使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴 源码及参考链接 效果图 [运行结果] 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import...matplotlib.dates as mdates fig, ax = plt.subplots() """生成数据""" beginDate = '2012-01-01' endDate =...(endDate), 15) y = np.random.randn(len(x))*3+2 data = {} # 将数字（天数差）转为日期对象 numpy.datetime64 data['date...（旋转）使得每个字符串有足够的空间而不重叠 fig.autofmt_xdate() plt.show() 代码中使用到的类简单介绍一下，具体参数或用法可以点击查看。...matplotlib.dates.datestr2num() 将日期转化为天数差 numpy.datetime64() 将数字（天数差）转为日期对象 numpy.datetime64 matplotlib.dates.MonthLocator
前言 项目目标 在数据分析领域，清晰且具有吸引力的数据可视化对于有效地传达信息至关重要。...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
/data/catering_sale.xls' #餐饮数据 data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据，指定“日期”列为索引列...平均水平的指标是对个体集中趋势的度量，使用最广泛的是均值和中位数； 反映变异程度的指标则是对个体离开平均水平的度量，使用较广泛的是标准差（方差）、四分位间距。.../data/catering_sale.xls' #餐饮数据 data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据，指定“日期”列为索引列...D.plot(kind = ‘box’) 这里使用的是DataFrame或Series对象内置的方法作图，默认以Index为横坐标，每列数据为纵坐标自动作图，通过kind参数指定作图类型，支持line(...(2) pie 功能：绘制饼型图。 使用格式：plt.pie(size) 使用Matplotlib绘制饼图，其中size是一个列表，记录各个扇形的比例。
背景 最近，后台运维要求导出的 Excel文件，对于时间的筛选，能满足年份、月份的选择 通过了解，发现： 先前导出的文件，默认列数据都是字符串（文本）格式 同时，因为用的是 Laravel-excel.../excel ①. laravel-excel2.1 版本下实现方式 参考技术文档：Laravel Excel2.1 - Column formatting 参考文章：laravel-excel导出的时候写入的日期格式数据怎么在...excel中正确显示成可以筛选的日期格式数据 提示 1....如果直接浏览器下载文件，需注意路径不能有 / return 'Test - MT'; } } 导出文件，参考截图如下： 附录 参考文章 laravel-excel导出的时候写入的日期格式数据怎么在...excel中正确显示成可以筛选的日期格式数据 Laravel Excel 3.1 导出表格详解（自定义sheet，合并单元格，设置样式，格式化列数据）
为了更好玩，可以运行plt.xkcd()，然后尝试绘制一些别的图形。 03 可视化外部数据集的数据 作为本章最后一个测试，让我们对外部数据集进行可视化，比如scikit-learn中的数字数据集。...因此，如果想要绘制出一副单独的图像，使用images将更加合适。...首先，使用NumPy的数组切片从数据集中获取一幅图像： In [4]: img = digits.images[0, :, :] 这里是从1797个元素的数组中获取了它的第一行数据，这行数据对应的是8×...▲数字数据集中的一个图像样例 此外，这里也使用cmap参数指定了一个颜色映射。默认情况下，Matplotlib 使用MATLAB默认的颜色映射jet。...subplot函数与MATLAB中的函数一样，需要指定行数、列数以及当前的子绘图索引（从1开始计算）。我们将使用for 循环在数据集中迭代出前十张图像，每张图像都分配到一个单独的子绘图中。
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...'2014-7-1'转换为一个 表示相应日期的对象。...为创建一个表示2014年7月1日的对象，可使用模块datetime中的方法 strptime()。...方法strptime()可接受各种实参，并根据它们来决定如何解读日期。表16-1列出了其中一些 这样的实参。...接下来，我们从每行的第4列（row[3]） 提取每天的最低气温，并存储它们（见2）。在3处，我们添加了一个对plot()的调用，以使用蓝 色绘制最低气温。最后，我们修改了标题（见4）。
在导入matplotlib之后，运行plt.style.use(style_name)，你可以更改绘图的样式。在plt.style.available中列出了所有可用的样式。...为了增加乐趣，可以运行plt.xkcd()，再尝试绘制其他内容。...首先，使用NumPy的数组切割，从数据集中抓取一张图像： img = digits.images[0, :, :] 这里，我们说想要抓取长为1797项的数组中的第一行，以及所有对应的8×8=64个像素...在默认情况下，Matplotlib使用MATLAB的默认彩图jet。可是，对于灰度图像，gray彩图更有意义。 最后，我们可以利用plt的subplot函数绘制一组数字样本。...我们将使用一个for循环遍历数据集中的前10个图像，每个图像都有自己的子图： plt.figure(figsize=(14, 4)) for image_index in range(10):
=df_flow.iloc[:7,:].set_index('日期') df_flow_mark['客流量'].plot() 在DataFrame上，plot（）可以方便地用标签绘制所有列： 可以使用plot...（）中的x和y关键字绘制一列与另一列的对比，比如我们想要使用星期六的客流量和星期日的客流量作对比： df_flow_7=df_flow[df_flow['日期']=='星期日'].iloc[:7,:]...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列的直方图...，因为上限和下限都差的很多，用集中的数据集更好展现效果。...带有DataFrame的饼图需要通过y参数或subplots=True指定目标列。当指定y时，将绘制所选列的饼图。如果指定subplots=True，则每个列的饼图都将绘制为subplots。
名为烛形图的OHLC图表是一种将开盘价，最高价，最低价和收盘价数据全部集中在一个很好的格式中的图表。 另外，它有漂亮的颜色和前面提到的美丽的图表？...matplotlib的OHLC图形类型，第二个导入是特殊的mdates类型,这是matplotlib图形的日期类型。...df ['Adj Close']列的新数据框，重新封装10天的窗口，并且重采样是一个ohlc（开高低关闭）。...，现在想要将这些信息移动到matplotlib中，并将日期转换为mdates版本。...由于仅仅只要在Matplotlib中绘制列，所以实际上不希望日期成为索引，可以这样做： df_ohlc = df_ohlc.reset_index() 现在的日期只是一个普通的列。
distplot()使用一个简单的规则来很好地猜测并给予默认的切分数量，但尝试更多或更少的数据片段可能会显示出数据中的其他特征： ?...默认中会尝试使用通用引用规则猜测一个适合的值，但尝试更大或更小的值可能会有所帮助： ? 如上所述，高斯KDE过程的性质意味着估计延续了数据集中最大和最小的值。...可以使用matplotlib中的plt.scatter函数绘制散点图，它也是jointplot()函数显示的默认方式。 ?...jointplot()在绘制后返回JointGrid对象，您可以使用它来添加更多图层或调整可视化的其他方面： ?...呈现数据集中成对的关系 要在数据集中绘制多个成对双变量分布，可以使用pairplot()函数。这将创建一个轴的矩阵，并显示DataFrame中每对列的关系。
对象) sns.图名(x=np.array, y=np.array[, …]) 绘制散点图 最常用的是relplot()。...# 根据数据集的其他列来划分数据并对应的样式 sns.relplot(x="total_bill", y="tip", hue="smoker", style="smoker",data=tips)...分类数据绘图 catplot将x的数据分类出来 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style="ticks",...拟合参数分布 使用的是stats来拟合数据，distplot 本来就有拟合参数，绘制KDE图的功能 from scipy import stats x = np.random.gamma(6, size...可视化数据集中的成对关系 使用该pairplot()函数。
聚类分析的所有目标的核心是被群集的各个对象之间的相似程度（或不同程度）的概念。聚类方法尝试根据提供给对象的相似性定义对对象进行分组。...(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1]) # 绘制散点图 pyplot.show() 运行该示例符合训练数据集上的模型，并预测数据集中每个示例的群集。...(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1]) # 绘制散点图 pyplot.show() 运行该示例符合训练数据集上的模型，并预测数据集中每个示例的群集。...(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1]) # 绘制散点图 pyplot.show() 运行该示例符合训练数据集上的模型，并预测数据集中每个示例的群集。...(X[row_ix, 0], X[row_ix, 1]) # 绘制散点图 pyplot.show() 运行该示例符合训练数据集上的模型，并预测数据集中每个示例的群集。
Seaborn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能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。...seaborn 5种内置风格与matplotlib绘图风格对比 相比matplotlib绘图风格，seaborn绘制的直方图会自动增加空白间隔，图像更为清爽。...对象，后面的x、y和hue均为源于data中的某一列值 x，绘图的x轴变量 y，绘图的y轴变量 hue，区分维度，一般为分类型变量 同时，relplot可通过kind参数选择绘制图表是...散点图 分类数据散点图接口主要用于当一列数据是分类变量时。相比于两列数据均为数值型数据，可以想象分类数据的散点图将会是多条竖直的散点线。...从各日期的小费箱线图中可以看出，周六这一天小费数值更为离散，且男性的小费数值随机性更强；而其他三天的小费数据相对更为稳定。
更多有关注解的示例，请访问matplotlib的在线示例库。 图形的绘制要麻烦一些。matplotlib有一些表示常见图形的对象。这些对象被称为块（patch）。...() 表9-2列出了savefig的其它选项。...要绘制一张图表，你组装一些基本组件就行：数据展示（即图表类型：线型图、柱状图、盒形图、散布图、等值线图等）、图例、标题、刻度标签以及其他注解型信息。 在pandas中，我们有多列数据，还有行和列标签。...图9-18 每天各种聚会规模的比例 于是，通过该数据集就可以看出，聚会规模在周末会变大。 对于在绘制一个图形之前，需要进行合计的数据，使用seaborn可以减少工作量。...图9-19 小费的每日比例，带有误差条 seaborn的绘制函数使用data参数，它可能是pandas的DataFrame。其它的参数是关于列的名字。
正如我们预期的一样，数据集包含108行（分别代表108个月）及2列（字段）的数据。第一列是日期，第二列是销量。...需要注意的是，输出中的第一列所显示的行标（index）并不是原始数据集中的一部分，而是Pandas中对数据行进行排列时使用的一个颇有帮助的工具而已。...这就意味着我们需要修改原数据集中的列名，同时把第一列转为日期时间对象（date-time objects）——前提是如果你没有事先做好这一步的话（可以在调用read_csv函数时通过输入正确的参数来完成这个操作...在这里，我们循环一年中的所有日期（即数据集中的最后12个月），并为每一个月创建一个字符串。接下来我们把这个日期列表转为DataFrame，并把字符串转为日期时间对象。...训练数据集的图将会被绘制出来，被预测日期的预测值及其上下限也会被展示在图中。
然后，我们将使用matplotlib根据下载的数据创建一个图表，展示两个不同地区的气温变化：阿拉斯加锡特卡和加利福尼亚死亡谷。...在本章的后面，我们将使用模块json来访问以JSON格式存储的人口数据，并使用Pygal绘制一幅按国别划分的人口地图。...四 提取并读取数据 知道需要哪些列中的数据后，我们来读取一些数据。...方法strptime()可接受各种实参，并根据它们来决定如何解读日期。一下列出了其中一些这样的实参： ?...然后，我们将包含日期信息的数据（row[0]）转换为datetime对象，并将其附加到列表dates末尾。我们将日期和最高气温值传递给plot()。
在本教程中，我们随后将使用reset_index()将其转换回常规列。根据你的偏好和目标，这可能不是必需的，但是为了简单起见，我们将尝试使用列中的所有数据进行分析，而不是将其中的一些数据作为索引。...%matplotlib inline import matplotlib 现在，让我们绘制一张我的观看习惯图表。...让我们一步一步来看看它的样子： # 设置我们的分类并定义顺序，以便将日期绘制为星期一到星期日 friends['weekday']=pd.Categorical(friends['weekday'],categories...friends_by_hour = friends_by_hour.sort_index() # 以条形图的形式按小时绘制办公室图，并列出大小、标题和标签 h=friends_by_hour.plot...找出你看得最多和最少的特定剧集 创建更漂亮的图表 你也可以尝试一些其他有趣的项目使用你自己的个人资料。
这是一个基于matplotlib进行高级封装的可视化库，相比之下，绘制图表更为集成化、绘图风格具有更高的定制性。 ?...），而后两者是axes-level（对应操作对象是matplotlib中的axes），但实际上接口调用方式和传参模式都是一致的，其核心参数主要包括以下4个： data，pandas.dataframe对象...散点图 分类数据散点图接口主要用于当一列数据是分类变量时。相比于两列数据均为数值型数据，可以想象分类数据的散点图将会是多条竖直的散点线。...从各日期的小费箱线图中可以看出，周六这一天小费数值更为离散，且男性的小费数值随机性更强；而其他三天的小费数据相对更为稳定。...注：当x轴分类变量为连续日期数据时，选用pointplot得到的绘图意义更为明确；而对于其他分类型变量，则选用barplot更为合适。
第1行的506表示该文件中包含506条样本数据，即有506条房价数据，而13表示有13个影响房价的特征值，即从A列到M列这13列的特征值数据会影响第N列MEDV（即房价值），在表13.1中列出了部分列的英文标题及其含义...之后就是用Matplotlib库中的方法绘制出x轴y轴文字和图形标题等信息。运行上述代码，即可看到如图所示的结果。 ? 图中各个点表示真实数据，每个点的x坐标是DIS值，y坐标是房价。...x坐标和y坐标都是房价值的散列点，这些点表示原始数据，在第19行绘制散列点时，x坐标是原始房价，y坐标是根据线性回归推算出的房价。...从第42行到第45行设置了x轴显示的标签文字是日期，为了不让标签文字显示过密，设置了“每10个日期里只显示1个”的显示方式，并且在第47行设置了网格线的效果，最后在第48行通过调用show方法绘制出整个图形...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
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