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pandas

1 pandas基础 1.1 pandas介绍与安装 1.2 pandas的Series和DataFrame的基本操作 1.3 pandas的Index对象的理解与使用 1.4 pandas的基本统计分析函数的使用 2 pandas的数据读取与存储 2.1 pandas的CSV、Excel等文件的读取与写入 2.2 pandas的SQL数据库的读取与写入 2.3 pandas的HDF5和其他二进制格式的读取与写入 2.4 利用pandas进行数据清洗 3 pandas的数据处理 3.1 pandas的数据选择:布尔索引、位置索引和标签索引 3.2 pandas的数据过滤与排序 3.3 pandas的缺失值处理 3.4 pandas的数据转换:apply(),map(),applymap() 3.5 pandas的数据重塑:stack(), unstack() 4 pandas的数据合并与连接 4.1 pandas的concat()与append() 4.2 pandas的merge()与join() 4.3 pandas的数据透视表pivot_table() 5 pandas的分组与聚合 5.1 pandas的groupby()方法的使用 5.2 pandas的聚合函数agg()和transform() 5.3 pandas的对分组结果进行筛选和排序 6 pandas的时间序列处理 6.1 pandas的时间序列的数据结构:Timestamp和Period 6.2 pandas的时间序列的索引:DatetimeIndex 6.3 pandas的时间序列的操作:resample(), shift(), rolling() 6.4 pandas的时间序列的平移、对齐与频率转换 7 绘图与可视化 7.1 matplotlib库的介绍与使用 7.2 seaborn库的介绍与使用 7.3 pandas内置绘图函数的使用 8 进阶主题 8.1 大数据处理:Dask与Pandas 8.2 性能优化:numexpr与cython 8.3 使用pandas进行机器学习预处理
首页 教程 pandas matplotlib库的介绍与使用
matplotlib是一个Python的2D绘图库,它能够创建线图、柱状图、散点图等静态、动态和交互式的图像。matplotlib的设计目标是使用户能够在脚本语言中方便地制作出版质量级别的图表。 matplotlib可以生成各种硬拷贝格式(如PDF)以及交互式环境下的图形窗口。它也可以非常方便地定制每一个元素的属性,包括线型、颜色、标签等。 使用matplotlib的基本步骤如下: 1. 导入模块:首先需要导入matplotlib.pyplot模块,这是一个面向对象的接口,提供了很多绘图方法。 ```python import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 创建图像:通过plt.figure()函数创建一个新的图像窗口。 ```python fig = plt.figure() ``` 3. 创建子图:在图像窗口中添加一个或多个子图,可以通过add_subplot()函数实现。 ```python ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) ``` 4. 绘制数据:调用相应的绘图方法在子图上绘制数据,例如plot()函数用于绘制折线图。 ```python x = [1, 2, 3, 4] y = [10, 20, 30, 40] ax.plot(x, y) ``` 5. 显示图像:调用show()函数显示图像。 ```python plt.show() ``` 以上就是使用matplotlib进行基本绘图的基本步骤。除此之外,matplotlib还提供了丰富的API供用户定制图像的各种属性,例如设置标题、标签、图例、颜色、线型等。

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