'''Matplotlib -> 一个python版的matlab绘图接口,以2D为主,支持python,numpy,pandas基本数据结构,高效图标库''' import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #图标窗口 -> plt.show() plt.plot(np.random.rand(10)) plt.show() #直接生成图表…

目录 在一张画布中绘制多个图表 加图表元素 气泡图 组合图 直方图 雷达图 树状图 箱形图 玫瑰图 在一张画布中绘制多个图表 Matplotlib模块在绘制图表时,默认先建立一张画布,然后在画布中显示绘制的图表. 如果想要在一张画布中绘制多个图表,可以使用subplot()函数将画布划分为几个区域,然后在各个区域中分别绘制不同的图表. subplot()函数的参数为3个整型数字: 第1个数字代表将整张画布划分为几行: 第2个数字代表将整张画布划分为几列: 第3个数字代表要在第几个区域中绘制图表,…

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import zoomed_inset_axes from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import mark_inset import numpy as np fig, ax = plt.subplots(figsize=[5, 4]) y = x = range(-20,20) ax.plot(x…

import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt data = pd.DataFrame([[1,2,3],[11,22,33],[111,222,333]]) data.plot() #plot()默认的线性图 #点状随机图 from numpy import random from matplotlib import pyplot def drawScatter(): heights = […

#数据读取# read_table,read_csv,read_excel #读取普通分隔数据:read_table #可以读取txt,csv import os import pandas as pd os.chdir(r'C:\Users\BRIGHT-SH-002\Desktop\python') data1 = pd.read_table('data1.csv',delimiter=',',header=0) print(data1) data1 = pd.read_table('dat…

ping 用于测试两及其网络是否通 主要用于检测网络是否通畅. -- 具体语法 ping [-dfnqrRv][-c<完成次数>][-i<间隔秒数>][-I<网络界面>][-l<前置载入>][-p<范本样式>][-s<数据包大小>][-t<存活数值>][主机名称或IP地址] -- 1: 是否与主机联通 ping baidu.com //需要手动终止Ctrl+C 2:指定接收包的次数 ping -c 2 baid.com /…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_662dcb820102vu3d.html http://blog.csdn.net/fyuanfena/article/details/52038984…

#透视表 pivot table #pd.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None, import numpy as np import pandas as pd aggfunc='mean',fill_value=None,margins=False,dropna=True,margins_name='ALL') date = ['2017-5-1','2017-5-2','2017-5-3']*3 rng = pd.to_dat…

#一般化的groupby方法:apply df = pd.DataFrame({'data1':np.random.rand(5), 'data2':np.random.rand(5), 'key1':list('aabba'), 'key2':['one','two','one','two','one']}) print(df) #print(df.groupby('key1').apply(lambda x:x.describe())) #apply直接运算其中的函数 #这里是匿名函数,直接…

#2.16 合并 merge-join import numpy as np import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({'key1':['k0','k1','k2','k3'], 'A':['A0','A1','A2','A3'], 'B':['B0','B1','B2','B3']}) df2 = pd.DataFrame({'key1':['k0','k1','k2','k3'], 'C':['C0','C1','C2','C3'], 'D':['D0'…