4.2Python数据处理篇之Matplotlib系列(二)---plt.scatter()散点图

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4.2Python数据处理篇之Matplotlib系列(二)---plt.scatter()散点图

目录目录前言 (一)散点图的基础知识 (二)相关性的举例 ==1.正相关== ==1.负相关== ==1.不相关== (三)实战项目以一股票的分析目录前言散点图是用于观测数据的相关性的,有正相关,负相关,不相关 (一)散点图的基础知识 (1)说明语法:plt.scatter(x, y, s, c ,marker, alpha) x,y: x轴与y轴的数据 s: 点的面积 c: 点的颜色 marker: 点的形状 alpha: 透明度 (2)源代码我们来探讨身高与体重是否相关? im…

4.6Python数据处理篇之Matplotlib系列(六)---plt.hist()与plt.hist2d()直方图

目录目录前言 (一)直方图 (二)双直方图目录前言今天我们学习的是直方图,导入的函数是: plt.hist(x=x, bins=10) 与plt.hist2D(x=x, y=y) (一)直方图 (1)说明: pyplot.``hist(x, bins=None, density=None,--kwargs*) 常见的参数属性具体参考:官网说明文档属性说明类型 x 数据数值类型 bins 条形数 int color 颜色 "r","g","…

4.5Python数据处理篇之Matplotlib系列(五)---plt.pie()饼状图

目录目录前言 (一)简单的饼状图 (二)添加阴影和突出部分 (三)显示图例和数据标签: 目录前言饼状图需要导入的是: plt.pie(x, labels= ) (一)简单的饼状图 (1)说明: pyplot.``pie(x, explode=None, labels=None--) 参考文档:官方说明文档属性说明类型 x 数据 list labels 标签 list autopct 数据标签 %0.1%% 保留一位小数 explode 突出的部分 list shadow 是否显示阴…

4.4Python数据处理篇之Matplotlib系列(四)---plt.bar()与plt.barh条形图

目录目录前言 (一)竖值条形图 (二)水平条形图 1.使用bar()绘制: 2.使用barh()绘制: (三)复杂的条形图 1.并列条形图: 2.叠加条形图: 3.添加图例于数据标签的条形图: 目录前言今天我们学习的是条形图,导入的函数是: plt.bar() 于 plt.barh (一)竖值条形图 (1)说明: 原函数定义: bar(x, height, width=0.8, bottom=None, , align='center', data=None, kwargs*) 常见的参…

4.3Python数据处理篇之Matplotlib系列(三)---plt.plot()折线图

目录前言 (一)plt.plot()函数的本质 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (二)plt.plot()函数缺省x时 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (三)颜色控制符 (四)线形控制符 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.输出效果== (五)点的类型控制符 ==1.普通点类型== ==2.三角点== ==3.三叉点== ==4.多边形点== ==5.其他形状点== ==注:三种控制符可以单独使用,也可以组合使用== (六)风格…

5.2Python数据处理篇之Sympy系列(二)---Sympy的基本操作

目录目录前言 (一)符号的初始化与输出设置-symbol() symbols() latex() 1.作用: 2.操作: (二)替换符号-subs(old,new) 1.说明: 2.源代码: 3.输出效果: 4.注意点: (三)将字符串变为sympy的表达式-sympify() 1.说明: 2.源代码: 3.输出效果: (四)数值计算-evalf() 1.说明: 2.操作: (五)自定义表达式-lambdify() 1.说明: 2.源代码: 3.输出效果: 目录前言符号化运算也是数值运算…

3.2Python数据处理篇之Numpy系列(二)--- ndarray数组的创建与变换

目录 (一)ndarray数组的创建 1.从列表以元组中创建: 2.使用函数创建: (二)ndarray数组的变换 1.维度的变换: 2.类型的变换: 目录: 1.ndarray数组的创建 2.ndarray数组的变换 (一)ndarray数组的创建 1.从列表以元组中创建: .array(list/tuple) .array(list/tuple,dytpe = np.int32), dtype用于指名类型 2.使用函数创建: (1).arange(n), 0~n-1 一维 (2).ones(…