安装pandas： pip install numpy 2 实现思路 数据存放在excel中，对指定数据进行分析，所以需要用到pandas； 对指定数据分析后绘制饼形图，需要用到Matplotlib模块的...labels 饼形图标签说明 colors 饼形图的填充色 autopct 自动添加百分比显示 pctdistance 设置百分比标签与圆心的距离 shadow 是否添加饼形图的阴影效果 labeldistance...设置各扇形标签与圆心的距离 startangle 设置饼形图的初始摆放角度 radius 设置饼图的半径 counterclock 是否让饼图逆时针显示 wedgeprops 设置饼图内外边界的属性...'金额'.values.tolist() 设置饼形图每块的颜色： colors = 'cyan','darkorange','lawngreen','pink','gold' 饼图绘制： patches...模块的pie()函数绘制饼形图 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt class TestPie(): def
温馨提示 由于可视化代码过长隐藏，可点击原文链接运行Fork查看 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可...Matplotlib 是 Python 中最受欢迎的数据可视化库之一，它提供了强大的功能来创建各种类型的图表。...那么有位读者提出如何使用matplotlib画一个有端的线段标注想要的数据 项目方法 在这篇博文中，我们将探讨如何利用 Matplotlib 创建一种特殊的图形元素——带有端头的垂直线段，这种线段可以用来强调数据中的特定点或区间...下面的代码定义了一个名为 draw_capped_line 的函数，该函数会在给定的轴上绘制一条垂直线段，并在该线段的两端添加水平的小横杠（端头）。...导入库 In [2]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 简单示例 复杂示例 小结 通过上面的代码，我们可以看到如何使用 matplotlib
任务描述： 使用pandas的DataFrame对象绘制饼状图，每列数据分别创建单独的轴域，然后使用matplotlib对已绘制的图形进行设置，设置饼状图中扇形外侧的文本标签，设置图例位置。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、实验目的 （1）熟悉活动图的基本功能和使用方法。 （2）掌握如何使用Rose绘制活动图的方法。...）每组1人； （3）设计性实验； 三、实验主要设备 台式或笔记本电脑 四、实验内容 1.案例：借鉴我校图书管理系统，根据图书信息入库、借阅、归还、检索等活动流程，分析相关活动需求和活动到活动变化，使用...rational rose绘制图书管理系统中某个活动流程的一个完整过程的活动图。...右击“Logical View(逻辑视图)” → “New” → “Activity Diagram(活动图)”；为活动图命名 分析： 对图书管理系统的活动进行简单的分析。...在活动图中，泳道区分了负责活动的对象，它明确地表示了哪些活动是由哪些对象进行的。在包含泳道的活动图中，每个活动只能明确地属于一个泳道。
这意味着在这个 epigraph 上画的每个两点间线段总是等于或高于函数图。暂停一分钟，自己检查一下。 ?...这意味着在 epigraph 上绘制的每个线段并不总是等于或高于函数线。可以通过在弯曲处取点来证明。 凸性检验 在神经网络中，大多数的成本函数是非凸的。因此，必须测试函数的凸性。...凹函数的条件 凹函数的例子: y=-eˣ。这个函数是二次可微的。 让我们通过绘制指数函数 eˣ 的图来检查凸性。...绘制凸函数和凹函数的代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-1, 2, 100) # Convex...对于线性回归模型，我们定义了成本函数均方误差（MSE） ，它度量了实际值和预测值之间的平均方差。我们的目标是最小化这个成本函数，以提高模型的准确率。MSE 是一个凸函数（它是二次可微的）。
如果指定一个固定值，所有柱子的线段将一直长；如果指定一个带有不同长度值的列表，那么柱子顶部的线段将呈现不同长度。 yerr 每根柱子顶端在纵轴方向的线段。...如果指定一个固定值，所有柱子的线段将一直长；如果指定一个带有不同长度值的列表，那么柱子顶部的线段将呈现不同长度。 ecolor 设置 xerr 和 yerr 的线段的颜色。...设置值为 vertical ，那么显示为柱形图。如果设置为 horizontal 条形图。不过 matplotlib 官网不建议直接使用这个来绘制条形图，使用 barh 来绘制条形图。...，你可以使用这些参数绘制你所需要柱形图的样式。...如果你还不会灵活使用这样参数，那就让我们来学习 matplotlib 官方提供的例子。
在本教程中，我们将详细介绍如何使用Python进行数据绘图，并通过实例逐步学习各种常见的图形类型和绘图技巧。...Bokeh：另一个绘制交互式图形的库，适用于Web开发。本教程将介绍Matplotlib、Seaborn和Plotly这三大常用库的使用方法，帮助你掌握数据可视化的技能。...要使用Matplotlib，首先需要安装它：pip install matplotlib绘制基础图形Matplotlib使用pyplot模块来进行绘图。...案例分析：数据可视化应用用Matplotlib绘制线性回归图假设我们有一组简单的线性回归数据，以下是如何使用Matplotlib绘制回归线的示例：import numpy as npimport matplotlib.pyplot...(x, model.predict(x), color='red', label='回归线')plt.title("线性回归图")plt.xlabel("X")plt.ylabel("Y")plt.legend
由于matplotlib比较底层，想要绘制漂亮的图非常麻烦，需要写大量的代码。 Seaborn是在matplotlib基础上进行了高级API封装，图表装饰更加容易，你可以用更少的代码做出更美观的图。...话不多说，先来展示一下Seaborn的风采： 热力图 小提琴图 散点矩阵图 多元散点图 带边际分布的Hexbin图 ---- 下面正式开始讲解如何使用Seaborn绘图 功能简介 Seaborn...控制线性回归的不同因变量并进行参数估计与作图 对复杂数据进行易行的整体结构可视化 对多表统计图的制作高度抽象并简化可视化过程 提供多个内建主题渲染 matplotlib 的图像样式 提供调色板工具生动再现数据...绘制线性回归模型-lmplot()函数 lmplot()函数用以绘制回归模型，描述线性关系。...依然以小费数据集为例： 这是一个散点图+线性回归+95%置性区间的组合图 你调整置性区间的大小，传递参数ci：60： 对smoker（是否吸烟）做分类处理，得到两个不同的回归曲线， 传递参数 hue
本节分享一个小案例，如何使用ggplot2中的「stat_smooth」函数来快速绘制残差图。 ❝残差图是一种用于回归分析的图形工具，它显示了模型的预测值与实际观测值之间的差异，即残差。...残差是观测值与模型预测值之间的差值。 ❞ 「残差图的主要目的是：」 「检查线性回归模型的假设」：线性回归模型有几个关键的假设，如误差项的独立性、常数方差（同方差性）和误差项的正态性。...常见的残差图有： 「基本残差图」：y轴表示残差，x轴表示预测值或观测值。 「标准化残差图」：y轴表示标准化残差，x轴表示预测值。 「QQ图」：用于检查残差的正态分布假设。...具体代码 # 使用mtcars数据集 mtcars %>% ggplot(aes(wt,mpg)) + geom_point() + # 添加散点图层，显示每辆车的重量和每加仑的英里数...添加一个平滑层，以线段的形式表示，x轴的序列和结束点都是mtcars$wt，y轴的结束点是mtcars$mpg stat_smooth非常的高效，本(geom="segment",color="red
在这篇文章中，我们将介绍如何使用Matplotlib库创建平行坐标系图，以及如何解释和定制这种图表。我们将使用一个示例数据集来演示。...每个数据点用一条线段连接各个坐标轴上的对应数值，从而呈现出数据的模式、趋势和关系。 数据准备 首先，让我们创建一个示例数据集，用于绘制平行坐标系图。...接下来，我们将使用Matplotlib来绘制平行坐标系图。...以下是一些示例定制选项： 颜色：你可以为不同的特征线段指定不同的颜色。 透明度：通过设置线段的透明度，可以减少重叠线段的混淆。 标签：添加轴标签和图例以提供更多信息。...在本文中，我们介绍了如何使用Matplotlib创建平行坐标系图，包括生成示例数据集、绘制图表以及定制图表。你可以根据自己的需求和数据来进一步扩展和定制平行坐标系图，以更好地理解和传达数据。
设想你要绘制降雨频率与农作物产量间的相关性图。你也许会观察到随着降雨量的增加农业生产率也会增加。通过对这些数据拟合一条线，你可以预测不同降雨条件下的农业生产率。...# B：使用 matplotlib 可视化数据 # C：输入值为 -1 到 1 之间的 101 个均匀间隔的数字 # D：生成输出值，与输入值成正比并附加噪声 # E：使用 matplotlib 的函数绘制散点图...列表 2：求解线性回归 import tensorflow as tf //#Aimport numpy as np //#Aimport matplotlib.pyplot as plt //...#M：得到最终参数值 #N：关闭会话 #O：绘制原始数据 #P：绘制最佳拟合直线 恭喜你使用 TensorFlow 解决了线性回归！...另外，只需要对列表 2 稍加修改就能解决回归中的其它问题。整个流程包括使用 TensorFlow 更新模型参数，如图 8 所示。 ? 图 8. 学习算法更新模型的参数以最小化给定的成本函数。
1 简单引入 在进行数据分析时，当一些图表数据，比如柱形图我们想让它更直观的显示一些内容，有时候会给柱形图添加标签， 那如何实现这样的效果呢？...还有比如我们把某手机品牌1-12月每月的销量制作成柱形图，那如何在柱形图上显示具体的每月销量的标签？...带着这个问题，我们来研究下这个功能吧； 本文使用的是Python的Matplotlib模块的text()函数,它能给图表的指定位置添加标签、注释或标注。...matplotlib 2.2 text()引入 需要插入pylot模块： import matplotlib.pyplot as plt 使用方法是： plt.text() 2.3 text()源码...销量"])) x_ticks = list(self.data_content01["月份"]) x = range(len(x_ticks)) # 绘制柱形图
Seaborn简介 Seaborn主要用于统计绘图的，它是基于matplotlib进行了更高级的API封装。...Seaborn比matplotlib更加易用，因为它避免了matplotlib中多种参数的设置。Seaborn与matplotlib关系，可以把Seaborn视为matplotlib的补充。...使用seaborn就能完成大多数情况下的统计图的绘制，做出很具有吸引力的图。 [seaborn] seaborn一共有5个大类21种图，其目录为： -1....Categorical plots 分类图 catplot() 分类图(它是下面8种图的接口，下面八种图表均可通过指定kind参数来绘制) stripplot() 分类散点图 swarmplot() 分簇散点图...4.Regression plots 回归图 lmplot() 回归模型图 regplot() 线性回归图 residplot() 线性回归残差图 5.Matrix plots 矩阵图 heatmap
1 简单引入 在进行数据分析时，当一些图表数据，比如柱形图我们想让它更直观的显示一些内容，有时候会给柱形图添加标签， 那如何实现这样的效果呢？...还有比如我们把某手机品牌1-12月每月的销量制作成柱形图，那如何在柱形图上显示具体的每月销量的标签？...带着这个问题，我们来研究下这个功能吧； 本文使用的是Python的Matplotlib模块的text()函数,它能给图表的指定位置添加标签、注释或标注。...matplotlib 2.2 text()引入 需要插入pylot模块： import matplotlib.pyplot as plt 使用方法是： plt.text() 2.3 text()源码...self.data_content01"销量")) x_ticks = list(self.data_content01"月份") x = range(len(x_ticks)) 3.4 绘制柱形图
本篇推文为python-matplotlib 商业图表绘制的第三篇文章，主要内容为圆润柱状图的绘制，这也是我之前一直想做的事情，在浏览Matplotlib官网时，发现了一个方法，就试着进行绘制，效果还不错...可视化设计 这里的柱形图我们使用了ax.plot()方法，对里面的solid_capstyle参数设置为'round'，就可以达到效果了，官网的例子如下： fig, ax = plt.subplots...本期的推文就是使用了“round”方法，再配上合理的颜色搭配即可，先上完整代码： x = np.arange(0,len(artist_03),1) y = artist_03['data'].values...(3) ax.plot(）绘制线段 这里使用了ax.plot()方法绘制了另类线段，不仅可以设置线段类型，对线段的始末的形状也可以进行定制设计，代码如下： #绘制空心圆线段 ax.plot([.36,5.64...总结 本期推文介绍了“圆润”柱形图的绘制，相比于常规柱状图，此类效果更加片平化，配上合理颜色后颜值也较高，适合小清新的风格哦。
那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。 ? 示例图如下： ? 绘制散点图： 散点图的绘制，使用的是plt.scatter方法，这个方法有以下参数： x,y：分别是x轴和y轴的数据集。...回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照自变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。...通过以上运动员散点图的分析，我们总体上可以看出来是满足线性回归的，因此可以在图上绘制一个线性回归的线条。...想要绘制线性回归的线条，需要先按照之前的数据计算出线性方程，假如x是自变量，y是因变量，那么线性回归的方程可以用以下几个来表示： y = 截距+斜率*x+误差 只要把这个方程计算出来了，那么后续我们就可以根据...回归方程的绘制我们需要借助scikit-learn库，这个库是专门做机器学习用的，我们需要使用里面的线性回归类sklearn.liear_regression.LinearRegression。
引言 本篇推文为python-matplotlib 商业图表绘制的第三篇文章，主要内容为圆润柱状图的绘制，这也是我之前一直想做的事情，在浏览Matplotlib官网时，发现了一个方法，就试着进行绘制...可视化设计 这里的柱形图我们使用了ax.plot()方法，对里面的solid_capstyle参数设置为'round'，就可以达到效果了，官网的例子如下： fig, ax = plt.subplots...本期的推文就是使用了“round”方法，再配上合理的颜色搭配即可，先上完整代码： x = np.arange(0,len(artist_03),1) y = artist_03['data'].values...(3) ax.plot(）绘制线段 这里使用了ax.plot()方法绘制了另类线段，不仅可以设置线段类型，对线段的始末的形状也可以进行定制设计，代码如下： #绘制空心圆线段 ax.plot([.36,5.64...总结 本期推文介绍了“圆润”柱形图的绘制，相比于常规柱状图，此类效果更加片平化，配上合理颜色后颜值也较高，适合小清新的风格哦。
单变量分析中，常用到boxplot图，用来显示一个变量的分布情况，并且常用于离散变量。...import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 data = [0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5] # 绘制盒须图 plt.boxplot...下面是一个示例，展示了如何使用 matplotlib 绘制散点图： import matplotlib.pyplot as plt # 准备数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2...回归和分类分析 回归分析和分类分析可以使用 scikit-learn 库来实现。...下面是一个例子，展示了如何使用 scikit-learn 进行线性回归分析： from sklearn.linear_model import LinearRegression # 准备数据 X =
Seaborn提供以下功能: 面向数据集的API来确定变量之间的关系。 线性回归曲线的自动计算和绘制。 它支持对多图像的高级抽象绘制。 可视化单变量和双变量分布。...深色背景的分布图 2.饼图和柱状图 饼图通常用于分析数字变量在不同类别之间如何变化。 在我们使用的数据集中，我们将分析内容Rating栏中的前4个类别的执行情况。...如果我们想在代码中只看到散点图而不是组合图，只需将其改为“scatterplot” 回归曲线 回归图在联合图(散点图)中建立了2个数值参数之间的回归线，并有助于可视化它们的线性关系。...4.配对图 当我们想要查看超过3个不同数值变量之间的关系模式时，可以使用配对图。例如，假设我们想要了解一个公司的销售如何受到三个不同因素的影响，在这种情况下，配对图将非常有用。...我们将使用sn .heatmap()绘制可视化图。 当你有以下数据时，我们可以创建一个热图。 ? 上面的表是使用来自Pandas的透视表创建的。 现在，让我们看看如何为上表创建一个热图。
Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，应该把Seaborn视为matplotlib的补充...kdeplot() 核函数密度估计图 rugplot() 将数组中的数据点绘制为轴上的数据 Regression plots 回归图 lmplot() 回归模型图 regplot() 线性回归图 residplot...() 线性回归残差图 Matrix plots 矩阵图 heatmap() 热力图 clustermap() 聚集图 下面展现一下以上涉及的大部分绘图示例,所涉及参数均有注释,(可左右滑动代码段)在数据集符合要求的情况下...seaborn内置了不少样例数据，为dataframe类型，如果要查看数据，可以使用类似df.head()命令查看 lmplot(回归图) lmplot是用来绘制回归图的，通过lmplot我们可以直观地总览数据的内在关系...residplot 线性回归残差图 #绘制模型残差 sns.set(style="whitegrid") # 使用以下示例数据集y ~ x rs = np.random.RandomState(7)
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