尝试绘制对象:使用matplotlib列出数据集中的日期列 - 腾讯云开发者社区

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使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴

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

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读者答疑：使用Matplotlib绘制带有端头的垂直线段标注数据

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

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《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

/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。

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Laravel 使用Excel导出的文件中，指定列数据格式为日期，方便后期的数据筛选操作

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）

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关于“Python”的核心知识点整理大全46

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）。

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Python实操：手把手教你用Matplotlib把数据画出来

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。

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手把手教你用Matplotlib进行数据可视化

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):

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Python在Finance上的应用4 ：处理股票数据进阶

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。

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数据分析之Pandas快速图表可视化各类操作详解

=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。

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Python Seaborn (3) 分布数据集的可视化

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。

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数据探索与分析中必不可少的Seaborn库

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。

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数据科学篇| Seaborn库的使用（四）

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10种聚类算法及python实现

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。

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数据可视化Seaborn入门介绍

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。

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《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 其它的Python可视化工具9.4 总结

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。

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独家 | 手把手教你用Python的Prophet库进行时间序列预测

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。

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分析你的个人Netflix数据

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。

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Python 项目实践二（下载数据）第三篇

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()。

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通过机器学习的线性回归算法预测股票走势（用Python实现）

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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python数据科学系列：seaborn入门详细教程

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。

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使用 matplotlib 绘制带日期的坐标轴

读者答疑：使用Matplotlib绘制带有端头的垂直线段标注数据

《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

Laravel 使用Excel导出的文件中，指定列数据格式为日期，方便后期的数据筛选操作

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手把手教你用Matplotlib进行数据可视化

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数据分析之Pandas快速图表可视化各类操作详解

Python Seaborn (3) 分布数据集的可视化

数据探索与分析中必不可少的Seaborn库

数据科学篇| Seaborn库的使用（四）

10种聚类算法及python实现

数据可视化Seaborn入门介绍

《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 其它的Python可视化工具9.4 总结

独家 | 手把手教你用Python的Prophet库进行时间序列预测

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