的话，这些库都是非常有用的。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from matplotlib.font_manager import FontProperties plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei'] import pandas as pd data1=pd.read_csv('G://data2.csv',index_col=0) data1.head() X = (data1 - data1.mean()) / data1.std() from sklearn.decomposition import PCA n = 5 pca = PCA(n_components = n) pca.fit(X)可以帮我生成一段代码吗

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['simhei'] data1 = pd.read_csv('G://data2.csv', index_col=0) data1.head() X = (data1 - data1.mean()) / data1.std() from sklearn.decomposition import PCA n = 5 pca...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文 df= pd.read_csv(r"D:\数学建模\重航数学建模校赛\最终类别.csv", encoding='gbk') # 数据 x = df["组别"] y = df["网民数目"] # 创建柱状图 plt.bar(x, y) # 添加标题和标签 plt.title('柱状图示例') plt.xlabel('类别') plt.ylabel('数量') # 显示图形 plt.show()代码优化（要求条形图上有数据）

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 显示中文 df= pd.read_csv(r"D:\数学建模\重航数学建模校赛\最终类别.csv", encoding='gbk') # 数据 x = df["组别"] y = df["网民数目"] # 创建柱状图 plt....

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #（1）读取c:\ecnu_ks\root中的文件student_score.csv中的学生语文、数学、英语三列成绩数据,注意csv文件中的分隔符，且文件中含中文字符 #（2）数据清洗：清除三门课全部缺考的学生，将部分缺考的学生成绩设为0 #（3）数据统计和分析：输入一个总成绩，输出比这个总成绩高的人数。 #（4）绘制出数学成绩各成绩段的饼图并保存为"pie.png"。

import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_csv(r'c:\ecnu_ks\root\student_score.csv', sep=',', encoding='utf-8') # 数据清洗 df = df.dropna(subset=['语文', '数学', '英语'], how='all') # ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False df = pd.read_csv("avgHgt.csv") x_values = range(7,19) plt.xticks(range(7,19)) plt.plot(x_values, df['CHeight'],label='A国男孩身高') plt.plot(x_values, df['JHeight'],label='B国男孩身高') plt.title('AB两国7-12岁男孩身高图') plt.xlabel('年龄/岁') plt.ylabel('身高/厘米') plt.legend() plt.show()解释代码

首先导入 pandas 和 matplotlib 库，然后设置 matplotlib 的字体为 SimHei，以解决中文显示问题。接着使用 pandas 库读取名为 avgHgt.csv 的数据文件，用 range(7,19) 和 plt.xticks() 设置 x 轴刻度值，并用 plt....

# – coding: utf-8 – import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r'组合图.xlsx') # 画柱状图 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams[''] # 为图表设置双坐标轴 plt.twinx() plt.bar(df['月份'], df['绘画课'], color='blue', linewidth=4, label='绘画课') # 画折线图 plt.plot(df['月份'], df['书法课'], color='red') plt.title('组合图') plt.xlabel('月份') plt.ylabel('课程') # 显示图标 plt.show()

这段代码使用了Python中的pandas和matplotlib库，实现了一个组合图，包括柱状图和折线图。 首先，使用pandas库中的read_excel函数读取了一个名为“组合图.xlsx”的Excel文件，将数据存储在名为df的DataFrame对象中...

模仿下述代码画出评分与评分人数之间的雷达图import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('C:\\Users\\zwj\\Desktop\\豆瓣读书排行榜-清洗后.xlsx') # 提取评分列数据 plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' ratings = data['评分'] # 绘制直方图 plt.hist(ratings, bins=4, edgecolor='black') plt.xlabel('评分') plt.ylabel('电影数量') plt.title('豆瓣电影评分分布') plt.show()

import pandas as pd import echarts # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('C:\\Users\\zwj\\Desktop\\豆瓣读书排行榜-清洗后.xlsx') # 提取评分和评分人数列数据 ratings = data['评分'] num_of_ratings = data...

import os import pandas as pd import glob import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falsecsv_list = glob.glob('all.csv') print(u'共发现%s个CSV文件'% len(csv_list)) print(u'正在处理............') for i in csv_list: fr = open(i,'rb').read() with open('result.csv','ab') as f: f.write(fr) print('合并完毕！')

这段代码的功能是将当前目录下所有后缀名为csv的文件合并成一个名为result....然后使用for循环遍历csv_list列表中的所有csv文件，将其内容读取出来，再写入到名为result.csv的文件中。最后输出“合并完毕！”提示信息。

import matplotlib matplotlib.use("Agg") import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.figure(figsize=(6,4)) def test(): #********** Begin ***** #读取“各站点各时刻进出站客流数据.xlsx”，绘制站点 155 各时刻进站客流线性图 #最后，采用plt.savefig函数保存图片，文件路径如下："学员4.2/155各时刻进站客流线性图.png" #********** End **********#

plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcParams['font.family']='sans-serif' def test(): # 读取数据 df = pd.read_excel('各站点各时刻进出站客流数据.xlsx') # 筛选出站点155的数据 df_155 = df...

# 导入包 import pandas as pd import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False mpl.use('TkAgg') # 导入数据 df = pd.read_csv(r'C:\Users\F\Desktop\3变量\data/CS2_35.csv') df_coor = df.corr() print(df_coor) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6),facecolor='w') # 指定颜色带的色系 sns.heatmap(df.corr(),annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues", fmt='.3g') plt.title('CS2_38') plt.show() fig.savefig('./df_corr.png',bbox_inches='tight',transparent=True)，帮我解释下这个代码用的方法和原理

1. 导入包：分别导入了 pandas、matplotlib、numpy、seaborn 等常用的数据分析和可视化包，其中 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 和 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 用于解决中文显示和...

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决中文显示为方块的问题 sales = pd.read_csv('a_test/car.csv', encoding='utf-8') df = pd.DataFrame(sales) pivot_df = df.pivot(index='地区', columns='品牌', values='销量') sns.heatmap(pivot_df, annot=True, fmt="d", cmap="YlGnBu") plt.title('BBA在四大城市的月销量热力图') plt.figure(figsize=(10,10)) plt.show()根据这个代码，设置热力图的大小

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #设置中文显示 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #解决中文显示为方块的问题 sales = pd.read_csv('a_test/car.csv', encoding='utf-8') df = pd....

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 data=pd.read_csv('D:/23实训/实训项目/data_sample.csv',encoding='gb18030',# 修正文件编码 index_col=0,) # 计算每年销售总量 # car_data.groupby('年度')['销量'].sum() # 1 # car_data.groupby('年度').agg({'销量':'sum'}) #2 data_A=(data[['city'=='北京','rent_price_listing']].groupby('北京').sum())/data('city'=='北京').sum() print(data_A)

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 data = pd.read_csv('D:/23实训/实训项目/data_sample.csv', encoding='gb...

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