首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用Matplotlib按DataFrame列的顺序绘制直方图网格?

Matplotlib是一个Python的数据可视化库,可以用于绘制各种类型的图表,包括直方图。要按DataFrame列的顺序绘制直方图网格,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
  1. 创建一个DataFrame对象,包含需要绘制直方图的数据:
代码语言:txt
复制
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                     'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                     'C': [11, 12, 13, 14, 15]})
  1. 创建一个子图网格,用于绘制直方图:
代码语言:txt
复制
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=len(data.columns), figsize=(10, 5))
  1. 使用循环遍历DataFrame的列,并在每个子图中绘制直方图:
代码语言:txt
复制
for i, column in enumerate(data.columns):
    axes[i].hist(data[column])
    axes[i].set_title(column)
  1. 添加图表标题和坐标轴标签:
代码语言:txt
复制
fig.suptitle('Histogram Grid')
fig.text(0.5, 0.04, 'Value', ha='center')
fig.text(0.04, 0.5, 'Frequency', va='center', rotation='vertical')
  1. 显示图表:
代码语言:txt
复制
plt.show()

这样就可以按DataFrame列的顺序绘制直方图网格了。

Matplotlib的优势在于它是一个功能强大且灵活的库,可以满足各种数据可视化的需求。它支持多种图表类型和样式定制,可以轻松地创建专业水平的图表。此外,Matplotlib还有丰富的文档和社区支持,可以帮助用户解决各种绘图问题。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云服务器(CVM),它提供了稳定可靠的云计算基础设施,可以满足各种计算需求。腾讯云服务器支持多种操作系统和应用程序,可以方便地进行开发、测试和部署。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云服务器的信息:腾讯云服务器产品介绍

注意:以上答案仅供参考,具体的解决方案可能因实际情况而异。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

DataFrameplot方法在同一个子图中将每一绘制为不同折线,并自动生成图例(见图9-14): In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4...展示轴网格(默认是打开) ▲表9-3 Series.plot方法参数 DataFrame拥有多个选项,允许灵活地处理;例如,是否将各绘制到同一个子图中,或为各生成独立子图。...y轴 figsize 用于生成图片尺寸元组 title 标题字符串 legend 添加子图图例(默认是True) sort_columns 字母顺序绘制,默认情况下使用已有的顺序 ▲表9-4...▲图9-19 用错误栏天显示小费百分比 seaborn中绘图函数使用一个data参数,这个参数可以是pandasDataFrame。其他参数则与列名有关。...▲图9-28 根据星期几数值绘制小费百分比箱型图 你可以使用更通用seaborn.FacetGrid类创建自己分面网格图。 具体请查看更多seaborn文档。

5.4K40

数据导入与预处理-拓展-pandas可视化

() df 输出为: 1.2 绘制单列折线图 绘制 df 第一折线图 # 绘制 df 第一折线图 df['A'].plot() plt.show() 输出为: 1.3 绘制折线图...df 分别放在四个子图上 # 折线图|子图 # 将 df 分别放在四个子图上 df.plot(subplots=True) plt.show() 输出为: df 分别放在一个图上...# 折线图|绘制 df 全部折线图 # 同时指定 画布大小 标题 显示网格线 x轴标签 y轴标签 轴字体大小 df.plot(figsize=(10, 6), # 画布大小 title...直方图 3.1 生成数据 生成数据 # 直方图|默认 # 重新生成数据 df3 ,并制作直方图 df3 = pd.DataFrame( { "a": np.random.randn...总结 关于pandas可视化用法还有很多,这里不再拓展,但还是建议使用matplotlib,seaborn等库完成绘图。

3.1K20
  • 数据分析之Pandas快速图表可视化各类操作详解

    上,plot()可以方便地用标签绘制所有: 可以使用plot()中x和y关键字绘制与另一对比,比如我们想要使用星期六客流量和星期日客流量作对比: df_flow_7=df_flow[df_flow...现有接口DataFrame.hist,但仍然可以使用hist绘制直方图 plt.figure() df_flow_mark['风级'].hist()  DataFrame.hist()可以在多个子地块上绘制直方图...df.plot.area(stacked=False) 五、散点图  可以使用DataFrame.plot.scatter()方法绘制散点图,散点图需要x轴和y轴数字。...网格越大,箱子越小。 df.plot.hexbin(x="a", y="b", gridsize=10) 默认情况下,计算每个(x,y)点周围计数直方图。...带有DataFrame饼图需要通过y参数或subplots=True指定目标。当指定y时,将绘制所选饼图。如果指定subplots=True,则每个饼图都将绘制为subplots。

    39241

    一文掌握Pandas可视化图表

    ")) df = df.cumsum() df.head() 对于案例数据,直接绘图效果如下(显示全部) df.plot() 我们可以指定数据源,比如指定A数据 df.plot(y='A'...图例 通过参数legend可以设置图例,默认是显示图例,可以不显示或者显示图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar(legend=False) # 图例倒序 df.plot.bar(...那么可以通过参数rot设置文字角度 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) 网格线 默认情况下图表是不显示网格线,我们可以通过参数grid来设置其显隐 # 网格线 df.plot.bar...当然,在使用引擎前需要先安装对应库。...横向展示 # 可以通过orientation='horizontal'和 cumulative=True 绘制横向和累积直方图 df["a"].plot.hist(orientation="horizontal

    8.1K50

    『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表

    对于案例数据,直接绘图效果如下(显示全部) df.plot() ? 我们可以指定数据源,比如指定A数据 df.plot(y='A') ?...图例 通过参数legend可以设置图例,默认是显示图例,可以不显示或者显示图例顺序倒序 # 图例不显示 df.plot.bar(legend=False) ?...网格线 默认情况下图表是不显示网格线,我们可以通过参数grid来设置其显隐 # 网格线 df.plot.bar(grid=True) ?...绘图引擎 通过backend可以指定不同绘图引擎,目前默认是matplotlib,还支持bokeh、plotly、Altair等等。当然,在使用引擎前需要先安装对应库。...直方图 直方图又称为质量分布图,主要用于描述数据在不同区间内分布情况,描述数据量一般比较大。

    8K40

    《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它Python可视化工具9.4 总结

    DataFrameplot方法会在一个subplot中为各绘制一条线,并自动创建图例(如图9-14所示): In [62]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10...DataFrame还有一些用于对进行灵活处理选项,例如,是要将所有绘制到一个subplot中还是创建各自subplot。详细信息请参见表9-4。 ?...图9-16 DataFrame柱状图 注意,DataFrame名称"Genus"被用作了图例标题。...图9-19 小费每日比例,带有误差条 seaborn绘制函数使用data参数,它可能是pandasDataFrame。其它参数是关于名字。...图9-28 tip_pct盒图 使用更通用seaborn.FacetGrid类,你可以创建自己分面网格

    7.4K90

    5种方法教你用Python玩转histogram直方图

    本篇博主将要总结一下使用Python绘制直方图所有方法,大致可分为三大类(详细划分是五类,参照文末总结): 纯Python实现直方图,不使用任何第三方库 使用Numpy来创建直方图总结数据 使用matplotlib...使用Matplotlib和Pandas可视化Histogram 从上面的学习,我们看到了如何使用Python基础工具搭建一个直方图,下面我们来看看如何使用更为强大Python库包来完成直方图。...pandas.DataFrame.histogram() 用法与Series是一样,但生成是对DataFrame数据中每一直方图。...总结:通过pandas实现直方图,可使用Seris.plot.hist(),DataFrame.plot.hist(),matplotlib实现直方图可以用matplotlib.pyplot.hist(...现在,我们可以在同一个Matplotlib轴上绘制每个直方图以及对应kde,使用pandasplot.kde()好处就是:它会自动将所有直方图和kde都显示出来,用起来非常方便,具体代码如下

    4.2K10

    5种方法教你用Python玩转histogram直方图

    本篇博主将要总结一下使用Python绘制直方图所有方法,大致可分为三大类(详细划分是五类,参照文末总结): 纯Python实现直方图,不使用任何第三方库 使用Numpy来创建直方图总结数据 使用matplotlib...使用Matplotlib和Pandas可视化Histogram 从上面的学习,我们看到了如何使用Python基础工具搭建一个直方图,下面我们来看看如何使用更为强大Python库包来完成直方图。...如果使用Python科学计算工具实现,那么可以使用Pandas Series.histogram() ,并通过matplotlib.pyplot.hist() 来绘制输入Series直方图,如下代码所示...pandas.DataFrame.histogram() 用法与Series是一样,但生成是对DataFrame数据中每一直方图。...现在,我们可以在同一个Matplotlib轴上绘制每个直方图以及对应kde,使用pandasplot.kde()好处就是:它会自动将所有直方图和kde都显示出来,用起来非常方便,具体代码如下

    2K10

    Python 数据分析(PYDA)第三版(四)

    使用 DataFrame 进行索引 希望使用一个或多个 DataFrame 列作为行索引并不罕见;或者,您可能希望将行索引移入 DataFrame 中。...sort 连接键字典顺序对合并数据进行排序;默认为False。...执行相同操作,因此您可以将其视为使用传递对象中数据“修补”调用对象中缺失数据: In [121]: df1 = pd.DataFrame({"a": [1., np.nan, 5., np.nan...表 9.4:DataFrame 特定绘图参数 参数 描述 subplots 在单独子图中绘制每个 DataFrame layouts 2 元组(行数,数),提供子图布局 sharex 如果...字母顺序绘制;默认使用现有顺序 注意 有关时间序列绘图,请参见 第十一章:时间序列。

    30400

    万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

    小提琴图在绘制大洲与生活阶梯关系图时,用人均GDP平均值对数据进行分组。人均GDP越高,幸福指数就越高 配对图 Seaborn配对图是在一个大网格绘制双变量散点图所有组合。...它可以创建多个变量分组图表。例如,行可以是一个变量(人均GDP类别),是另一个变量(大洲)。 它确实还需要适应客户需求(即使用matplotlib),但是它仍然是令人信服。...网格代表大洲,网格行代表不同水平的人均GDP。...大洲划分生活阶梯直方图 FacetGrid— 带注释KDE图 还可以向网格每个图表添加特定注释。以下示例将平均值和标准偏差以及在平均值处绘制垂直线相加(代码如下)。 ?...结束语 本文展示了如何成为一名真正Python可视化专家、如何在快速探索时更有效率、以及如何在董事会会议前创建更漂亮图表、还有如何创建交互式绘图图表,尤其是在绘制地理空间数据时,十分有用。

    3.1K10

    利用Python绘图和可视化(长文慎入)

    DataFrameplot方法会在一个subplot中为各绘制一条线,并自动创建图例,如下所示: ?...DataFrame还有一些用于对进行灵活处理选项,例如,是要将所有绘制到一个subplot中还是创建各自subplot,详细信息如下所示: ? ?...DataFrame名称“Genus”被用作了图例标题。...12、直方图和密度图 直方图(histogram)是一种可以对值频率进行离散化显示柱状图。数据点被拆分到离散、间隔均匀面元中,绘制是各面元中数据点数量。...纯手工创建这样图表很费工夫,所以pandas提供了一个能从DataFrame创建散布图矩阵scatter_matrix函数。它还支持在对角线上放置各变量直方图或密度图。

    8.6K70

    又再肝3天,整理了65个Matplotlib案例,这能不收藏?

    Matplotlib 中设置轴限制 使用 Python Matplotlib 显示背景网格 使用 Python Matplotlib 将绘图保存到图像文件 将图例放在 plot 不同位置 绘制具有不同标记大小线条...更新 Matplotlib 折线图中字体外观 用颜色名称绘制虚线和点状图 以随机坐标绘制所有可用标记 绘制一个非常简单条形图 在 X 轴上绘制带有组数据条形图 具有不同颜色条形条形图 使用 Matplotlib...中特定值改变条形图中每个条颜色 在 Matplotlib绘制散点图 使用单个标签绘制散点图 用标记大小绘制散点图 在散点图中调整标记大小和颜色 在 Matplotlib 中应用样式表 自定义网格颜色和样式...绘制直方图Matplotlib 直方图中选择 bins 在 Matplotlib绘制没有条形直方图 使用 Matplotlib 同时绘制两个直方图 绘制具有特定颜色、边缘颜色和线宽直方图...用颜色图绘制直方图 更改直方图上特定条颜色 箱线图 箱型图数据分组 更改箱线图中箱体颜色 更改 Boxplot 标记样式、标记颜色和标记大小 用数据系列绘制水平箱线图 箱线图调整底部和左侧 使用

    2.3K10

    Python Seaborn (3) 分布数据集可视化

    默认情况下,这将绘制一个直方图,并拟合出核密度估计(KDE)。 ? 直方图 直方图应当是非常熟悉函数了,在matplotlib中就存在hist函数。...接下来,这些曲线可以用来计算支持网格中每个点密度值。得到曲线再用归一化使得它下面的面积等于1: ? 我们可以看到,如果我们在seaborn中使用kdeplot()函数,我们得到相同曲线。...可以通过cut参数来控制绘制曲线极值值距离; 然而,这只影响曲线绘制方式,而不是曲线如何拟合: ?...可以使用matplotlibplt.scatter函数绘制散点图,它也是jointplot()函数显示默认方式。 ?...呈现数据集中成对关系 要在数据集中绘制多个成对双变量分布,可以使用pairplot()函数。这将创建一个轴矩阵,并显示DataFrame中每对关系。

    2.2K10

    ​再见 Seaborn!Altair 数据可视化已超神

    基于详细数据分析,我们可以决定如何最好地利用手头数据,帮助我们做出明智决定。 如果你是数据科学或机器学习初学者,你肯定已经尝试过 Matplotlib 和 Seaborn 来进行数据可视化。...使用 Altair,我们可以通过类似于 Seaborn 图条形图、直方图、散点图和气泡图、网格图和误差图等创建交互式数据可视化。...DataFrame 和先前选择"horsepower"、"mpg"分别作为 x 和 y 传递。...从语法角度来看,这些库需要数据源输入 x、y 来绘制。两个库输出看起来还挺不错。 接下来尝试更多图并进行比较。 直方图 在这组可视化中,我们将绘制基本直方图。...在 Seaborn 中,我们使用 distplot 命令并传递数据框名称,要绘制名称。我们还可以使用"aspect"设置"宽高比"来调整绘图高度和宽度。

    9.6K30

    Python数据分析实战(3)Python实现数据可视化

    pandas import Series, DataFrame import pandas as pd %matplotlib inline 在pandas中,有行标签、标签和分组信息等,如果使用matplotlib...DataFrameplot方法会在一个subplot中为各绘制一条线,并自动创建图例。...相对于Series,DataFrame还有一些用于对进行灵活处理选项,例如要将所有绘制到一个subplot中还是创建各自subplot等,具体如下: 参数 说明 subplots 将各个DataFrame...表示图像大小元组 title 表示图像标题字符串 legend 添加—个subplot图例(默认为True) sort_columns 以字母表顺序绘制,默认使用前列顺序 画简单累和图如下:...四、Titanic灾难数据分析显示 主要过程如下: 导入必要库 导入数据 设置为索引 绘制展示男女乘客比例扇形图 绘制展示船票Fare与乘客年龄和性别的散点图 生还人数 绘制展示船票价格直方图 数据

    4.5K20

    【小白必看】Python爬虫数据处理与可视化

    datas 使用pandas.DataFrame()方法将二维列表转换为DataFrame对象df,每分别命名为'类型'、'书名'、'作者'、'字数'、'推荐' 将'推荐'数据类型转换为整型 数据统计与分组...,并创建FontProperties对象custom_font 使用hist()方法绘制'类型'直方图 使用xlabel()方法设置x轴标签,并使用自定义字体 使用show()方法显示图形 数据筛选与排序...df[df.类型 == '玄幻魔法'].sort_values(by='推荐') 使用布尔索引筛选出'类型'为'玄幻魔法'行,并按'推荐'进行升序排序 数据保存 df = pd.DataFrame...custom_font = FontProperties(fname=font_path) # 创建FontProperties对象,用于设置字体样式 df.类型.hist() # 绘制类型直方图...接下来,通过matplotlib库实现数据可视化,绘制直方图展示不同类型数据分布情况。此外,代码还涉及数据筛选、排序和保存等操作,以满足更多需求。

    14110

    Seaborn 可视化

    Seaborn是在matplotlib基础上进行了更高级API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力图,而使用matplotlib就能制作具有更多特色图。...Seaborn和PandasAPI配合很好,使用DataFrame/Series数据就可以绘图  Seaborn绘制单变量图 直方图 使用sns.distplot创建直方图 使用sns.distplot...使用Seabornjointplot绘制蜂巢图,和使用matplotlibhexbin函数进行绘制 2D核密度图和kdeplot类似,但2D核密度图课展示两个变量 条形图也可以用于展现多个变量,barplot...函数会为单变量绘制直方图,双变量绘制散点图 sns.pairplot(tips) pairplot缺点是存在冗余信息,图上半部分和下半部分相同 可以使用pairgrid手动指定图上半部分和下半部分...如果想在图中包含更多信息,可以使用颜色、大小和形状来区分它们 通过颜色区分 使用violinplot函数时,可以通过hue参数性别(sex)给图着色 可以为“小提琴”左右两半着不同颜色,用于区分性别

    9210
    领券