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Python基于Excel多列数据绘制动态长度的折线图

其中，第一列是一个表示时间、循环增长的列，其数值从2023001开始，到2023365结束，然后会继续再从2023001开始，以此类推；并且每一个循环中，有些日期可能会缺失，即并不是每天都有数据的。   ...接下来，我们读取.csv格式文件并选择指定范围的数据。...df = pd.read_csv(csv_file)表示读取.csv格式文件并创建DataFrame，而后通过selected_data = df.iloc[idx_start : idx_end]选择指定索引范围的数据...随后，分别提取本文开头图片中紫色框内的数据，其分别表示蓝色、绿色、红色、近红外和NDVI的预测值和实际值。   随后，即可绘制曲线图。...设置图例、x轴刻度旋转等属性，并保存图片；最后，通过plt.show()显示绘制的图片。

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Matlab详细学习教程 MATLAB使用教程与知识点总结

七、脚本与函数编写 重点内容知识点总结 脚本编写：了解脚本文件的创建和保存方法，学会在脚本中编写和执行Matlab代码。...函数编写：了解函数文件的创建和保存方法，学会定义和调用自定义函数。 输入输出参数：了解函数输入输出参数的概念和用法。 匿名函数：了解匿名函数的创建和使用方法。...学习并使用匿名函数，了解它们在Matlab编程中的应用。 八、数据导入与导出 重点内容知识点总结 数据导入：了解如何从文本文件、Excel文件、CSV文件等导入数据。...数据导出：了解如何将数据导出到文本文件、Excel文件、CSV文件等。 数据文件格式：了解不同数据文件格式的特点和适用场景。...本教程从Matlab简介与基础操作入手，逐步深入介绍变量与数据类型、矩阵与数组操作、基本数学运算与函数、图形绘制与数据可视化、控制流与逻辑运算、脚本与函数编写、数据导入与导出等核心内容。

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    Python基于Excel多列长度不定的数据怎么绘制折线图？

    其中，第一列是一个表示时间、循环增长的列，其数值从2023001开始，到2023365结束，然后会继续再从2023001开始，以此类推；并且每一个循环中，有些日期可能会缺失，即并不是每天都有数据的。  ...接下来，我们读取.csv格式文件并选择指定范围的数据。...df = pd.read_csv(csv_file)表示读取.csv格式文件并创建DataFrame，而后通过selected_data = df.iloc[idx_start : idx_end]选择指定索引范围的数据...随后，分别提取本文开头图片中紫色框内的数据，其分别表示蓝色、绿色、红色、近红外和NDVI的预测值和实际值。  随后，即可绘制曲线图。...设置图例、x轴刻度旋转等属性，并保存图片；最后，通过plt.show()显示绘制的图片。

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    Python自动轨迹绘制&政府工作报告词云

    前言 本篇主要介绍文件和数据格式化，以自动轨迹绘制为例，介绍自动化的程序设计方法。以政府工作报告词云为例，介绍wordcloud库的使用。...，故之前的代码它并不能输出我们已经写过的信息 ④需要调整当前写入后的指针，回到初始位置 ⑤从初始位置开始再进行逐行遍历即可输出 二、实例:自动轨迹绘制 1.问题分析 （1）需求:根据脚本来绘制图形 （...（打开文件，解析数据文件中每一行的信息并做相关处理） # 可能的绘制数据预估不是很大，读入所有信息后保存为列表 datals = [] # 建立空列表 f = open("data.txt") for...，可以代表二维数据的一行或者一列 ③若干行和若干列组织起来形成的外围列表构成二维列表 （2）遍历 ①使用两层for循环遍历每个元素 ②外层列表中每个元素可以对应一行，也可以对应一列 （3）一二维数据的Python...一般索引习惯:ls[row][column]，先行后列 ③根据一般习惯，外层列表每个元素是一行，按行存 ④好处：可以达到一般的一个调用习惯 3.二维数据的处理 （1）从CSV格式的文件中读入数据，写入二维列表

    2.5K30

    真假美猴王！基于XGBoost的『金融时序』 VS 『合成时序』

    1 准备工作 导入相关库文件： 注意：我们有两个数据集，train_Val.csv是训练和验证数据集以及test.csv数据集。直到第3部分的最后，我才接触到test.csv数据集。...首先是关于合成序列： 真实金融序列： 自相关图 为观测时间序列的“随机”样本绘制了自相关函数。我们选择了4个观测值，并根据它们筛选出数据。...3 第二部分 本节需要一些时间来处理和计算（尤其是在整个样本上），我们已经将结果保存为csv，我将使用它并加载到预先计算的时间序列特征中。...对于每项资产，我们都有一个信号观测值，并据此可以训练一种分类算法，以区分真实时间序列与合成时间序列。 训练数据： 数据的大小仍为12,000，具有109个特征（从tsfeatures包创建）。...R中的预测功能很棒，它可以采用任何模型进行预测，我们只需要与模型一起提供测试数据即可。从预测中“询问”概率分数。我们还绘制了预测概率的密度。 最后！根据预测的概率提交文件。

    1.5K21

    通过机器学习的线性回归算法预测股票走势（用Python实现）

    \data”，在这个目录中还包含了Sklearn库会用到的其他数据文件，本节用到的是包含在boston_house_prices.csv文件中的波士顿房价信息。...“列”形式的数据，因此在第16行和第17行中，需要把它们转换成行格式的数据。...文件中的股票数据分成训练集和测试集，这个方法前两个参数分别是特征列和目标列，而第三个参数0.05则表示测试集的大小是总量的0.05。...在第32行到第36行的while循环中，遍历了测试集，在第33行的程序语句把df中表示测试结果的predictedVal列设置成相应的预测结果，同时也在第34行的程序语句逐行设置了每条记录中的日期。...的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果（含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码） 本文力争做到详细，比如代码按行编号，并针对行号详细解释，且图文并茂，所以如果大家感觉可以

    2.4K21

    Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析

    首先，我们将收集ADBL股票价格的历史数据，并对其进行描述性统计和可视化分析，以获取对股票价格的初步认识。...综上所述，这段代码的作用是读取名为 "ADBL_data.csv" 的 CSV 文件，并将其加载到名为 df 的数据框中。然后对数据进行了格式转换并打印出前几行的数据。...具体而言，代码的执行过程如下： 创建一个空字典 dict_aic，用于保存每个不同 p 和 q 值组合对应的 AIC 值。 使用两个嵌套的循环遍历从 1 到 14 的所有整数值。...具体而言，代码的执行流程如下： 创建一个空列表 forecasts，用于保存每个时间点的波动性预测结果。 进行一个循环，循环次数根据测试数据的行数来确定，每次循环表示一个时间点的波动性预测。...通过一个循环，在每次循环迭代中，根据当前的训练数据来构建 GARCH 模型，并使用该模型进行波动性预测，将预测结果保存在 forecasts 列表中。

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    Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析

    首先，我们将收集ADBL股票价格的历史数据，并对其进行描述性统计和可视化分析，以获取对股票价格的初步认识。...综上所述，这段代码的作用是读取名为 "ADBL_data.csv" 的 CSV 文件，并将其加载到名为 df 的数据框中。然后对数据进行了格式转换并打印出前几行的数据。...具体而言，代码的执行过程如下： 创建一个空字典 dict_aic，用于保存每个不同 p 和 q 值组合对应的 AIC 值。 使用两个嵌套的循环遍历从 1 到 14 的所有整数值。...具体而言，代码的执行流程如下： 创建一个空列表 forecasts，用于保存每个时间点的波动性预测结果。 进行一个循环，循环次数根据测试数据的行数来确定，每次循环表示一个时间点的波动性预测。...通过一个循环，在每次循环迭代中，根据当前的训练数据来构建 GARCH 模型，并使用该模型进行波动性预测，将预测结果保存在 forecasts 列表中。

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    用Python爬取股票数据，绘制K线和均线并用机器学习预测股价（来自我出的书）

    关键的是第6行，通过调用pdr.get_data_yahoo方法从雅虎网站获取数据，这个方法的参数分别是股票代码，开始日期和结束日期。...在第7行和第8行分别调用了to_excel和to_csv方法，把结果存入了指定目录下的文件中。...这个范例程序运行后，我们首先能在控制台中看到输出，其次会在D:\stockData\ch5\目录中，看到600895.ss.xlsx和600895.ss.csv这两个保存股票数据的文件。...打开600895.ss.xlsx文件，能看到如图5-4所示的数据内容，其实在控制台中和另一个csv文件中，可以看到一样的数据。 ?...在如下的drawKAndMAMore.py范例程序中，将用到上文提到的爬取股票数据的代码，从网络接口里获取股票数据，并绘制k线和均线，请大家不仅注意k线和均线的含义，还要重视matplotlib库里绘制图形

    3.2K32

    数据采集：亚马逊畅销书的数据可视化图表

    本文还将介绍如何使用Matplotlib库来绘制亚马逊畅销书的数据可视化图表。概述本文的目标是编写一个爬虫程序，从亚马逊网站上获取畅销书的数据，并绘制数据可视化图表。...使用Scrapy的Item类，定义需要获取的数据字段，如书名、作者、价格、评分等。使用Scrapy的Pipeline类，将获取的数据保存到CSV文件中。...close_spider：在Spider关闭时执行，用于关闭CSV文件。process_item：对每个Item对象执行，用于将其写入CSV文件。...使用Matplotlib库绘制数据可视化图表当我们将爬取到的数据保存到CSV文件中后，我们就可以使用Matplotlib库来绘制数据可视化图表。...as pd# 导入numpy模块，并简写为npimport numpy as np接下来，我们可以使用pandas模块的read_csv函数，读取books.csv文件中的数据，并将其转换为一个DataFrame

    27520

    关于“Python”的核心知识点整理大全46

    阅读器对象 从其停留的地方继续往下读取CSV文件，每次都自动返回当前所处位置的下一行。由于我们已经 读取了文件头行，这个循环将从第二行开始——从这行开始包含的是实际数据。...16.1.4 绘制气温图表 为可视化这些气温数据，我们首先使用matplotlib创建一个显示每日最高气温的简单图形，如 下所示： highs_lows.py import csv from...现在可以创建覆盖整年的天气图了： highs_lows.py --snip-- # 从文件中获取日期和最高气温 1 filename = 'sitka_weather_2014.csv' with...，以使用新的数据文件sitka_weather_2014.csv（见1）；我们还修改了图表 的标题，以反映其内容的变化（见2）。...为此，需要从数据文件中提取最低气温，并将它们添加到图表中，如下所示： highs_lows.py --snip-- # 从文件中获取日期、最高气温和最低气温 filename = 'sitka_weather

    12910

    数学建模--K-Means聚类分析

    导入模块：从sklearn.preprocessing模块中导入用于归一化的StandardScaler类； 2. 实例化：创建一个StandardScaler对象，不需要传入参数； 3....# 导入pandas模块，简称pd import pandas as pd '''读取数据集并获取特征变量''' # 读取文件，并赋值给变量df df = pd.read_csv("/Users/user_info...获取结果 # 导入pandas模块，简称pd import pandas as pd '''读取数据集并获取特征变量''' # 读取文件，并赋值给变量df df = pd.read_csv("/Users...# 导入pandas模块，简称pd import pandas as pd '''读取数据集并获取特征变量''' # 读取文件，并赋值给变量df df = pd.read_csv("/Users/user_info...k=3,接下来我们使用这个k=3进行分析； 6.绘制3D图形 # 导入pandas模块，简称pd import pandas as pd '''读取数据集并获取特征变量''' # 读取文件，并赋值给变量

    24010

    机器学习之基于PCA的人脸识别

    for dimension=2:3 for循环遍历每个指定的维度值，从2到3。...colors=[]; 创建一个空矩阵colors，用于存储数据点的颜色信息。 for i=1:50 for循环遍历50次，对于每个数据点。...具体而言，对于每个维度值，将选择相应数量的特征向量，并将样本数据投影到这些特征向量上，得到降维后的可视化数据。然后使用散点图或3D散点图将数据点绘制出来，并根据数据点的分组信息为其指定不同的颜色。...每个循环迭代15次，每次连接11个样本。 创建空矩阵result，用于存储不同k值和维度下的识别率。 使用两个嵌套循环，分别遍历k值和维度范围。...使用两个嵌套循环，分别遍历测试数据和训练数据。在每次循环中，计算测试数据点与每个训练数据点之间的欧氏距离。 对距离进行排序，并记录距离最近的k个训练数据点的索引。

    26020

    R语言动态可视化：制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图

    该代码用于scale_fill_distiller使用ColorBrewer调色板，该调色板从冷蓝色，中性黄色到暖红色，并将它们应用于从-1到+1的一系列值。...transition_reveal其默认是显示线条，仅绘制当前帧的点： 要创建点的累积动画，使用如下代码： shadow_mark 保留先前帧中的数据。...使用for循环绘制并保存每年的图表 要制作点和线的累积动画，我们需要编写一个循环为每帧创建一个单独的图像。...这部分代码将遍历列表中的每个条目：for (y in years)。 该代码使用相同的原理来绘制并保存每年的图表： 该代码如何工作 对于每一年，y该代码首先都会使一个称为R的R对象。...然后，它创建一个名为的R对象chart，这是从该数据绘制的静态ggplot2图表。 然后，使用该ggsave函数以定义的尺寸和分辨率保存该图表，从而在循环上进行进度更新。

    2K11

    Python与Excel协同应用初学者指南

    准备好开始加载文件并分析它们了。 将Excel文件作为Pandas数据框架加载 Pandas包是导入数据集并以表格行-列格式呈现数据集的最佳方法之一。...只需创建一个虚拟example.xlsx文件，并在行和列中填写一些任意值，然后将其以.xlsx格式保存。 图3 如果没有安装Anaconda，可能会出现nomodule错误。...如何将数据框架写入Excel文件 由于使用.csv或.xlsx文件格式在Pandas中装载和读取文件，类似地，可以将Pandas数据框架保存为使用.xlsx的Excel文件，或保存为.csv文件。...更好的办法是为每个项目提供不同的环境。 现在，终于可以开始安装和导入读取要加载到电子表格数据中的包了。...，即标题（cols）和行（txt）； 4.接下来，有一个for循环，它将迭代数据并将所有值填充到文件中：对于从0到4的每个元素，都要逐行填充值；指定一个row元素，该元素在每次循环增量时都会转到下一行;

    17.4K20

    python---数据可视化篇

    读取文件内容 设置字体 scatter函数用来绘制散点图 xlabel和ylabel分别表示的就是横纵坐标 8.双y轴叠加图 实际上这个图像需要我们的两个因变量都和这个自变量x有关系，这样的话，随着这个..."/Users/yequ/书店每月销量数据.csv" 的CSV文件，并赋值给变量data data = pd.read_csv("/Users/yequ/书店每月销量数据.csv") # 通过给 plt.rcParams..."/Users/yequ/书店每月销量数据百分比.csv" 的CSV文件，并赋值给变量data data = pd.read_csv("/Users/yequ/书店每月销量数据百分比.csv") #...，并使用"pd"作为该模块的简写 import pandas as pd # 读取路径为 "/Users/yequ/书店每月销量数据.csv" 的CSV文件，并将结果赋值给变量data data =.../书店图书销量和广告费用.csv") # 使用pd.read_csv()函数 # 读取路径为 "/Users/yequ/书店每月销量数据百分比.csv" 的CSV文件，并赋值给变量percentData

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