本文介绍基于Python语言,读取Excel表格数据,并基于给定的行数范围内的指定列数据,绘制多条曲线图,并动态调整图片长度的方法。 首先,我们来明确一下本文的需求。...我们现在希望,对于给定的行数起始值与结束值(已知这个起始值与结束值对应的第一列数据,肯定是一个完整的时间循环),基于表格中后面带有数据的几列(也就是上图中紫色区域内的数据),绘制曲线图;并且由于这几列数据所表示的含义不同...,也就是处于指定行数内的数据;time就是第一列数据,也就是一个循环内的时间序列,time_x则用于显示图片的x轴刻度——之所以需要这个,是因为我这里希望用字符的形式来表示图片中x轴的刻度(如果用数字的话...,那么相当于一年365天对应的x轴长度都是固定的365个刻度;而对于时相缺失比较多的循环,这样绘制出来的图不好看)。...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。
使用noclocal x可以直接指派外围(非全局)变量 (6)去除print语句,加入print()函数实现相同的功能。...(7)改变了顺序操作符的行为,例如xx和y类型不匹配时抛出TypeError而不是返回随即的 bool值 (8)输入函数改变了,删除了raw_input,用input代替: 2.X:guess...在Py3.X 里,a, b, *rest = seq和 *rest, a = seq都是合法的,只要求两点:rest是list 对象和seq是可迭代的。 ...(16) Python引入很多新的特性, python 2.7.x需要继承object类才可以使用, 在python 2.7.x的文档中, 有标注:如: Note xxx() only works for...则需要继承object类才可以使用, 否则无效;在python 3.x中, 则隐式(implicit)继承object类, 即新型式的类(new-style class), 则不需要继承object类
往期回顾: 在前几篇文章中,我们介绍了数据分布型图表的几种绘制方法,如下图所示(滑动以浏览),对以往的工作做个总结。...在前三篇文章中,我们系统介绍了python内置库和pandas中常见的时间处理方法,以此为基础,进入到我们今天的主题——时间序列图的绘制。...1017A站点在2020年的PM2.5浓度值用面积表示,再绘制一个二类标签的面积图。...#绘制多系列的面积图 ax2 = fig.add_subplot(122) #构造数据 x = np.linspace(-10, 10, 200) ax2.set_xlim(-10, 10) y1...结果如下: 其中,空值表示这一天数值缺失,通过日历图可以直观地感受数值的范围和分布情况。 ---- 声明:本公众号的所有原创内容,在未经允许的情况下,不得用于商业用途,违者必究。 参考来源: 1.
notpad 中文乱码 多列粘贴:在列模式中选中才能在粘贴到列模式中 3.6. Notepad++的列编辑功能 下面来解释Notepad++中的强大且好用的列编辑功能。 3.6.1....什么是列编辑模式 普通编辑器,编辑文本的时候,选中一部分内容,都是在一行或多行的范围内操作,从左到右的,所以,可以看做是行模式。 与此相对应的,就是上下方向的列模式了。...Notepad++的列编辑模式的基本操作 在Notepad++中,按住Alt键之后,就处于列(编辑)模式了。 比如,按住Alt键,此处从上到下,选择多列: 例 3.20....列编辑:删除多行内容 然后也可以同时删除多行内容: 先按住Alt键,选后同时选取多列: 然后松掉Alt键,点击右键选择删除,或者直接按键盘上面的Delete键,都可以实现删除所选的多行中对应部分的内容:...列编辑:同时复制和粘贴多列 然后在Notepad++中,新建一个页面,将拷贝的内容,粘贴到新建页面中: 然后再用列模式去选取此部分内容: 然后Ctrl+C复制所选内容,再回到要粘贴的地方,同样先是进入列模式
本文介绍基于Python中的gdal模块,对大量长时间序列的栅格遥感影像文件,绘制其每一个波段中、若干随机指定的像元的时间序列曲线图的方法。 ...在之前的文章Python GDAL绘制遥感影像时间序列曲线中,我们就已经介绍过基于gdal模块,对大量多时相栅格图像,批量绘制像元时间序列折线图的方法。...现在我们希望,在遥感影像覆盖的区域内,随机选取若干的像元,基于这些像元,我们绘制其随时间变化的曲线图。...接下来,我们遍历并恢复pixel_indices中的每个像素索引,计算该像素在每个影像中的每个波段的时间序列数据,并存储在band_list_1、band_list_2列表中。 ...随后,我们即可绘制两个时间序列图,分别表示2个波段在不同影像日期上的数值。最后,我们将图像保存到指定的文件夹pic_folder中,命名规则为x_y,其中x与y分别代表像素的横、纵坐标。
有很多功能,同时在【转换】和【添加】两个菜单中都存在,而且,通常来说,它们得到的结果列是一样的,只是在【转换】菜单中的功能会将原有列直接“转换”为新的列,原有列消失;而在【添加】菜单中的功能,则是在保留原有列的基础上...但是,最近竟然发现,“合并列”的功能,虽然在大多数情况下,两种操作得到的结果一致,但是他们却是有本质差别的,而且一旦存在空值(null)的情况,得到的结果将有很大差别。...比如下面这份数据: 将“产品1~产品4”合并到一起,通过添加列的方式实现: 结果如下,其中的空值直接被忽略掉了: 而通过转换合并列的方式: 结果如下,空的内容并没有被忽略,所以中间看到很多个连续分号的存在...那么问题来了,如果希望转换的时候直接忽略空值进行合并呢?...显然,我们只要将其所使用的函数改一下就OK了,比如转换操作生成的步骤公式修改如下: 同样的,如果希望添加列里,内容合并时保留null值,则可以进行如下修改: 这个例子,再次说明,绝大多数的时候,我们只需要对操作生成的步骤公式进行简单的调整
今天给大家带来一篇比较有意思的可视化图——棒棒糖图详细绘图教程。对比Excel与Pyhton,手把手教你绘制高大上的棒棒糖图。...---- Excel绘制棒棒糖图 首先是数据准备,首先将原始数据复制一列,得到两列一样的数据。 选择数据,插入组合图,分别设置柱状图和散点图的组合图表,确认后既可以得到初步的棒棒糖图。...可根据需要设置相应的样式: 其中设置x轴的位置相对较复杂些。 首先选中y轴,右击再点击设置坐标轴格式,接下来分别设置横坐标轴位置及横坐标轴标签。设置x坐标轴值为0.8,或者你需要的轴。...将所有y值加上一个固定值v(负数):y = y+v 并且设置y轴的下限为该固定值v :plt.ylim(v, 0.6) 绘制一条横线 通过绘制折线的方法绘制一条基线,并固定 y=0 plt.plot(values.index...,因为xmin和xmax设置的值在0~1之间的比例值。
2021-05-08:给定两个非负数组x和hp,长度都是N,再给定一个正数range。x有序,x[i]表示i号怪兽在x轴上的位置;hp[i]表示i号怪兽的血量 。...0开始,但在arr里是从1开始的 // sum[]模拟线段树维护区间和 // lazy[]为累加懒惰标记 // change[]为更新的值 // update[]为更新慵懒标记...某一个范围的累加和信息 ret.lazy = make([]int, MAXN中,某一个范围沒有往下傳遞的纍加任務 ret.change2 = make...([]int, MAXN中,某一个范围有没有更新操作的任务 ret.update2 = make([]bool, MAXN中,某一个范围更新任务...,先把sum数组,填好 // 在arr[l~r]范围上,去build,1~N, // rt : 这个范围在sum中的下标 func (this *SegmentTree) build(l int, r
Seaborn 在 Matplotlib 的基础上进行了更加高级的封装,用户能够使用极少的代码绘制出拥有丰富统计信息的科研论文配图。...Seaborn 中的数据分布型图绘制函数: 分类数据型图 在面对数据组中具有离散型变量(分类变量)的情况时,我们可使用以 X 轴或 Y 轴作为分类轴的绘图函数来绘制分类数据型图。...FacetGrid() 函数可以实现行、列、色调 3 个维度的数值映射,其中,行、列维度与所得的轴阵列有明显的对应关系,色调变量可被视为沿深度轴的第三维,用不同的颜色绘制不同级别的数据。...在 PairGrid () 函数中,每个行和列都会被分配一个不同的变量,这就导致绘制结果为显示数据集中成对变量间关系的图。这种图也被称为“散点图矩阵”。...绘图风格 set_style() 参数 style 的可选值包括 darkgrid、whitegrid、dark、white 和 ticks,参数 rc 则用于覆盖预设 Seaborn 样式字典中的值的参数映射
你可以从其基本组件中组装一个图表:数据显示(即绘图的类型:线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中,我们可能有多个数据列,并且带有行和列的标签。...use_index 使用对象索引刻度标签 rot 刻度标签的旋转(0到360) xticks 用于x轴刻度的值 yticks 用于y轴 xlim x轴范围(例如[0,10]) ylim y轴范围 grid...参数 描述 subplots 将DataFrame的每一列绘制在独立的子图中 sharex 如果subplots=True,则共享相同的x轴、刻度和范围 sharey 如果subplots=True,则共享相同的...在DataFrame中,柱状图将每一行中的值分组到并排的柱子中的一组。...06 其他Python可视化工具 和开源代码一样,在Python语言下创建图形的选择有很多(太多而无法一一列举)。自从2010年以来,很多开发工作都集中在创建web交互式图形上。
Python 中 \x00 和空字符串的区别,以及在 Django 中的坑 事情是这样的,我有一个守护进程,不停地从 RabbitMQ 消费数据,然后保存到 MySQL。...但是,在页面上,通过表单来修改这条数据,无论如何都无法保存成功,报错信息提示某一个字段不能为空。但是这个字段明明是有值的,很让人费解。...有一个 __call__ 方法,如果有 \x00 在需要保存的字段值里,就会抛异常。...不知道源码里为什么会有这样的判断。 再回过头来看提示我为空的那个字段的值,其中的确有不可见字符 \x00。 到这里,这个问题也就明确了,那怎么解决呢?...其实很简单,在后台保存数据时,直接将 \x00 替换掉成空就可以了。 问题是解决了,但是 \x00 和空有什么区别呢?这就又涉及到 Python 的编码问题了。
之前我们基本都是用它来绘制二维的数据图表。而今天文章中,我们将教大家如何用不到 30 行代码绘制 Matplotlib 3D 图形。 回顾 2D 作图 用赛贝尔曲线作 2d 图。...:设置间隔个数,默认50个,ccount:列的间隔个数 不能与上面两个参数同时出现 #vmax和vmin 颜色的最大值和最小值 ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1,...y 轴坐标 zs 一维数组,可选项,点的 z 轴坐标 zdir 可选项,在 3D 轴上绘制 2D 数据时,数据必须以 xs,ys 的形式传递,若此时将 zdir 设置为 ‘y’,数据将会被绘制到 x-z..., **kwargs]) 参数详解: 参数 描述 xs 一维数组,点的 x 轴坐标 ys 一维数组,点的 y 轴坐标 zs 一维数组,可选项,点的 z 轴坐标 zdir 可选项,在 3D 轴上绘制 2D...相比于 2D 图形,3D 图形可以多展现一个维度的数据特征,在可视化时会有更加直观的效果。在实际的数据可视化过程中,我们要根据具体需求来决定用怎样的形式来展现,而多了解一些工具就可以更加游刃有余。
一、前言 前几天在Python钻石交流群有个叫【进击的python】的粉丝问了一个Python基础的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习下。...他的数据如下图所示: 有什么方法可以快速筛选出 pitch 中的值 在0.2 > x > -0.2 的值呢?...二、解决过程 这个问题肯定是要涉及到Pandas中取数的问题了,从一列数据中取出满足某一条件的数据,使用筛选功能。 他自己写了一个代码,如下所示: 虽然写的很长,起码功能是实现了的。...后来【LeeGene】大佬给了一个代码,如下所示: df = df[df.pitch>0.2] 看上去确实很简单,不过还没有太满足需求,后来【月神】补充了下,取绝对值再比较。...最后感谢粉丝【进击的python】提问,感谢【月神】、【LeeGene】给出的具体解析和代码演示,感谢【dcpeng】、【逸 】、【猫药师Kelly】等人参与学习交流。
默认值False,即把原数据copy一份,在copy数据上删除重复值,并返回新数据框(原数据框不改变)。值为True时直接在原数据视图上删重,没有返回值。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知,参数为默认值时,是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框,删重操作不影响name的值。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重,可以在subset中添加列。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题,参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-
我们想要一个能将键(key)映射到多个值的字典(即所谓的一键多值字典[multidict])。 解决方案 字典是一种关联容器,每个键都映射到一个单独的值上。...如果想让键映射到多个值,需要将这多个值保存到另一个容器(列表、集合、字典等)中。..., defaultdict 会自动为将要访问的键(即使目前字典中并不存在这样的键)创建映射实体。...如果你并不需要这样的特性,你可以在一个普通的字典上使用 setdefault() 方法来代替。...因为每次调用都得创建一个新的初始值的实例(例子程序中的空列表 [] )。 讨论 一般来说,构建一个多值映射字典是很容易的。但是如果试着自己对第一个值做初始化操作,就会变得很杂乱。
今天我们来说说在 windows 系统上如果有多版本的 python 并存时,如何优雅的进行灵活切换。...虽然 Python3 已经出来很久了,虽然 Python2 即将成为历史了,但是因为历史原因,依然有很多公司的老项目继续在使用着 Python2 版本(切换成本太高),所以大多数开发者机器上 Python2...和 Python3 都是并存的,本文主要说明这种情况下如何便捷的在 Python2 和 Python3 之间进行切换。...本次环境以 Windows 为例: 系统: Windows 7 x64 Python 版本:Python3.4 和 Python 2.7 安装 首先安装好 Python3.4 和 Python2.7,安装包可以在这个地方进行下载...-m pip install requests python36 -m pip install requests 这样安装的依赖库就是在各个版本之间相互独立的。
最近公司在做关联图谱的项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值,两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题,只要把代码中取两列的代码变成多列即可。...numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv
在本段代码中,numpy 用于生成随机数数组和执行数组操作,pandas 用于创建和操作 DataFrame。...random_array = np.random.rand(4, 2) 此行代码使用 numpy 库生成一个形状为 4x2(即 4 行 2 列)的随机数数组。...arr = np.concatenate((random_array, values_array), axis=1) 最后一行代码使用 numpy 库中的 concatenate () 函数将前面得到的两个数组沿着第二轴...结果是一个新的 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
建立一个蝌蚪图是简单直接的:它从哑铃图开始。但是一个单点只能显示当前时段而无法显示前一个时段的信息。在Tableau中,哑铃图很容易构建。它需要两个轴,一个轴作为点,另一个轴作为线来连接点。...那么为什么不创建一个有白色圆心的圆圈在PNG文件里呢?这样做的问题是,当Tableau对保存为具有透明背景的PNG文件中的自定义图形上的颜色编码时,它会改变白色中心的颜色,最后会出现彩色的圆点。...以下是Mark的工作簿中建立蝌蚪图的步骤: 移动序列到行 移动销售线到列 移动销售圈到列 右键点击销售圈并选择“双轴” 右键点击第二个y轴并选择“同步轴” 选择所有的标记卡,并移动类别到颜色 在销售线标记卡上...,从下拉目录中选择“线” 移动时间到路径 右键点击Y轴并选择“显示标题”以删除标题 右键点击顶部的第二个X轴并选择“显示标题”以删除标题 你现在应该有一个与下图类似的蝌蚪图: 添加白色中心到填充点...右键点击销售圈并选择“复制”,移动测量值到总和(销售圈)之上的列。这一操作会使测量值在列中替代总和(销售圈)。 你现在有四个测量值呈现在测量值卡片上,但我们只需要其中的两个。
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