1.代码1:

from pandas import Series,DataFrame
from numpy.random import randn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #随机产生的数值,5组10行,每次打开图形都会变,所以没什么意义。
df = DataFrame(abs(randn(10,5)),columns=['A','B','C','D','E'],index = np.arange(0,100,10)) df.plot(kind='bar') plt.show()

2.图1

3.代码2:

from pandas import Series,DataFrame
#from numpy.random import randn #这一行就不需要了
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #修改一下,自己随意自定义一份5组10行的数据
dataz=[
[11,22,33,44,55],
[91,81,71,61,51],
[50,60,90,70,80],
[41,45,49,44,42],
[29,92,47,78,87],
[54,56,87,90,34],
[65,42,24,45,97],
[34,76,98,17,28],
[46,91,43,87,48],
[98,78,55,67,83],
] #注意data=dataz,其他不变,增加实际可用性
df = DataFrame(data=dataz,columns=['A','B','C','D','E'],index = np.arange(0,100,10)) df.plot(kind='bar') plt.show()

4.图2

5.还是感觉有点麻烦,万一自己有一份数据5组10行,要自己一行一行输入,太麻烦了。
如果是一份excel数据表格有5组10行,那么用python直接读取,并作图多好呀。

6.代码3:

#from pandas import Series,DataFrame
#pandas里面series是一维数组,dataframe是二维数组
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import xlrd #读取excel #df=pd.read_excel('dataz.xls') #假设有一个dataz.xlsx文件,在根目录下,没说表单那就是默认的sheet1
#如果一份excel的xls或者xlsx中只有sheet1有表格,那就不需要特别注意,默认即可
#如果一份excel中有表d1、d2和d3,那么输出d1需要如下设置
df=pd.read_excel('dataz.xls',sheet_name='d1') df.columns=['A','B','C','D','E']
df.plot(kind='bar') plt.show()

7.图3

8.注意excel数据格式,图4

9.注意上述代码所到处模块的不同,实用性很强。

10.在同一个excel中去第二张sheet的数据作图,中文。

10.1 图6


10.2 代码4:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import xlrd #读取excel from matplotlib.font_manager import FontProperties #导入字体管理器 font = FontProperties(fname='hwxk.ttf') #定义字体,以及字体和默认根目录hwxk=华文行楷 #df=pd.read_excel('dataz.xls') #假设有一个dataz.xlsx文件,在根目录下,没说表单那就是默认的sheet1
#如果一份excel的xls或者xlsx中只有sheet1有表格,那就不需要特别注意,默认即可
#如果一份excel中有表d1、d2和d3,那么输出d2需要如下设置
df=pd.read_excel('dataz.xls',sheet_name='d2') #附加知识
#data=df.head()#默认读取前5行的数据
#dataz=df.head(10)#默认读取前10行的数据
#print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data)) #df.columns=['语文','数学','科学','英语','体育']
df.plot(kind='bar')
plt.title(u'成绩单',fontproperties=font,size=30)
#注意legend只能放在df.plot下面,否则出现两个图,且中文不能显示
#注意如果是英文,那么下面的plt.legend不需要,就需要df.columns就可以了
#注意legend里面的是prop=font,和上面的plt.title中不一样,注意这一点
#注意loc='best'就是最佳位置的意思
plt.legend((u'语文',u'数学',u'科学',u'英语',u'体育'),loc='best',prop = font) plt.show()

10.3 图5

python下matplotlib、numpy、pandas联合作图逐步深入分析的更多相关文章

  1. linux下安装numpy,pandas,scipy,matplotlib,scikit-learn

    python在数据科学方面需要用到的库: a.Numpy:科学计算库.提供矩阵运算的库. b.Pandas:数据分析处理库 c.scipy:数值计算库.提供数值积分和常微分方程组求解算法.提供了一个非 ...

  2. python 安装anaconda, numpy, pandas, matplotlib 等

    如果没安装anaconda,则这样安装这些库: pip install numpy pip install pandas pip install matplotlib sudo apt-get ins ...

  3. Python——数据分析,Numpy,Pandas,matplotlib

    由于图片内容太多,请拖动至新标签页再查看

  4. 绘图 Matplotlib Numpy Pandas

    丈夫气力全,一个拟当千.猛气冲心出,视死亦如眠. 绘图 Matplotlib可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具,可以清晰的理解数据,从而调整我们的分析方法. 能将数据进行可视化,更直观的呈现使数据更 ...

  5. python模块之numpy,pandas基本用法

    numpy: 是 Python 的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库简单来说:就是支持一维数组和多维数组的创建和操作,并有丰富的函数库. 直接看例子 ...

  6. python下matplotlib的subplot的多图显示位置的问题

    1.说明 1.1 多图: 221,222 212 ------------附最后讲解,这下更清楚了吧,取个名字:颠倒一下--- 1.2 多图 211 223,224 ------------附最后讲解 ...

  7. Python离线断网情况下安装numpy、pandas和matplotlib等常用第三方包

    联网情况下在命令终端CMD中输入“pip install numpy”即可自动安装,pandas和matplotlib同理一样方法进行自动安装. 工作的电脑不能上外网,所以不能通过直接输入pip命令来 ...

  8. python 数据分析工具之 numpy pandas matplotlib

    作为一个网络技术人员,机器学习是一种很有必要学习的技术,在这个数据爆炸的时代更是如此. python做数据分析,最常用以下几个库 numpy pandas matplotlib 一.Numpy库 为了 ...

  9. 常用统计分析python包开源学习代码 numpy pandas matplotlib

    常用统计分析python包开源学习代码 numpy pandas matplotlib 待办 https://github.com/zmzhouXJTU/Python-Data-Analysis

随机推荐

  1. 使用 Hyper-V 替代 VMware

    目前我又用回了vmware,原因是,Hyper-V性能不如vmware,而且导出的虚拟机文件,再导入会出现奇怪的问题.不省心. Hyper-V是什么 Hyper-V硬件要求为Windows 10 企业 ...

  2. win10配置jdk环境变量

    备注:这里以jdk-10.0.2_windows-x64_bin为例 1.jdk安装目录如下 2.右键“此电脑”-点击“属性”-点击“高级系统设置”-点击“环境变量”-选中“Path”-点击“编辑” ...

  3. CF1205E Expected Value Again

    题意 题意翻译 对于一个字符串\(s\),我们定义其美丽值\(f(s)\)为满足下列两个条件的正整数\(i\)的个数: \(1\leq i<|s|\) \(s\)长度为\(i\)的前缀与后缀相等 ...

  4. Linux c++ 转string模板函数,写文件

    #include <iostream> #include <sstream> using namespace std;//转string模板函数 template <cl ...

  5. paramiko 基于密钥文件登陆

    首先密钥登陆远程的原理 client 端 将公钥放在远程机器authorized_keys: 使用 ssh-copy-id  app@ip 接着在client机器生成密钥 使用ssh-keygen - ...

  6. Centos下安装Oracle12c

    总结一次安装oracle的折腾血泪史环境准备 centos7 虚拟机VMware Workstation Pro14 IP:192.168.245.128(根据实际情况) 4G物理内存,8G虚拟内存, ...

  7. 题解【AcWing902】最短编辑距离

    题面 经典的最长公共子序列模型. 我们设 \(dp_{i,j}\) 表示 \(a_{1...i}\) 与 \(b_{1...j}\) 匹配上所需的最少操作数. 考虑删除操作,我们将 \(a_i\) 删 ...

  8. 机器学习作业(一)线性回归——Python(numpy)实现

    题目太长啦!文档下载[传送门] 第1题 简述:设计一个5*5的单位矩阵. import numpy as np A = np.eye(5) print(A) 运行结果: 第2题 简述:实现单变量线性回 ...

  9. 多项式对数函数 - NTT

    #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define int long long const int N=4000005; // 4 ...

  10. 5G将至,4G降速:是谣言还是真相?

    畅用移动智能终端设备,早已成为大众日常生活中的一部分.卫报专栏作家伯克曼提到,"据估计,70%的人会抱着手机或iPad刷资讯入睡."当移动智能终端变得如此重要时,与之息息相关的网络 ...