散点图和折线图是数据分析中最常用的两种图形。其中,折线图用于分析自变量和因变量之间的趋势关系,最适合用于显示随着时间而变化的连续数据,同时还可以看出数量的差异,增长情况。
Matplotlib 中绘制散点图的函数为 plot() ,使用语法如下:matplotlib.pyplot.plot
(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)
常用参数及说明:
参数 接收值 说明 默认值 x,y array 表示 x 轴与 y 轴对应的数据; 无 color string 表示折线的颜色; None marker string 表示折线上数据点处的类型; None linestyle string 表示折线的类型; - linewidth 数值 线条粗细:linewidth=1.=5.=0.3 1 alpha 0~1之间的小数 表示点的透明度; None label string 数据图例内容:label=‘实际数据' None
其他参数请参考文档:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html
基本用法
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #读取数据 datafile = u'D:\\pythondata\\learn\\matplotlib.xlsx' data = pd.read_excel(datafile) plt.figure(figsize=(10,5))#设置画布的尺寸 plt.title('Examples of line chart',fontsize=20)#标题,并设定字号大小 plt.xlabel(u'x-year',fontsize=14)#设置x轴,并设定字号大小 plt.ylabel(u'y-income',fontsize=14)#设置y轴,并设定字号大小 #color:颜色,linewidth:线宽,linestyle:线条类型,label:图例,marker:数据点的类型 plt.plot(data['时间'],data['收入_Jay'],color="deeppink",linewidth=2,linestyle=':',label='Jay income', marker='o') plt.plot(data['时间'],data['收入_JJ'],color="darkblue",linewidth=1,linestyle='--',label='JJ income', marker='+') plt.plot(data['时间'],data['收入_Jolin'],color="goldenrod",linewidth=1.5,linestyle='-',label='Jolon income', marker='*') plt.legend(loc=2)#图例展示位置,数字代表第几象限 plt.show()#显示图像
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
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